Transcript FAKTÖR ANALİZİ SUNUMUMUZ – Kopya

SOSYAL BİLİMLERDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
KONU:
FAKTÖR ANALİZİ
GRUP ÜYELERİ :
OSMAN BULUT
MAHMUT UYANIK
ORHAN AKER
ZAFER KARDEŞ
Öğretim Üyesi:Doç. Dr. Tuğrul KANDEMİR
OSMAN BULUT
BİZLERE AŞAĞIDAKİ KONULARI
AKTARACAKTIR.
•
•
•
•
Faktör Analizi nedir
Faktör analizine ilişkin temel kavramlar
Faktör analizinin amacı
Faktör analizinin özellikleri
FAKTÖR ANALİZİ
Faktör Analizi, birbirleriyle ilişkili veri yapılarını
birbirinden bağımsız ve daha az sayıda yeni veri
yapılarına dönüştürmek, bir oluşumu, nedeni
açıkladıkları varsayılan değişkenleri gruplayarak ortak
faktörleri ortaya koymak, bir oluşumu etkileyen
değişkenleri gruplamak, majör ve minör faktörleri
tanımlamak amacıyla başvurulan bir yöntemdir.
Faktör analizi (FA), birbiriyle ilişkili çok
sayıda değişkeni bir araya getirerek az sayıda
kavramsal olarak anlamlı yeni değişkenler
(faktörler,boyutlar) bulmayı, keşfetmeyi
amaçlayan çok değişkenli bir istatistik olarak da
tanımlayabiliriz.
ilk olarak 20.yüzyılın baslarında Spearman
tarafından geliştirilen FA'nın yaygın kullanımı,
bilgisayar teknolojisinde 1970‘li yıllarda
yaşanan hızlı gelişme ile mümkün olabilmiştir
Faktör analizine ilişkin temel
kavramlar
Korelasyon matrisi
Gözlenen değişkenlerden üretilen korelasyon
matrisine gözlenen korelasyon matrisi,
faktörlerden üretilen korelasyon matrisine
üretilmiş korelasyon matrisi adı verilir.
Gözlenen ve üretilmiş korelasyon matrislerinin
arasındaki fark ise, hata (artik) korelasyon
matrisi olarak isimlendirilir.
Ortak faktör Varyans
Faktör analizinde varyansın açıklanmasıyla ilgili
olarak şu üç varyanstan söz edilebilir: Ortak
faktörlerce açıklanabilen varyansa ortak
varyans ya da ortak faktör varyans; bir testte
ya da değişkende gözlenen varyansı
tanımlayan özgül varyans; veri setine ilişkin
varyansın açıklanamayan kısmını gösteren
hata varyansıdır
Öz değer
Öz değer, her bir faktörün faktör yüklerinin
kareleri toplamı, her bir faktör tarafından
açıklanan varyansın oranının hesaplanmasında
ve önemli faktör sayısına karar vermede
kullanılan bir katsayıdır. Öz değer
yükseldikçe,faktörün açıkladığı varyans da
yükselir
Faktör Yük Değeri
Faktör yük değeri, maddelerin faktörlerle olan
ilişkisini açıklayan bir katsayıdır. Maddelerin
yer aldıkları faktördeki yük değerlerinin yüksek
olması beklenir.
Faktörleştirme(Factoring)
Faktör analizi, bir faktörleştirme ya da ortak
faktör adi verilen yeni kavramları(değişkenleri)
ortaya çıkarma ya da maddelerin faktör yük
değerlerini kullanarak kavramların işlevsel
tanımlarını elde etme süreci olarak
tanımlanabilir.
