Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı SPSS yazılımında temel bileşen analizi (temel faktör analizi) konusunu anlatmaktadır.
- Video, temel bileşen analizinin nasıl yapılacağını adım adım göstermektedir. Önce analiz parametrelerinin nasıl ayarlanacağı (faktör sayısı, döndürme yöntemi, seçenekler) anlatılmakta, ardından faktör analizine uygunluğu değerlendirilmektedir. İki farklı senaryo üzerinden (üç faktörlü ve iki faktörlü yapı) analiz süreci gösterilmekte, paralel analiz yönteminin nasıl uygulanacağı ve sonuçların nasıl yorumlanacağı açıklanmaktadır. Video, faktör analizinde istatistiksel değerlerin yanı sıra alan uzmanının da önemli rol oynadığını vurgulamaktadır.
- 00:10Temel Bileşen Analizi Tanıtımı
- Video, SPSS yazılımında temel bileşen analizini ele alıyor.
- Temel bileşen analizinin amacı değişken azaltmaktır.
- Video boyunca önemli açıklamalar aşağıdan yukarı doğru kayan yazılar şeklinde sunulacak.
- 00:29SPSS'de Temel Bileşen Analizi Ayarları
- Faktör kısmına gelip on bir maddelik çoklu puanlanan değişkenler seçilir.
- Extraction kısmında KMO ve determinant değerleri gösterilir, extraction yöntemi olarak Temel Bileşen ve KMO işaretlenir.
- Rotasyon kısmında öncelikle eğik döndürme yöntemi seçilir çünkü çok faktörlü yapı varsa faktörler arası ilişkileri görmek gerekir.
- 01:21Faktör Analizi Sonuçlarının Değerlendirilmesi
- Faktör analizine uygunluk için determinant ve KMO değerleri önemlidir.
- SPSS, özdeğer bir'den büyük üç madde olduğundan üç faktörlü bir yapı önermiştir.
- Scree plot'lar faktör sayısı hakkında farklı kararlar verebilir, ancak bu görelidir ve kişiye göre değişebilir.
- 02:09Döndürme Yönteminin Değiştirilmesi
- Faktörler ilişkileri düşük olduğunda (diklik söz konusu olduğunda) eğik döndürme yöntemi yerine dik döndürme yöntemlerinden biri seçilmelidir.
- Varimax dik döndürme yöntemi seçilerek süreç devam ettirilir.
- Döndürme sonrası faktör yüklerinde maddeler farklı boyutlara dağılmış, ancak 8. madde hem 1. hem 3. faktöre yüksek yük veriyor.
- 02:51Maddelerin Çıkarılması ve Faktör Sayısının Değişimi
- 8. madde çıkarılıp işlem tekrar edildiğinde, herhangi bir boyutta düşük yüklü madde kalmıyor ancak 3. faktörde tek bir madde var.
- Sosyal bilimlerde bir boyutu tek bir madde ile açıklamanın kuramsal olarak doğru olmadığı belirtilir.
- Maddeleri çıkartırken tek tek çıkartılması ve çıkarılan maddelerin tekrar dahil edilmesi önemlidir.
- 03:47Faktör Sayısının Değişimi ve Maddelerin Gruplandırılması
- Maddeler çıkarıldıktan sonra özdeğer bir'den büyük madde sayısı azalıp iki faktörlü bir yapıya dönüştü.
- 1., 6. ve 10. maddeler iki faktörlü, diğer maddeler ise bir faktörde yüksek yük veriyor.
- Toplam açıklanan varyans yüzde 48,1 olup, birinci faktör yüzde 33, ikinci faktör yüzde 14 açıklıyor.
- 04:32Paralel Analiz Yöntemi
- Paralel analiz yöntemi uygulanmadan önce faktör sayısı üçten ikiye düşmüştü.
- SPSS'te paralel analiz hesaplama kısmı yoktur, ancak belirtilen linkten kolaylıkla hesaplanabilir.
- Paralel analiz, grafikteki siyah çizgilerin üzerindeki özdeğerlerin sayısına göre faktör sayısını belirler.
- 05:35Paralel Analiz Sonuçları ve Maddelerin Değerlendirilmesi
- Paralel analiz iki faktör bir yapıyı uygun bulduğundan, extraction menüsünde faktör sayısı iki ile sınırlandırılır.
- İki faktörlü yapıda yüzde 44 açıklanmış varyans elde edilir.
- Maddelerin faktörlerdeki dağılımı incelendiğinde, alan uzmanının maddelerin içeriğini inceleyip karar vermesi önemlidir.