Keşfedici Faktör Analizi (KFA)
Exploratory Factor Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: common factor analysis, açımlayıcı faktör analizi, factor analysis
Keşfedici faktör analizi, çok sayıda gözlemlenen değişkeni daha az sayıda örtük ortak faktöre indirger. Ölçek geliştirme ve psikometride, bir dizi ilişkili öğenin altında yatan boyutsal yapıyı önceden belirtmeksizin ortaya çıkarmak için yaygın olarak kullanılır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
+52 tane daha
Ne zaman kullanılır
KFA, bir dizi maddenin arkasındaki örtük yapıyı doğrulamak yerine keşfetmek istediğinizde uygundur. Önce iki ön koşul kontrol edilmelidir. Korelasyon matrisi faktörlenebilir olmalıdır: Kaiser–Meyer–Olkin örneklem yeterliliği ölçüsü en az yaklaşık 0.60 olmalı ve Bartlett'in küresellik testi anlamlı olmalıdır — eğer maddeler esasen ilişkisizse, faktörlerin açıklayacağı hiçbir şey yoktur. Örneklem de yeterince büyük olmalıdır; yaygın bir kılavuz, madde başına en az üç madde ve genel olarak en az yaklaşık 50 vaka ile, denek-madde oranının en az 5 olmasıdır. Maddeler, kullanılan korelasyon için uygun bir aralık veya sıralı düzeyde ölçülmelidir, sıralı maddeler için polikorik korelasyonlar kullanılmalıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Veriye dayalı bir şekilde boyutsal yapıyı keşfeden, ölçek geliştirme için standart, iyi anlaşılmış bir araç.
- Sosyal bilimler ve psikometrik araştırmalardaki hakemler tarafından kolayca anlaşılır ve değerlendirilir.
- Maddeler arasında paylaşılan ortak varyansı maddeye özgü hatadan ayırır, yalnızca paylaşılan yapıyı modeller.
- Kaç faktörün tutulacağı seçimi özneldir ve farklı kriterler farklı çözümler üretebilir.
- Çapraz yüklenen maddeler — birden fazla faktöre önemli ölçüde yüklenenler — yapının yorumlanmasını zorlaştırır.
- Küçük örneklemler (örneğin n < 50) kararsız, tekrarlanamaz yükler verir.
SSS
KFA ile TBA arasındaki fark nedir?
Benzer görünürler ve sıklıkla karıştırılırlar, ancak farklı şeyleri modellerler. TBA, bileşenleri gözlemlenen değişkenlerin bileşikleri olarak ele alarak maddelerin toplam varyansını yakalayarak boyutları azaltır. KFA ise yalnızca maddeler arasında paylaşılan ortak varyansı modeller, gözlemlenen maddeleri altta yatan örtük faktörlerin artı maddeye özgü hatanın yansımaları olarak ele alır. Amacınız örtük yapıları ortaya çıkarmaksa KFA'yı kullanın; yalnızca veri sıkıştırmaya ihtiyacınız varsa TBA yeterli olabilir.
KFA ile DFA arasındaki fark nedir?
KFA keşfedicidir: kaç faktör olduğunu ve hangi maddelerin hangi faktöre yüklendiğini, bu örüntüyü önceden dayatmadan keşfeder. DFA (doğrulayıcı faktör analizi) doğrulayıcıdır: faktör yapısını önceden belirtir ve ne kadar iyi uyduğunu test edersiniz. Yaygın bir iş akışı, yapıyı KFA ile keşfetmek, ardından yeni, bağımsız bir örneklemde DFA ile doğrulamaktır.
Kaç faktör tutmalıyım?
Özdeğer > 1 (Kaiser) kuralı ve yamaç grafiği yaygın olarak kullanılır ancak sezgiseldir ve aşırı veya eksik çıkarıma yol açabilir. Paralel analiz tercih edilen, daha nesnel bir kriterdir. Döndürülmüş çözümün yorumlanabilirliği de nihai seçime rehberlik etmelidir.
Hangi döndürmeyi kullanmalıyım?
Faktörlerin ilişkisiz olduğunu varsaydığınızda varimax gibi ortogonal bir döndürme, faktörlerin ilişkili olmasını beklediğinizde ise oblimin gibi eğik bir döndürme kullanın. Döndürme, ortaklıkları veya genel uyumu değiştirmeden yüklerin yorumlanmasını kolaylaştırır.
Kaynaklar
- Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C. & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272–299. DOI: 10.1037/1082-989X.4.3.272 ↗
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Exploratory Factor Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/exploratory-factor-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Cronbach'ın Alfa Katsayısı (Güvenilirlik Analizi)İstatistik↔ karşılaştır
- Temel Bileşen AnaliziMakine öğrenmesi↔ karşılaştır
- Yapısal Eşitlik Modellemesi (YEM)İstatistik↔ karşılaştır