Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı veri toplama yöntemleri ve faktör analizi konusunu anlatmaktadır.
- Video, veri toplama yöntemlerini test yöntemi ve test dışı yöntemler olarak ikiye ayırarak başlıyor. Ardından faktör analizi uygulaması için bir sosyal sınav verisi üzerinden adım adım analiz süreci gösteriliyor. Konuşmacı, korelasyon analizi, faktör çıkarma yöntemleri (principal component), faktör döndürme teknikleri ve faktör yorumlama süreçlerini SPSS programında uygulamalı olarak anlatıyor. Video, faktör analizinin nasıl yapıldığını ve sonuçların nasıl yorumlanacağını gösteren bir eğitim kaynağıdır.
- Veri Toplama Yöntemleri
- Veriler ikiye ayrılır: test yöntemi ile elde edilen veriler ve test dışı yöntemlerle elde edilen veriler.
- Test dışı yöntemlerle elde edilen veriler lok kayıtları, mülakat, gözlem ve döküman araştırması gibi yöntemlerdir.
- Test yöntemi ile yapılanlar tipik davranış ölçümleri (tutum, kişilik, motivasyon ve ilgi ölçerler) ve maksimum davranış ölçümleri (yetenek ve başarı ölçümleri) olmak üzere ikiye ayrılır.
- 00:56Veri Analizi
- Veri analizinde önce sorular arasında korelasyon olup olmadığı incelenir.
- Korelasyon analizinde iki yıldız %1 yanılma düzeyinde anlamlı, tek yıldız ise %5 (0,05) seviyesinde anlamlı demektir.
- Faktör analizi için analiz menüsünden data reduction ve factor seçeneği kullanılır.
- 02:34Faktör Analizi Parametreleri
- Faktör analizinde discripti kısmında initial solution coefficients, KMO ve Barlett testi seçilir.
- Çıkarma kısmında principle component metodu ve core için matrix seçilir.
- Döndürme kısmında varimax seçildiğinde faktörlerin korelasyonu sıfır olur, birbirine yakın ilişkiler varsa döndürme yapılır.
- 04:08Faktör Analizi Yorumlaması
- Yorumlama kısmında korelasyon maddesi kısmında gruplanmalar incelenir.
- KMO ve Barlett testinde 600'den yüksek ve 0,60'dan büyük değer olması veri kümesinin faktörlenebilir olduğunu gösterir.
- Komünite maddenin kalitesini gösterir ve 0,40 ve büyük olması beklenir.
- 05:46Faktör Analizi Sonuçları
- Toplam varyans açıklama düzeyi %38 olarak düşük olduğu için daha fazla soru gerekiyor.
- Scree plot grafiğinde ilk üç faktör belirgin olarak görülüyor.
- Komponent matrisinde satırlar tipik davranışları, sütunlar psikolojik yapıları gösterir ve değerler 0,20-0,40 arası zayıf, 0,40 üzeri orta korelasyonu gösterir.