Açımlayıcı Faktör Analizi - Doğrulayıcı Faktör Analizi – İSTMER

Açımlayıcı Faktör Analizi – Doğrulayıcı Faktör Analizi

açımlayıcı doğrulayıcı faktör analizi

Açımlayıcı faktör analizi

Açımlayıcı (veya açıklayıcı) faktör analizi araştırmalarda çok sayıda madde üzerinden madde sayısından daha az sayıda alt boyutlar ile çalışma olanağı tanıyan bir boyut indirgeme yöntemidir. Anket çalışmalarında yoğun olarak kullandığımız açımlayıcı faktör analizi, madde yoğunluğunun fazla olduğu araştırmalarda karmaşıklığı azaltmak için vazgeçilmez bir araçtır.

Sosyal bilimciler yeni ölçek geliştirme veya ölçek uyarlama çalışmalarında açımlayıcı faktör analizi (AFA) sayesinde ölçeğe ait alt boyutlar elde edebiliyor. Analiz sonucunda amacımız; daima en doğru sayıda faktör ile en yüksek açıklayıcılık yüzdesine sahip boyutlara ulaşmak ve maddeleri mantıklı faktörler altında bir araya getirmektir.

Açımlayıcı faktör analizi sırasında faktör sayısının seçimi, döndürme tekniği, korelasyon matrisinin seçimi, model tahmin tekniği gibi çok sayıda istatistiksel konu üzerinde dikkatli seçimlerin yapılması vazgeçilmezdir.

İSTMER olarak klasik açımlayıcı faktör analizi ile birlikte çok sayıda gelişmiş ve modern analiz tekniğini uygulayabiliyoruz:

  • Dayanıklı (robust) açımlayıcı faktör analizi
  • Seyrek (sparse) açımlayıcı faktör analizi
  • Bayesci açımlayıcı faktör analizi
  • Alternatif korelasyon matrisleri ile açımlayıcı faktör analizi

Araştırmalarınızda çok sayıda madde kaybına uğramamak ve ölçeğinizi en doğru şekilde temsil edecek açımlayıcı faktör analizi bulgularını elde edebilmek için sizleri de İSTMER ailesine bekliyoruz.

Doğrulayıcı faktör analizi

Açımlayıcı faktör analizi sonucunda elde edilen alt boyutların geçerliliğini göstermek üzere doğrulayıcı faktör analizi uygulanmaktadır. Doğrulayıcı faktör analizi sonucunda elde edilen uyum indekslerini baz alarak, söz konusu faktörlerin geçerli bir yapıya sahip olup olmadıkları değerlendirilmektedir.

Özellikle anket çalışmalarında alt boyutların geçerliliğinin doğrulanması son derece önemlidir.

İSTMER olarak klasik doğrulayıcı faktör analizi yaklaşımının yanı sıra çok sayıda alternatif tahminci tekniği ve kovaryans matrisi tahmincileri sonuçlarınızı mükemmel hale getiriyoruz.

Verilerinizin ölçme düzeylerine uygun analiz tekniklerini seçiyor; uyum indekslerinizin istenilen sınırlar içinde olması ve faktör yapılarınızın geçerli olması için istatistik biliminin öngördüğü yaklaşımları kullanıyoruz.

Araştırmalarımızda AMOS programı ile hesapladığımız zayıf uyum değerlerini, zorlu modifikasyon işlemleri yerine güçlü bilimsel yaklaşımlarımız eşliğinde istatistiksel açıdan geçerli sınırlara taşıyoruz.

İSTMER ekibi olarak bizler; SPSS, R Project, Minitab, SAS, STATA gibi çok sayıda istatistiksel analiz programı kulanım becerilerimiz ile bilimsel bilgilerimizi birleştirerek faktör analizi uygulamalarında muhteşem sonuçlar elde etmek üzere daima yanınızdayız.

Analiz Talebiniz mi var ?