Geri Dön

Faktör analizi yöntemleri ve karşılaştırması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 55052
  2. Yazar: BÜNYAMİN EMİRORMAN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. SONER GÖNEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Factor Analizi, Temel Bileşenler Analizi, Ençok Olabilirlik Faktör Analizi, Temel-Eksenler Faktör Analizi, Alfa Faktör Analizi, İmaj Faktör Analizi, Faktör analizi, Factor Analysis, Principal Component Analysis, Maximum Likelihood Factor Analysis, Principal-Axes Factor Analysis
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

FAKTÖR ANALİZİ YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMASI (Yüksek Lisans Tezi) Bünyamin EMİROSMAN GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİRÜSÜ Mayıs 1996 OZ Faktör Analizi modelinin en önemli aşamalarından birisini Faktör Çıkartma Yöntemleri oluşturur. Bu çalışmada Temel Bileşenler Analizi, Ençok Olabilirlik Faktör Analizi, Temel-Eksenler Faktör Analizi, Alfa Faktör Analizi ve îmaj Faktör Analizi yöntemleri incelendi. Daha sonra, bu yöntemlerin temel özelliklerine göre karşılaştırması yapıldı. Ayrıca bir örnek ve bir simulasyon modeli oluşturuldu, bütün yöntemlere göre çözüldü ve sonuçlan karşılaştırıldı. Bu tezde, yapılan araştırmalar sonucunda ve derlenen bilgiler ışığında Ençok Olabilirlik Faktör Analizi yönteminin diğer yöntemlere nazaran daha tercih edilebilir olduğu görüldü. Bilim Kodu :406.01.01

Özet (Çeviri)

11 METHODS OF EXTRACTING FACTORS AND THEIR COMPARISON (M. Sc. Thesis) Bünyamin EMİROSMAN GAZİ UNIVERSITY INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY May 1996 ABSTRACT Methods of Extracting Factors are one of the most important step of the Factor Analysis Model. Principal Component Analysis, Maximum Likelihood Factor Analysis, Principal-Axes Factor Analysis, Alpha Factor Analysis and Image Factor Analysis were examined in this study. Then, these methods were compared in view of their basic characteristics. Moreover, an example and a simulation model were formed then solved by all these methods and their results were compared. In the study, in the light of collected knowledge and the result of research, it was observed that the Maximum Likelihood Factor Analysis method is more preferable than all other methods. Science Code : 406.01.01

Benzer Tezler

  1. Tez No

    78046

    Gestion de performance avec DEA en utilisant les extensions de controle des poids, d'efficacite croisee et d'analyse de fenetre

    Ağırlık kısıtlamaları, çapraz etkinlik ve pencere analizi yöntemleri kullanılarak veri zarflama analizi ile performans yönetimi

    FİRÜZAN İŞCAN

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    1999

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK

  2. Tez No

    681008

    Ucla yalnızlık ölçeğinin meta-analitik faktör analizinde çok değişkenli yaklaşımların karşılaştırılması

    Comparison of multivariate approaches in meta-analytic factor analysis of the ucla loneliness scale

    VİLDAN ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEREF TAN

  3. Tez No

    422860

    Güreş hakemlerinin stres kaynakları ve başa çıkma yöntemleri

    Coping style and source of stress among wrestling referees

    TARIK ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    SporSelçuk Üniversitesi

    Spor Yöneticiliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN FARUK ŞİRİN

  4. Tez No

    628243

    Nepotizmin örgütsel yalnızlık ve işgören performansı üzerine etkileri: Kamu ve özel sektör karşılaştırması

    Effects of nepotism on organizational loneliness and employee performance: Comparison of public and private sector

    ÖZLEM İBİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeOsmaniye Korkut Ata Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERYEM DERYA YEŞİLTAŞ

  5. Tez No

    855478

    Yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi ile otomobil satış tahmininin yapılması ve zaman serileri analizi ile karşılaştırılması

    Forecasting automobile sales using artificial neural networks and machine learning and comparison with time series analysis

    BEYZA KURTGERİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU

Geri Dön