Faktör analizinde belirli koşullar altında faktör sayısı belirleme yöntemlerinin karşılaştırılması
The comparison of the methods determining number of factors under the certain conditions in factor analysis
- Tez No: 615913
- Danışmanlar: PROF. DR. CELAL REHA ALPAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Factor analysis, number of factors, Kaiser criteria, MAP method, parallel analysis
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 171
Özet
Sağlık, spor, eğitim ve sosyal bilimler alanında özellikle ölçek geliştirme çalışmalarında sıklıkla kullanılan çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden biri olan faktör analizinde kestirim ve döndürme yöntemlerine göre daha önemli olan aşama kabul edilecek faktör sayısının belirlenmesidir. Faktör sayısının belirlenmesinde Kaiser ölçütü (K1), birikimli açıklanan varyans yüzdesi ve yamaç grafiği gibi en fazla bilinen ve kullanılan bazı yöntemler olmakla birlikte bu yöntemlerle elde edilen faktör sayıları her durumda doğru faktör sayısına net cevaplar verememektedir. Bu yöntemlerin dışında son yıllarda kullanılmaya başlanan Horn'un paralel analizi (PA) ve Velicer'in en küçük ortalama kısmi korelasyon (MAP) yöntemleri de bulunmaktadır. Bu çalışmada, doğru faktör sayısının belirlenmesinde K1, PA ve MAP ölçütlerinin performansları, sürekli ve 5'li likert düzeyinde ölçülmüş değişkenler için değişken sayısı (6, 12, 18, 24, 30), örneklem büyüklüğü (30, 50, 100, 200, 300, 500), ortalama faktör yükü (0,10-0,90) ve evren faktör sayısı (1, 2, 3 ve 4) koşulları altında incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. MAP ve PA yönteminin doğru faktör sayısını belirlemede oldukça iyi performansa sahip olduğu, istatistiksel yazılımlarda en fazla kullanılan yöntemlerden olan K1'in ise kötü performansa sahip olduğu, sadece değişken sayısı altı iken iyi performans gösterebildiği ve örneklem büyüklüğündeki değişimden en fazla etkilenen yöntem olduğu görülmüştür. Ayrıca yamaç grafiği, Jolliffe ölçütü, birikimli açıklanan varyans yüzdesi ve K1 gibi klasik öznel ölçütler yerine özellikle son yıllarda kullanılmaya başlanan PA ve MAP gibi daha nesnel ve çağdaş yaklaşımların kullanılması önerilmektedi
Özet (Çeviri)
Factor analysis is one of the multivariate statistical techniques used in the field of health, sport, education, and social sciences about especially scale development studies. In this technique, determining of retained the number of factors is more important than the estimation of factor loadings and rotation methods. There are some methods for determining number of factors such as Kaiser criteria (K1), cumulative explained variance and scree graph are known utmost, but extracted factor numbers in these methods aren't accurate in every situation. In except of these methods, there are Horn's parallel analysis and Velicer's minimum average partial correlation (MAP) used in recent years. In this study, we compare the performance of K1, PA and MAP in determining of the number of factors for continuous variables and Likert scale in conditions that the number of variables (6, 12, 18, 24, 30), sample size (30, 50, 100, 200, 300, 500), mean loading (0,10-0,90) and the population number of factors (1, 2, 3 ve 4). In conclusion, MAP and PA methods are more accurate, K1 used in most statistical software has poor performance in terms of the number of factors except for the number of the variable is six. Also, K1 is most affected by the change of sample size according to the others. Objective and modern methods as MAP ve PA are recommended instead of subjective methods, such as scree graph, Jolliffe criteria, cumulative explained variance, and K1.
Benzer Tezler
- A research on intelligent software development for design and analysis of factorial experiments
Başlık çevirisi yok
İNCİ BATMAZ DANACI
Doktora
İngilizce
1993
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÖZTÜRK
- Particle detection and signal analysis in nanopores
Nanogözeneklerde parçacık algılama ve sinyal analizi
DÜRDANE YILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Biyokimyaİstanbul Medeniyet ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ DİNLER
DOÇ. DR. KAAN KEÇECİ
- Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes
Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi
ALMABROK F AHMİD
- The Effect of Economic Globalization on the Islands of the Indian Ocean: An Econometric Analysis
Ekonomik Küreselleşmenin Hint Okyanusu Adalarına Etkisi: Ekonometrik Bir Analiz
ZAFİİRA MEHREEN BİNT HAFIZA BEEHARRY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
EkonomiPamukkale ÜniversitesiUluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAŞAM DEMİR