Çok değişkenli istatistiksel analizlerde yapı geçerliğini inceleyen bir araştırmacı, geliştirdiği bir ölçme aracı için önce Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) uygulamış, ardından elde ettiği yapıyı yeni bir veri seti üzerinde Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) ile test etmiştir.
AFA ve DFA'nın temel varsayımları, faktör çıkarma/döndürme işlemleri ile DFA'da kullanılan uyum iyiliği (goodness-of-fit) indeksleri birlikte değerlendirildiğinde, bu iki analiz yaklaşımı arasındaki ilişkiye dair aşağıdaki ifadelerden hangisi teorik olarak doğrudur?
- DFA'da, AFA'nın aksine algoritmik bir faktör döndürme (rotation) işlemi kullanılmaz; çünkü AFA'da eksenlerin döndürülmesiyle çözülen rotasyonel belirsizlik, DFA'da teorik modele dayalı olarak çapraz yüklerin sıfıra kısıtlanmasıyla baştan çözülür ve bu kısıtlı modelin veriyle uyumu RMSEA, CFI gibi indeksler aracılığıyla test edilir.Answer
- BAFA aşamasında Promax gibi eğik (oblique) döndürme yöntemleri kullanılarak faktörlerin ilişkili olmasına izin verilmişse, DFA aşamasında bu yapının doğrulanabilmesi için faktörler arası korelasyonlar zorunlu olarak sıfıra kısıtlanmalı ve bu işlemin başarısı mutlak uyum indekslerinden SRMR'nin büyümesi ile değerlendirilmelidir.
- CDFA'nın temel varsayımı, Temel Bileşenler Analizi mantığıyla çalışan AFA gibi, gözlenen değişkenlerdeki hata varyansı da dahil olmak üzere toplam varyansın tamamını açıklamaktır; bu nedenle DFA'da RMSEA değerinin 0.90'ın üzerinde çıkması, faktörlerin toplam varyansı yeterince açıkladığını kanıtlar.
- DDFA modellerinin veriye uygunluğu değerlendirilirken ilk olarak KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ve Bartlett testleri kullanılır; bu testlerin istatistiksel olarak anlamlı çıkması modelin teorik uyum iyiliğini gösterdiğinden, CFI veya TLI gibi ek uyum indekslerinin hesaplanmasına teorik olarak gerek kalmaz.
- EAFA'da Varimax dik (orthogonal) döndürme yöntemiyle elde edilen bağımsız faktör yapısı DFA'ya aktarılırken, modele serbestlik derecesi kazandırmak amacıyla gizil değişkenler arasındaki tüm olası yollar (çapraz yükler) serbest bırakılmalı ve oranının 5'in üzerinde olması hedeflenmelidir.
Answer
DFA'da AFA'nın aksine algoritmik bir döndürme işlemi kullanılmadığını, çünkü AFA'daki rotasyonel belirsizliğin DFA'da teorik modellemeyle (çapraz yüklerin kısıtlanmasıyla) baştan çözüldüğünü ve uyumun RMSEA, CFI gibi indekslerle sınandığını belirten ifadedir.
Doğru olan ifade, DFA'nın teorik ve yapısal doğasını en hassas biçimde açıklayan ifadedir. AFA'da, sonsuz sayıda çözüm üreten rotasyonel belirsizliği ortadan kaldırmak ve faktörlerin yorumlanmasını kolaylaştırmak (basit yapıya ulaşmak) için Varimax veya Promax gibi döndürme (rotation) algoritmaları çalıştırılır. DFA'da ise model veri üzerinden keşfedilmez, araştırmacının belirlediği teoriye göre kurulur. Araştırmacı hangi maddenin hangi faktörde yer alacağını belirtir ve diğer tüm çapraz yükleri (cross-loadings) sıfıra kısıtlar. Bu güçlü a priori (öncül) kısıtlamalar zaten yapıyı tekilleştirdiği (identified) için DFA yazılımlarında bir döndürme algoritmasına ihtiyaç kalmaz. Elde edilen bu kısıtlı yapının ampirik veriye uyumu ise Kök Ortalama Kare Yaklaşım Hatası (RMSEA) veya Karşılaştırmalı Uyum İndeksi (CFI) gibi DFA'ya özgü model uyum (goodness-of-fit) indeksleriyle değerlendirilir.
Step-by-Step Solution
Key Concept
AFA ve DFA'da Rotasyonel Belirsizlik ve Uyum İyiliği İndeksleri
Estimated Time:2m 0s