Daha önce de belirtildiği gibi, faktör analizi, aralık ölçeği düzeyinde ölçülen ve aralarında ilişki bulunan değişkenlerden oluşan bir veri setinin altta yatan boyutlarını belirlemek için kullanılan çok değişkenli bir istatistiksel analiz yöntemidir. Veri setindeki değişkenler arasında bağımlı ve bağımsız bir ayrım yoktur. Faktör analizi basit bir yöntemden daha fazlasıdır; farklı amaçlara hizmet eden ve farklı hesaplama tekniklerini kullanan bir analiz yöntemleri grubudur.
Aşağıda, tüketicilerin tatil kavramına yönelik görüşlerine ilişkin tipik bir faktör analizinin SPSS ortamında nasıl uygulandığı gösterilmektedir. Burada sunulan uygulama, Temel Bileşenler Faktör Analizi tekniğidir, ancak diğer yöntemler de ilgili diyalog kutularındaki uygun seçeneklerin işaretlenmesiyle gerçekleştirilebilir. Bu uygulamada Temel Bileşenler Faktör Analizi’nin seçilmesinin nedenleri arasında, yöntemin hesaplamanın basitliği, kolay anlaşılabilirliği ve en sık kullanılan yöntem olması yer almaktadır.
SPSS ortamında faktör analizi yapmak için, ‘Analyze’, ‘Data Reduction’ ve ‘Factor’ seçeneklerinin seçilmesi gerekmektedir. Ancak, SPSS’nin 15. sürümünden itibaren, ‘Analyze’, ‘Dimension Reduction’ ve ‘Factor’ seçeneklerinin işaretlenmesi gerekmektedir.
Görselden de görülebileceği gibi, faktör analizi diyalog kutusunda, değişkenlerin taşındığı üst pencere ve altta faktör analizine ilişkin çeşitli alternatif seçeneklerin bulunduğu butonlar bulunmaktadır. Diyalog kutusundan da anlaşılacağı gibi, SPSS ortamında faktör analizi yapmak için beş adımlı bir süreç izlenmelidir.
İlk adım, faktör analizi için kullanılacak değişken setinin belirlenmesidir. Bunun için, sol taraftaki değişkenler listesinden analize dahil edilecek değişkenler, ‘Variables’ yazan sağdaki pencereye, ortada bulunan ‘OK’ işareti ile taşınır.
Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.
İkinci adım, faktör analizinin ilk aşamasında korelasyon matrisinin oluşturulması, veri seti için faktör analizinin uygun olup olmadığının kontrol edilmesi ve başlangıç çözümüne ilişkin tanımlayıcı istatistiklerin belirlenmesidir. Bu aşamada diyalog kutusunda gerekli alanların işaretlenmesi gerekmektedir.
Aşağıda gösterilen diyalog kutusu (Factor Analysis: Descriptives) iki bölümden oluşmaktadır. Üst bölümde, ‘Statistics’ alanında ‘Univariate descriptives’ seçeneği ile her bir değişken için gözlem sayısı, aritmetik ortalama ve standart sapma değerleri hesaplanır. ‘Initial solution’ seçeneğinde ise başlangıç communality değerleri, özdeğerler (Eigenvalues) ve varyansın açıklama yüzdesi sunulur.
Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.
Diyalog kutusunun alt bölümünde, ‘Correlation Matrix’ (Korelasyon matrisi) başlığı altında, çeşitli tanımlayıcı istatistikler, faktör analizinin uygunluğunu kontrol etme testleri ve faktör analizin temelini oluşturan korelasyon matrisinin hesaplanma seçenekleri bulunmaktadır. ‘Coefficients’ seçeneği korelasyon matrisini görüntülerken, ‘Significance levels’ seçeneği her bir korelasyonun anlamlılık düzeylerini görüntüler. ‘Determinant’ seçeneği ise, korelasyon matrisinin determinant değerinin hesaplanmasını ve görüntülenmesini sağlar. Örneklem yeterliliğinin kontrolü için KMO ve Bartlett’s test of sphericity seçeneklerinin işaretlenmesi gerekiyor. Inverse seçenek, korelasyon matrisinin tersini sunar; Reproduced seçenek ise, tekrar oluşturulan korelasyon matrisini ve sonrasında çıkan hata terimlerini (residuals) gösteren bir matrisi belirtir. Bu matriste köşegenler altındaki değerler korelasyonları, köşegenler üzerindekiler ise hataları ifade eder. Anti-image seçeneği altında, anti-image kovaryans ve korelasyon matrisleri bulunmaktadır. Anti-image korelasyon matrisinin köşegeninde yer alan ve a üst indisine sahip değerler, her bir değişkenin örneklem yeterliliğini gösterir. Bu değerlerin 0,5’ten küçük olmaması önemlidir. Eğer 0,5’ten küçük örneklem yeterlilik değeri olan değişkenler varsa, bunlar faktör analizi çözümünü etkileyebilir ve dolayısıyla analizden çıkarılmalı, faktör analizi tekrar yapılmalıdır.
