İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Faktör Analizi Nedir?

İngilizce: Factor Analysis

Yayın: · Son güncelleme:

Faktör Analizi Nedir? Kısaca

Faktör analizi, birbiriyle ilişkili çok sayıda gözlenen değişkenin arkasında yatan ve doğrudan ölçülemeyen daha az sayıda gizli faktörü ortaya çıkarmayı amaçlayan, özellikle anket ve ölçek geliştirme çalışmalarında kullanılan çok değişkenli istatistik yöntemidir.

Faktör Analizi nedir?
İçindekiler
  1. Faktör analizi nedir?
  2. Türleri
  3. Temel adımlar
  4. Nelere dikkat etmeli?

Faktör analizi, çok sayıda değişkenin aslında birkaç ortak "gizli" etkenin yansıması olup olmadığını araştırır. Örneğin bir ankette kişilik, memnuniyet ya da kaygı gibi doğrudan ölçülemeyen kavramlar, birçok soru üzerinden dolaylı olarak ölçülür.

Faktör analizi nedir?

Bir müşteri memnuniyeti anketinde "Personel güler yüzlüydü", "Sorularıma yardımcı oldular" ve "Kendimi değerli hissettim" maddelerine verilen puanlar birlikte artıp azalıyorsa, bu maddelerin arkasında "hizmet kalitesi" gibi ortak bir faktör olabilir. Faktör analizi bu tür ortak yapıları istatistiksel olarak ortaya çıkarır.

Her değişkenin her faktörle ilişkisi faktör yükü ile ifade edilir. Yüksek yük, değişkenin o faktörü güçlü biçimde yansıttığını gösterir.

Türleri

  • Açımlayıcı (keşfedici) faktör analizi: Kaç faktör olduğu ve hangi değişkenlerin hangi faktörde toplandığı önceden bilinmez; veri keşfedilir.
  • Doğrulayıcı faktör analizi: Önceden belirlenmiş bir yapının veriye uyup uymadığı test edilir; ölçek geçerliliği çalışmalarında yaygındır.

Temel adımlar

  1. Uygunluk kontrolü: KMO ölçütü ve Bartlett küresellik testiyle verinin faktör analizine uygunluğu değerlendirilir.
  2. Faktör sayısının belirlenmesi: Öz değeri 1'den büyük faktörler (Kaiser ölçütü), yamaç grafiği ya da paralel analiz gibi yöntemlerle karar verilir.
  3. Döndürme: Varimax gibi döndürme yöntemleri, faktörleri daha kolay yorumlanır hâle getirir.
  4. Yorumlama ve adlandırma: Her faktörde yüksek yüke sahip değişkenlere bakılarak faktöre anlamlı bir isim verilir.

Nelere dikkat etmeli?

  • Faktör analizi, temel bileşenler analizi ile sık karıştırılır. PCA toplam varyansı özetlemeye, faktör analizi ise değişkenler arasındaki ortak varyansı açıklayan gizli yapıları bulmaya odaklanır.
  • Yeterli örneklem büyüklüğü gerekir; küçük örneklemlerde faktörler kararsız olabilir.
  • Faktör adları araştırmacının yorumudur; aynı sonuç farklı biçimlerde adlandırılabilir.

Sıkça Sorulan Sorular

Faktör analizi ile temel bileşenler analizi arasındaki fark nedir?

Temel bileşenler analizi, değişkenlerin toplam varyansını daha az sayıda bileşenle özetleyen bir boyut indirgeme tekniğidir. Faktör analizi ise değişkenlerin ortak varyansını açıklayan, doğrudan ölçülemeyen gizli faktörleri modellemeyi amaçlar.

Faktör yükü ne anlama gelir?

Faktör yükü, bir değişkenin bir faktörle ne kadar güçlü ilişkili olduğunu gösteren katsayıdır. Mutlak değeri yüksek olan yükler, değişkenin o faktörü iyi temsil ettiğini gösterir.

İlgili terimler

Çok Değişkenli Analiz(Multivariate Analysis)Çok değişkenli analiz, birden fazla değişkenin aynı anda ve birbirleriyle ilişkileri dikkate alınarak incelendiği istatistiksel yöntemlerin genel adıdır; boyut indirgeme, gruplama, sınıflandırma ve çoklu sonuçların karşılaştırılması gibi amaçlarla kullanılır.Temel Bileşenler Analizi(Principal Component Analysis)Temel bileşenler analizi (PCA), birbiriyle ilişkili çok sayıda değişkeni, verideki varyansı en çok koruyan ve birbirinden bağımsız (dik) yeni değişkenlere, yani temel bileşenlere dönüştüren doğrusal bir boyut indirgeme yöntemidir.Boyut İndirgeme(Dimensionality Reduction)Boyut indirgeme, çok sayıda özellik içeren bir veri setini, verideki önemli bilgiyi mümkün olduğunca koruyarak daha az sayıda değişkenle temsil etme işlemidir; görselleştirme, hız ve aşırı öğrenmeyi azaltma amacıyla kullanılır.Özdeğer ve Özvektör(Eigenvalue and Eigenvector)Özvektör, bir matrisle çarpıldığında yönü değişmeyen, yalnızca uzayıp kısalan sıfırdan farklı vektördür; özdeğer ise bu uzama ya da kısalma oranını gösteren sayıdır. Kısaca A·v = λ·v eşitliğiyle ifade edilir.Örneklem(Sample)Örneklem, bir araştırmada incelenmek istenen kitlenin tamamı yerine, onu temsil etmesi amacıyla seçilen alt gruptur. Örneklemden elde edilen sonuçlar, istatistiksel yöntemlerle kitlenin geneline genellenir.Harf Çevirisi(Transliteration)Harf çevirisi (transliterasyon), bir yazı sistemindeki metnin, anlamı çevrilmeden başka bir yazı sisteminin harfleriyle yazılmasıdır. Örneğin Kiril alfabesiyle yazılmış bir ismin Latin harflerine aktarılması harf çevirisidir.