• Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) testi, faktör analizinin veriler üzerinde uygulanabilirliğini değerlendirmek için kullanılan bir ölçümdür 14.
    KMO testinin iki temel amacı vardır:
    1. Örneklem yeterliliğini değerlendirmek: Verilerin faktörler üzerinde birleşme olasılığının olup olmadığını belirlemek için korelasyonları ve kısmi korelasyonları inceler 5.
    2. Değişkenlerin ortak faktör yapısını paylaşıp paylaşmadığını kontrol etmek: Eğer değişkenler ortak faktörleri paylaşıyorsa, kısmi korelasyonların küçük olması ve KMO değerinin 1'e yakın olması beklenir 5.
    KMO testi, 0 ile 1 arasında bir değer alır ve genellikle 0,5'ten büyük olması kabul edilebilir olarak değerlendirilir 34.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    KMO ve Bartlett testi nasıl yorumlanır?

    KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ve Bartlett testlerinin yorumlanması şu şekildedir: KMO Testi: KMO değeri 0 ile 1 arasında değişir ve 1'e ne kadar yakınsa örneklem o kadar faktör analizine uygundur. KMO değerinin 0,50'den büyük olması gerekir. Bartlett Testi: P-value değeri < 0,05 ise veri seti faktör analizi için uygundur. Bartlett testi, veri matrisinin birim matris olup olmadığına ve değişkenler arasındaki korelasyonun yeterli olup olmadığına karar verir. Tüm korelasyon katsayılarının sıfır olduğu boş hipotezini test eder. Bu testler, verilerin faktör analizi için uygun olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılır.

    KMO değeri kaç olursa faktör analizi yapılır?

    KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) değerinin en az 0,6 olması durumunda faktör analizi yapılabilir. Ancak, 0,50'nin altında kalan KMO değerli ifadeler araştırmadan çıkarılmalı ve faktör analizine o şekilde devam edilmelidir. KMO değerinin yorumu şu şekildedir: <0,5. 0,5-0,6. 0,7-0,8. 0,8-0,9. 0,9-1,0.