Admin
Admin
Mesaj Sayısı: 25
Kayıt tarihi: 18/05/09
Yaş: 24
Nerden: istanbul-bolu
 |  Konu: FAKTÖR ANALİZİ - EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI / ZİHNİ TUNCA Çarş. Mayıs 20, 2009 7:40 pm | |
| FAKTÖR ANALİZİ - EKONOMETRİDE BİLGİSAYAR UYGULAMALARI / ZİHNİ TUNCA
Faktör Analizi
Faktör analizi, başlıca amacı aralarında ilişki bulunduğu düşünülen çok sayıdaki değişken arasındaki ilişkilerin anlaşılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırmak için daha az sayıdaki temel boyuta indirgemek veya özetlemek olan bir grup çok değişkenli analiz tekniğine verilen genel bir isimdir. Diğer bir ifade ile faktör analizi, aralarında ilişki bulunan çok sayıda değişkenden oluşan bir veri setine ait temel faktörlerin (ilişkinin yapısının) ortaya çıkarılarak araştırmacı tarafından veri setinde yer alan kavramlar arasındaki ilişkilerin daha kolay anlaşılmasına yardımcı olmaktır.
Faktör analizinde araştırmacı öncelikle araştırma bağlamında kullanılan değişkenler setinin temelini oluşturan ana (temel) faktörlerin neler olduğu ve bu faktörlerden her birinin değişkenlerden her birini açıklama derecesini de görme imkanına sahip olmaktadır. Bu yolla, araştırmacı elinde bulunan çok sayıda değişkenden oluşan değişkenler setini daha az sayıda yeniden oluşturulmuş değişkenler (faktörler) cinsinden ifade etme ve anlama imkânına sahip olacaktır.
Etkin bir faktör analizinin toplam veri setini en iyi temsil edebilen ancak mümkün olduğunca az sayıda faktörden oluşan bir çözüm olması arzu edilen özelliktir. İyi bir faktör analizi sonucunun hem basit hem de yorumlama becerisinin iyi olması arzu edilir.
Faktör analiziyle ilgili teknikleri Açıklayıcı Faktör Analizi ve Onaylayıcı Faktör Analizi olmak üzere iki başlık altında incelemek mümkündür.
Açıklayıcı faktör analizinde araştırmacı araştırma yaptığı konuyla ilgili olarak değişkenler arasındaki ilişkiye yönelik olarak herhangi bir fikrinin veya öngörüsünün olmaması sebebiyle değişkenler arasındaki muhtemel ilişkiyi ortaya çıkarmaya çalışır.
Onaylayıcı faktör analizinde ise araştırmacı tarafından daha önceden belirlenen bir ilişkinin doğruluğunu test etmek amaçlanmaktadır.
Faktör analizi çeşitli aşamalardan oluşan bir analiz tekniğidir. Tipik bir faktör analizinde yer alan aşamalar aşağıdaki şekilde özetlenebilir.
1. Problem tanımı ve veri toplama: Bu aşama faktör analizi için gerekli olan hazırlık çalışmalarını kapsayan ilk aşamadır. Bu aşamada faktör analizinin amacı ve faktör analizinde kullanılacak olan değişkenlerin teori, mevcut araştırmalar ve araştırmacının bilgi ve tecrübeleri veya yaptığı ön çalışmalar (kalitatif veya kantitatif türdeki çalışmalarla) ışığında geliştirilmesi ve uygun ölçüm araçları ile ölçülmesi ve makul yöntemlerle verilerin toplanması işlemleri yapılmaktadır.
2. Korelasyon matrisinin oluşturulması: Faktör analizinin ikinci aşaması analiz sürecinin başladığı aşama olup, bu aşamada korelasyon matrisi oluşturulur. Korelasyon matrisi faktör analizinde yer alan değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren bir matristir.
3. Faktör sayısına karar verme: Üçüncü aşama ise, söz konusu veri seti için faktör analizinin uygun olduğuna karar verdikten sonra, oluşturulan korelasyon matrisini baz alarak, faktör çözümünü ortaya koymak amacıyla uygun bir faktör çıkarma (oluşturma) yönteminin seçilmesi ve başlangıç çözümünün oluşturulmasını kapsamaktadır.
4. Faktör Eksen Döndürme (Factor Rotation) Başlangıç faktör analizi çözümüne ulaşıldıktan sonra (başlangıç faktör matrisi) ortaya çıkan faktörlerin yorumlanması ve isimlendirilmesini kolaylaştırmak için faktörleri temsil eden eksenlerde çeşitli manipülasyonlar veya eksen kaydırmaları yapma yoluna gidilir.
Faktör matrisi faktörler cinsinden standardize edilmiş değişkenleri ifade eden katsayıları içerir. Bu katsayılar faktör yükleri olarak adlandırılıp, değişkenlerle faktörler arasındaki korelasyonları temsil eder. Mutlak değer olarak faktör yükünün büyüklüğü arttıkça değişken ve faktörün birbiriyle yakından ilişkili olduğunu göstermektedir (Altunışık, Coşkun, Bayraktaroğlu, Yıldırım, 2005: 212-226).
SPSS - Faktör Analizi
Şimdi lisede girdiğiniz sınavları düşünün. Öğretmeniniz fen bilgisi ya da matematik dersinde bilgi düzeyinizi tek bir soru ile mi ölçerdi. Nadir durumlar (kötü öğretmenler) dışında tabii ki hayır.