iyi bir faktörleştirmede ya da faktör
çıkartmada,
a)değişken azaltma olmalı
b)üretilen yeni değişken yada faktörler
arasında ilişkisizlik sağlanmalı ve
c) ulaşılan sonuçlar, yani elde edilen faktörler
anlamlı olmalıdır
Döndürme (Rotation)
Araştırmacı, bir faktör analizi tekniğini uygulayarak
elde ettiği m kadar önemli faktörü, "bağımsızlık,
yorumlamada açıklık ve anlamlılık" sağlamak
amacıyla bir eksen döndürmesine (rotation) tabii
tutabilir. Faktör döndürme, çözümün temel
matematiksel özelliklerini değiştirmez. Eksenlerin
döndürülmesi sonrasında maddelerin bir
faktördeki yükü artarken diğer faktörlerdeki
yükleri azalır. Böylece faktörler, kendileriyle
yüksek ilişki veren maddeleri bulurlar ve faktörler
daha kolay yorumlanabilir
Faktör analizinin amacı
Faktör analizinin ana amacı; veri setini
küçülterek daha kolay açıklanabilir hale
getirmektir.Bazen , araştırmacının elinde
birbirleri ile ilişkili birçok değişken olabilir.Söz
konusu değişkenler , faktör veya genel bir
değişkenin değişik biçimlerdeki ölçümleri olan
bir değişkenler seti olabilir.
Ekonomide ; “değişik fiyatların bir veya birkaç
genel fiyat indeksi ile temsil edilmesi ne kadar
uygundur?” , “bir ürünün terci edilmesini
açıklayan reklam , pazarlama yöntemi, kalite ,
fiyat , ambalaj, mevsim , marka, ... gibi pek çok
etkenin yarattığı kargaşayı ortadan kaldırarak
piyasa stratejilerine yön vermek mümkün
müdür?” gibi sorulara, Tıpta ; “hastalıklara ilişkin
teşhislerin ortaya konuluş tekniklerini bir çok
ayrıntılı başlıktan kurtarabilmek akla uygun
mudur?” gibi sorulara cevap arayan yani karmaşık
yapıları daha basit yapılara indirgemeye yarayan
yollardan biri Faktör Analizidir.
Faktör analizinin özellikleri
• Faktör analizinde değişkenler niceldir.
• Değişkenlerin ölçüm aralığı aralık ya da oran
ölçeğidir.
• Değişkenin ölçüm düzeyi sınıflama ya da sıralama
ölçeğinde olan kategorik veriler için faktör analizi
uygun değildir.
• Değişkenlere ilişkin veriler normal dağılım
göstermeli ve gözlemler birbirinden bağımsız
olmalıdır.
• Bir konuyu ölçmek amacı ile hazırlanan ölçeğin
yapı geçerliliği hakkında bilgi verir.
ŞİMDİ İSE
MAHMUT UYANIK
BİZLERE AŞAĞIDAKİ KONULARI
AKTARACAKTIR.
• Faktör analizinin varsayımları
• Faktör analizinin uygulanmasına ilişkin bazı
sorunlar
• Faktör analizi yöntemleri
Faktör analizinin varsayımları
• Değişkenlerin ölçümleri en az eşit aralıklı ölçek
düzeyinde yapılmış olmalıdır
• Değişkenler arasındaki ilişki doğrusal olmalıdır.
Değişkenlerin belirli bir düzeyinden sonra diğer herhangi
bir değişkenin artışında ya da azalışında, bu düzeyden
öncekine ters bir yükselme ya da düşmem
bulunmamalıdır. Örneğin kaygı ile başarı örneğinde
olduğu gibi çok düşük olduğunda ders başarısının düşük
olduğu, kaygının yükseldikçe ders başarısının da
yükseldiği fakat belirli bir kaygı düzeyinden sonra ders
başarısının yine düşme gösterdiği bir durumda iki
değişken arasında eğrisel bir ilişki söz konudur.
• Çok değişkenli normallik.İkisi de normal dağılan iki
değişkenin oluşturduğu bileşik değişkenin de normal
dağılacağına dair bir garanti yoktur.
• Sadece Faktör analizi için geçerli olmak üzere
faktörlerin birbirleriyle ilişkisiz olması.
.Değişkenlerin altında ortak bir boyutun olması.
Birbiriyle hiç bir alakası olmayan konulardan
değişkenlerle bir faktör analizi doğru olmayacaktır.
Bir korelasyon matrisinde, değişkenler arasındaki
ilişki en az birkaç değişken için belli bir büyüklükte
olmalıdır. Örneğin, değişkenler arasındaki
korelasyonlar .30'un altında ise bu değişkenlerden
uygun faktör ya da faktörlere ulaşmak pek olası
değildir, Faktör analizinin kullanımı yeniden
sorgulanmalıdır
• Outliers, yan aşırı uçlardan arındırılmış data.
Aşırı uçlar, korelasyon matrisini etkiliyerek
gerçek dışı sonuç elde etme olasılığını
artırırlar
.Örneklem büyüklüğü.
