Faktör analizi neden yapılır?

Faktör analizi, veri azaltma işlemi olarak da adlandırılabilir. Çalışmanızda birçok değişken bulunduğunu farz edelim. Değişkenleri tek tek incelemektense bir birine yakın bulunan değişkeni tek çatı altında(bir faktör olarak) toplamak istiyorsanız başvurduğunuz analiz faktör analizi olacaktır. Örneğin çalışmanızda korku, stres, mutluluk, kızgınlık, heyecan, gurur, sinirli, çaresiz, depresif, huzurlu gibi birçok duygu ölçtünüz. Faktör analizi yardımıyla benzer duyguları bir faktör olarak tanımlayabilirsiniz ve birçok duygu ile çalışmaktansa daha az sayıda faktör ile çalışabilirsiniz.Faktör analizin başka bir kullanımı anket oluşturup veya ölçek geliştirdiğinizdedir. Faktör analizi anket ve ölçeğin alt parametrelerini nasıl oluşturacağınız hakkında bilgi verir. Ancak her zaman faktör analizi yapamayız. Bu analiz için belirli varsayımlar mevcuttur.

Faktör analizinde varsayımlar nedir?

Faktör analizini yapabilmek için bazı şartlar vardır bunlar;

Veri seti normal dağılıma uygun ve doğrusal olmalıdır.
Veriler ölçülebilir olmalıdır.
Veri setinde aykırı değer olmamalıdır.
Değişen varyans olmamalıdır.
Bağımsız değişkenler arasında çoklu bağlantı olmamalıdır.
Örneklem büyüklüğü yeterli olmalıdır.

Faktör analizi türleri

Faktör analizi 2’ye ayrılır. Açıklayıcı (exploratory) Faktör Analizi ve Doğrulayıcı (confimatory) Faktör Analizi.

Açıklayıcı faktör analizi ne zaman kullanılır?

Açıklayıcı faktör analizi yeni bir ölçek geliştirildiği zaman kullanılır. Bu durumda yeni ölçekte bulunan değişkenleri faktörler halinde indirgeme yapmak için kullanılır.

Doğrulayıcı faktör analizi ne zaman kullanılır?

Doğrulayıcı faktör analizi bir gruba veya popülasyona uygulanan ölçeğin başka bir grup veya popülasyona uygulandığında benzer etkiyi verip vermediğini ölçmek istenildiğinde kullanılır.

Faktör analizi aşamaları

İlk olarak gözlenen değişken değerleri arasında korelasyon olup olmadığına bakılır. Değişkenler arasında bağlantı olmalıdır. Her değişken diğer değişkenler ile ilişkide olması gerekir.
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ile örneklemin yeterli büyüklükte olması test edilir. Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) değeri 0,5 ten büyük ise örneklem büyüklüğü faktör analizi için yeterli sayılır.
Bu aşamada artık faktör analizi yapabiliriz. Faktör analizi sonucunda faktörler türetilerek, bir öz değer tablosu elde edilir. Öz değerlerin 1’den büyük olup olmadığına bakılması gerekir, öz değerleri 1’den büyük gruplar bir faktör sayılır. Başka bir deyişle faktör sayısı öz değer tablosundan çıkartılır. Faktörlere ayırılan grupların 3’ü 1’den büyük öz değere sahipse; üç faktörümüz vardır.
Eksen döndürmede, döndürme yöntemlerinden birini kullanarak her değişkenin faktörlerdeki yükünü gösterecektir. Böylece her faktör için yüksek ilişki veren değişkenleri bulup yorumlayabiliriz. Döndürme yöntemleri arasında Varimax döndürme daha yaygın olarak tercih edilir. Döndürme işlemi sonucunda faktör yükleri tablosu elde edilir. Bu tabloya bakarak hangi değişkenin hangi faktör üzerinde en yüksek yüke sahipse, o değişken o faktöre ayrılır.