Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Bülent Kara tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir ve SPSS programında faktör analizi yapma sürecini adım adım anlatmaktadır.
- Video, faktör analizinin ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından SPSS programında faktör analizi yapma sürecini detaylı şekilde gösteriyor. İçerikte Kaiser-Meyer-Walker testi, faktör çıkarma yöntemleri, rotasyon teknikleri ve analiz sonuçlarının yorumlanması gibi konular ele alınıyor. Özellikle iş yaşam kalitesi ölçeği üzerinden örnek bir analiz yapılarak, faktör sayısının belirlenmesi, varyans dağılımının yorumlanması ve rotasyon tekniklerinin uygulanması gösteriliyor.
- Videoda ayrıca rotasyon yapmadan ve yaptıktan sonraki tablo karşılaştırmaları, analizden bazı maddeleri çıkarma, tek boyutlu ve çok boyutlu ölçeklerin faktör analizinde nasıl davranacağı gibi pratik bilgiler de sunulmaktadır.
- 00:36Factor Analizi Nedir?
- Factor analizi, aynı yapıyı ölçen çok sayıda değişkenlerden az sayıda ve tanımlanabilir nitelikte anlamlı değişkenler elde etmeye yönelik bir istatistiktir.
- Bu analiz, korelasyonlu olan ölçek maddelerini bir kategoriye toplayarak daha az sayıda faktör elde etmeyi amaçlar.
- Factor analizi, tezler, proje ödevleri ve makalelerde kullanılabilen bir istatistiksel yöntemdir.
- 01:32SPSS'de Factor Analizi Yapımı
- Factor analizi için "Dimension Reduction" bölümünden "Factor" seçeneği seçilir.
- Ölçek maddeleri sol taraftan sağ üst tarafa atılır, shift tuşu basılı tutularak birden fazla madde aynı anda taşınabilir.
- Analiz için "Descriptives" bölümünde "KMO and Bartlett's Test" işaretlenmelidir.
- 03:51Analiz Ayarları
- Extraction bölümünde standart ayarlar kullanılabilir, "Method" sekmesinde "Principal components" işaretli kalmalıdır.
- "Rotation" bölümünde "Varimax" seçeneği en çok kullanılan ve kabul gören yöntemdir.
- "Options" bölümünde "Sort by size" ve "Supress absolute values less than" 0.30 olarak ayarlanmalıdır.
- 07:15Analiz Sonuçlarının Yorumlanması
- KMO değerinin %70-80 arası iyi, %80-90 arası çok iyi, %90'nın üzerinde mükemmel olduğu değerlendirilmektedir.
- Analizde toplam beş faktör (boyut) bulunmuş ve bu faktörlerin varyansın %60'ına denk geldiği görülmüştür.
- Rotasyon işlemi, bir çok maddenin birden fazla alt parametrenin içinde yer almasından kaynaklanan bozuk matrisi düzenlemek için kullanılır.
- 14:26Faktör Analizinde Rotasyon İşlemi
- Rotasyon işlemi yapıldıktan sonra ölçek faktörlerinin (alt boyutların) daha düzgün bir hale geldiği görülmektedir.
- Genellikle rotasyon bölümü önceden yapılır, ancak bu videoda sona bırakılmıştır.
- Çalışmada rotasyon bölümü "Verimax" sekmesi işaretlenerek yapılabilir.
- 15:13Rotasyon Öncesi ve Sonrası Karşılaştırma
- Rotasyon yapılmadan önce birinci madde birinci, üçüncü ve dördüncü faktörde yer almaktadır.
- İkinci madde hem birinci hem dördüncü faktörde yer almaktadır.
- Rotasyon yapıldıktan sonra birinci ve ikinci maddeler dördüncü faktörde toplanarak daha temiz bir hal almıştır.
- 16:45Faktör Analizinde Daha Fazla Düzenleme
- Rotasyon sonrası elde edilen tablo faktör analizinin nihai sonucu değildir ve daha düzenlenebilir bölümler bulunmaktadır.
- Dördüncü madde toplam dört faktörde dağılmış durumda olduğundan analizden çıkarılmıştır.
- Dördüncü madde çıkarıldığında tablo daha düzgün bir hal almıştır.
- 18:36Faktör Analizinin Sonuçları
- Faktör analizinde beş faktör (boyut) net bir şekilde görülmektedir.
- Faktörler, ölçek maddelerinin birbirleri arasındaki korelasyon değerlerine göre oluşmaktadır.
- Bazı maddelerin faktörlerdeki dağılımı net olmayabilir, örneğin onyedi maddesi bir faktörde %30, iki faktörde ise yaklaşık %60 oranında yer almaktadır.
- 20:13Tablo Görünümü ve Diğer Örnekler
- Tabloda birçok boşluk bulunmakta olup, bunun nedeni "Options" bölümünde 0,30 değerinin altındaki değerlerin gösterilmemesidir.
- İş yaşam kalitesi ölçeği çok boyutlu bir ölçek olduğu için beş boyut oluşmuştur.
- Örgütsel bağlılık ölçeği tek faktör olduğu için faktör analizinde tek boyut olarak alınmıştır.