Faktör analiziyle ilgili kullanılan bazı kavramlar vardır ve bu kavramların açıklanması, analizin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olabilir. Bu kavramları şu şekilde açıklayabiliriz:
Açıklanan Varyans: Faktör analizi tarafından açıklanan toplam varyansın her bir faktör tarafından açıklanan oranını temsil etmektedir.
Anti-image Korelasyonu: Faktör analizinin sonucunda elde edilen değişkenler arasındaki kısmi korelasyonun negatif değeridir. Bu korelasyon değerleri, faktörlerin birbirlerini ne ölçüde açıkladığını gösterir. Anti-image korelasyon matrisinin diagonalindeki değerler örneklem yeterliliğini yansıtırken, diagonal dışındaki değerler değişkenler arasındaki kısmi korelasyonu ifade eder.
Bartlett Küresellik Testi: Korelasyon matrisinde bulunan tüm korelasyonların genel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için kullanılan bir istatistiksel testtir. Bu test, değişkenler arasında ilişkinin olmadığı hipotezini sınar. Başka bir deyişle, populasyona ait korelasyon matrisinin birim matris olduğunu, yani her bir değişkenin kendisiyle mükemmel bir ilişkiye sahip olduğunu ve değişkenler arasındaki korelasyonun sıfır olduğunu göstermeyi amaçlar.
Eşkökenlilik: Faktör analizinde bir değişkenin diğer tüm değişkenlerle ne kadar ortak varyansa sahip olduğunu gösterir. Bu aynı zamanda değişkenin toplam varyansının ne kadarının ortak faktörlerle açıklanabileceğini de belirtir.
Faktör: Analize dahil edilen orijinal değişkenlerin bir tür birleşimi olan bir özelliktir. Bu özellik, gözlemlenen değişkenler setini özetleyerek temelini oluşturur ve bu setin belirgin boyutlarını temsil eder.
Faktör Yükleri: Bir faktörün orijinal bir değişkenle ne kadar güçlü bir ilişkisi olduğunu gösterir. Faktör yüklerinin karesi, belirli bir değişkendeki varyansın ne kadarının ilgili faktörle açıklanabileceğini belirtir.
Faktör Skoru: Faktör analizinden çıkan faktörlerin bir bileşik değeri şeklinde her bir değişken için oluşturulan değerdir.
Faktör Rotasyonu: Daha kolay anlaşılır ve yorumlanabilir bir faktör çözümü elde etmek için uygulanan bir yöntemdir. Bu, faktör eksenlerinin döndürülmesini içerir.
Korelasyon Matrisi: Analizde yer alan tüm değişkenler arasındaki ilişkilerin bir özeti olan bir tablodur. Bu matris, değişkenlerin birbirleriyle nasıl ilişkili olduğunu gösterir.
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Testi (MSA): Bir veri setinin faktör analizi için ne kadar elverişli olduğunu belirlemek için kullanılan bir göstergedir. KMO değeri, 0.5 ile 1.0 arasında kabul edilir, ancak genellikle en az 0.7 değerinin daha memnun edici olduğu kabul edilir. Eğer KMO değeri 0.5’in altında ise, bu faktör analizinin veri seti için uygun olmadığını gösterir. Örnek boyutu, ortalama korelasyonlar ve değişken sayısının artması, ayrıca faktör sayısının azalması MSA değerini artırır.
Ortak Varyans: Faktör analizinde bir değişkenin diğer değişkenlerle paylaştığı varyans miktarını belirtir.
Özdeğer veya Eigenvalue: Bir faktörün toplam varyansı ne kadar açıkladığını gösterir. Özdeğer, bir faktörle ilişkili faktör yüklerinin karesinin toplamını ifade eder.
Scree Testi: Her bir faktörün açıklama kapasitesini gösteren bir grafik içerir. Bu grafik, X ekseninde faktörleri ve Y ekseninde özdeğerleri gösterir. Bu grafiği inceleyerek, analiz için ne kadar faktör kullanılması gerektiğine karar verilir.
Faktör analizinde yer alan diğer terimler ve kavramlar, analiz süreci boyunca daha detaylı bir şekilde açıklanır.
Verilerinizin analizi ve yorumlanması konusunda, akademik alanda her konuda yardıma ihtiyacınız varsa, uzman ekibimizle birlikte size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız. Projelerinizin gereksinimlerini değerlendirebilir, size en uygun hizmetleri sunabiliriz. İletişime geçmek ve daha fazla bilgi almak için bize ulaşabilirsiniz.