Yapılan çalışmalar en azından faktör analizine
girecek değişken sayısından daha fazla
örneklemden toplanmış verilerle faktör analizi
yapılmasını öngörmektedir
Faktör analizinin uygulanmasına
ilişkin bazı sorunlar
1)Örneklem Büyüklüğü
2)Normallik
3)Doğrusallık
4)Denekler arasındaki uç değer
5)R'nin Faktörleştirilebilirliği
6)Değişkenler arasındaki uçlar
FAKTÖR ANALİZİ YÖNTEMLERİ
Araştırmacının ölçme aracının ölçtüğü faktörlerin
sayısı hakkında bir bilgisinin olmadığı, belli bir
hipotezi sınamak yerine, ölçme aracıyla ölçülen
faktörlerin doğası hakkında bir bilgi
edinmeye çalıştığı inceleme türleri açıklayıcı fakt
ör analizi, araştırmacının kuramı doğrultusunda
geliştirdiği bir hipotezi test etmeye yönelik
incelemelerde kullanılan analiz türü de
doğrulayıcı faktör analizi olarak tanımlanır
Açımlayıcı faktör analizi
Araştırmacının, ölçme aracının ölçtüğü
faktörlerin sayısı hakkında bir bilgisinin
olmadığı, belli bir hipotezi sınamak yerine,
ölçme aracıyla ölçülen faktörlerin doğası
hakkında bir bilgi edinmeye çalıştığı inceleme
türlerine açımlayıcı faktör analizi (exploratrory
factor analysis) denir
Doğrulayıcı Faktör Analizi
Doğrulayıcı faktör analizi (DFA) (Confirmatory Factor
Analysis: CFA), ölçme modellerinin
geliştirilmesinde sık kullanılan ve önemli
kolaylıklar sağlayan bir analiz yöntemidir. Bu
yöntem, önceden oluşturulan bir model
aracılığıyla gözlenen değişkenlerden yola çıkarak
gizil değişken (faktör) oluşturmaya yönelik bir
işlemdir. Genellikle ölçek geliştirme ve geçerlilik
analizlerinde kullanılmakta veya önceden
belirlenmiş bir yapının doğrulanmasını
amaçlamaktadır
Çok sayıda gözlenen veya ölçülen değişken
tarafından temsil edilen gizil yapıları içeren, çok
değişkenli istatistiksel analizleri tanımlamak
amacıyla DFA kullanılmaktadır. DFA, Açıklayıcı
Faktör Analizi (AFA) (Explanatory Factor Analysis:
EFA) ile belirlenen faktörlerin, hipotez ile
belirlenen faktör yapılarına uygunluğunu test
etmek üzere yararlanılan faktör analizidir. AFA,
hangi değişken gruplarının hangi faktör ile yüksek
düzeyde ilişkili olduğunu test etmek için
kullanılırken, belirlenen k sayıda faktöre katkıda
bulunan değişken gruplarının bu faktörler ile
yeterince temsil edilip edilmediğinin belirlenmesi
için DFA’dan faydalanılır.
ŞİMDİ İSE
ZAFER KARDEŞ
FAKTÖR ANALİZİ AŞAMALARI’NI
BİZLERE AKTARACAKTIR.
ŞİMDİ İSE
ORHAN AKER
SPSS - FAKTÖR ANALİZİNİ
BİZLERE AKTARACAKTIR.
Kaynakça
• http://tezdanisma.blogspot.com/2011/12/faktor-analizi.html
http://www.istatistik.gen.tr/index.php/statistik-yazlar/18yazarlardan/33-faktnalizi-2
FAKTÖRANALİZİ: TEMEL KAVRAMLARVE ÖLÇEK GELiŞTiRME DE
KULLANIMI(Yrd.Doç.Dr. Şener BÜYÜK ÖZTÜRK)
İstatistik Tutum Ölçeği İçin Uygulanan Faktör Analizi ve Aşamalı
Kümeleme Analizi Sonuçlarının Karşılaştırılması (Nuri DOĞAN
,Hacettepe Üniversitesi) makale
http://www.yapisalesitlik.com/yem.php?gln=dogru
SPSS’de İstatistiksel Analizler Yrd. Doç. Dr. Mustafa Akdağ