Benzer durum anketler için de geçerlidir. İnsanların belli bir olguya ilişkin düşüncelerini tek bir soruyla ölçemezsiniz. Olguyu farklı birbirini destekleyen yönleriyle ölçebildiğiniz taktirde başarılı bir sonuç alabilirsiniz.
Şimdi matematik dersinin final sınavında soruların ünite bazında gruplandırılmadan karışık olarak size yöneltildiğini düşünün. İlk başta sorun olmadığını düşünebilirsiniz. Genel puanınız nasıl olsa bellidir. Ancak ünite bazında başarı düzeyinizi öğrenmek isterseniz… İşte o zaman soruların gruplanması gerekir. Tabii matematik gibi somut bir disiplinde geometri soruları ile trigonometri sorularını ayırmak son derece kolaydır. Ancak iş sosyal olguları ölçen anketlere geldiğinde bu işlem için bazı tekniklerin kullanımı zorunlu olur.
Örneğin okul müdürlerinin faklı liderlik davranışlarının öğretmenlerin iş tatminine etkilerinin ölçüldüğü bir araştırma yaptığınızı düşünün. Bu araştırmada müdürlerin farklı liderlik davranışlarını (Örnek, Otokritik, Katılımcı, Destekleyici vb.) ayrı ayrı değerlendirmeniz gerekecektir. Belki anket öncesi bu tür bir gruplandırma yapmış da olabilirsiniz. Bu durumda dahi yaptığınız gruplandırmanın ne derecede doğru olduğunu Faktör Analizi ile sayısal olarak doğrulamanız yararlı olacaktır. Çünkü sizin katılımcı liderlik davranışı olarak tanımladığınız bir davranış öğretmenler tarafından destekleyici liderlik davranışı olarak yorumlanmış olabilir. Bu durumda bu soru ya anketten çıkartılmalı ya da destekleyici liderlik kategorisinde değerlendirmeye alınmalıdır. Anket öncesi hiçbir kategorizasyon yapılmadığı durumlarda ise Faktör Analizi eşsiz bir araçtır. Soruları sizin için gruplandırır. Bundan sonra size kalan sadece her bir gruba isim vermektir.
Şimdi gelelim bu muhteşem tekniğin SPSS’de nasıl uygulanacağına… Faktör analizi için öncelikle aşağıdaki menüleri kullanın.
ANALYZE » DATA REDUCTION » FACTOR
Karşınıza çıkan Factor Analysis iletişim kutusunda analize tabi tutacağınız maddeleri aradaki oku kullanarak Variables kutucuğuna gönderin.
Şimdi Rotation tuşuna tıklayın karşııza çıkan Factor Analysis: Rotation iletişim kutusundan Varimax seçeneğini işaretleyin. Sırasıyla Continue ve OK tuşlarını tıklayın. Aşağıdakilerin benzeri tablolar elde edeceksiniz.
Total Variance Explained tablosunda ölçeğin kaç faktörden oluştuğu ve bu faktörlerin ölçülmek istenen olguyu ne derecede ölçtükleri görülmektedir.
Tablo, örneğimiz üzerinden incelendiğinde, 1nci Faktörün ölçtüğümüz olguyu (çalışanların memnuniyet düzeyi olsun) % 41,9; 2 nci Faktörün % 9,7; 3 ncü Faktörün % 9,1 oranında ölçtüğü görülmektedir. Ayrıca 3 Faktör ve 15 sorudan oluşan bu anket çalışanların memnuniyet düzeyini % 60 oranında ölçmektedir. Eğer % 60 oranında bir bilgi sizin için yeterli değilse ankete yeni sorular ve faktörler ekleyerek çalışmayı tekrarlamayı düşünebilirsiniz.
Component Matrix ise ölçeğin faktör sayısını göstermekle birlikte hangi maddenin hangi faktöre ait olduğu hakkında bilgi içermez. Bu nedenle faktör yapısının oluşturulmasında Rotated Component Matrix tablosu kullanılır.
Rotated Component Matrix tablosu incelenirken her bir maddenin hangi faktör altında en yüksek değere sahip olduğuna bakılır. Daha sonra bu maddeler gruplandırılarak faktör yapısı oluşturulur.
Tablodaki her bir maddenin bileşenler altındaki değerleri incelendiğinde; C1, C2, C3, C4 maddelerinin 1 nci Faktör, A1, A3, A4, A5 maddelerinin 2 ncü Faktör, A2, B1, B2, B3, B4, B5, C5 maddelerinin ise 3 ncü faktör altında en yüksek yükleme değerine sahip oldukları görülmektedir.
Madde numaralarından da anlaşılacağı üzere bu beklenmedik bir durumdur. A2 ve C5 maddeleri beklenmedik bir şekilde 3 ncü faktör altında toplanmıştır. Ancak soru içerikleri incelenirse hatanın analizden değil, soruyu hazırlayandan kaynaklandığı her durumda (anketin sağlıklı uygulanmadığı durumlar hariç) ortaya çıkacaktır.
Dolayısıyla gerek güvenilirlik analizi, gerekse faktör analizi anket tasarımı sırasında yapılan hataları bulmamızı ve bunları gidermemizi sağlayan güçlü araçlar olarak görülebilir. |
|