Üçüncü aşama, faktörlerin oluşturulması ve faktör sayısının belirlenmesi aşamasıdır. Bu aşama için ‘Factor Analysis: Extraction’ diyalog kutusu kullanılır. Bu kutudaki butonlar, faktör hesaplama yönteminin seçilmesi (Method), Scree plot’un çizilmesi ve faktör sayısının belirlenmesi (Extract) işlemleri için kullanılır.
Faktör hesaplama yöntemleri arasında temel bileşenler faktör analizi (principal component), ağırlıksız en küçük kareler (unweighted least square), genelleştirilmiş en küçük kareler (generalized least square), en yüksek olasılık yöntemi (maximum likelihood) gibi çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bu örnekte, Temel Bileşenler Faktör Analizi (Principal component) yöntemi seçilmiştir.
‘Analyze’ butonu, korelasyon ve kovaryans matrislerinin hesaplanmasını sağlar. ‘Display’ bölümünden ise, döndürülmemiş faktör çözümü ve Scree plot’un gösterilmesi için gerekli seçenekler işaretlenebilir. Faktör sayısını belirlemek için ‘Extract’ butonu kullanılır. Burada iki tercih var. İlk tercih, özdeğerlere (Eigenvalues) dayalı olarak faktör sayısını belirlemek, diğer tercih ise, araştırmacının özdeğerleri göz ardı ederek isteği doğrultusunda faktör sayısını belirlemesi şeklinde. Genelde varsayılan değer olarak özdeğerlerin 1’den büyük olduğu faktörler alınır. Ancak, araştırmacı bu değeri kendi isteğine göre ayarlayabilir.
Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.
Dördüncü adımda, üçüncü aşamadaki seçeneklere dayalı olarak elde edilen faktör çözümünün isimlendirilmesini kolaylaştırmak için faktör döndürme işlemi yapılır. Bu işlem için ‘Factor Analysis: Rotation’ diyalog kutusu kullanılır.
Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.
Diyalog kutusunun iki bölümü vardır. Üst bölüm (Method), faktör döndürme yönteminin seçildiği yerdir. ‘None’ seçeneği döndürme yapılamayacağını belirtirken, diğer seçenekler çeşitli döndürme yöntemlerini sunar. Varimax, Quartimax, Equamax yöntemleri orthogonal yöntemler olup, Direct Oblimin ve Promax yöntemleri ise oblique bir yöntemdir. Araştırmacıların genellikle Varimax yöntemini tercih etmelerinin sebebi, bu yöntemin uygulamasının kolay oluşudur.
Diyalog kutusunun altındaki ‘Display’ butonu, döndürme işlemi sonrasında oluşan faktör çözümü ve faktör yükü grafiğinin gösterilmesini istediğinizde kullanılan seçenekler içerir.
Faktör analizi sürecinin beşinci adımı, nihai faktör çözümü üzerinde anlaşmaya varılan faktör yüklerinin hesaplanması, bu faktör yüklerinin gelecek analizlerde kullanılmak üzere bir veri tabanında değişkenler olarak saklanması ve faktörlerin adlandırılmasıdır. Bu işlemler için ‘Factor Analysis:Factor Scores’ diyalog kutusu kullanılır. ‘Save as variables’ butonu, oluşturulan faktör skorlarının değişkenler olarak kaydedilmesini sağlar. Değişken oluşturma yöntemleri ise regresyon yöntemi, Bartlett yöntemi ve Anderson-Rubin yöntemleri olarak üçe ayrılır. Faktör skorlarına ilişkin katsayılar matrisinin görüntülenmesini isterseniz, ‘Display faktör score coefficient matrix’ seçeneğini işaretlemeniz gerekir.
Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.
Son diyalog kutusu (Factor Analysis: Options) çeşitli ayar seçeneklerini sunar. Üst kısımda, veri tabanında eksik olan değerlerle ne yapılacağına karar verilirken, alt kısımda faktör analizi sonucunda elde edilen katsayıların gösterilme biçimine ilişkin butonlar yer alır. ‘Sorted by size’ seçeneği, döndürülmüş ve döndürülmemiş faktör çözümü tablolarında, faktör yüklerinin büyükten küçüğe sıralanarak her faktöre ait değişkenlerin alt alta getirilip tabloda sıralanmasını sağlar. Diğer seçenek ise belirli bir değerin altındaki değişkenlerin tabloda gösterilmemesi için kullanılır.
Kaynak: Altunişik, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S., & Yildirim, E. (2007). Sosyal bilimlerde araştırma yöntemleri. Sakarya Yayıncılık, Sakarya, 226, 103-118.
Verilerinizin analizi ve yorumlanması konusunda, akademik alanda her konuda yardıma ihtiyacınız varsa, uzman ekibimizle birlikte size yardımcı olmaktan mutluluk duyarız. Projelerinizin gereksinimlerini değerlendirebilir, size en uygun hizmetleri sunabiliriz. İletişime geçmek ve daha fazla bilgi almak için bize ulaşabilirsiniz.