Bir kurumun insan kaynakları departmanı, personelin performans değerlendirme kriterlerini (üretkenlik, takım çalışması, problem çözme vb.) özetleyerek tek bir 'Genel Liyakat Skoru' elde etmek istemektedir. Yapılan ön analizlerde, değişkenler arasındaki korelasyon yapısını incelemek amacıyla uygulanan Bartlett Küresellik Testi sonucunda -değeri olarak bulunmuştur.
Analizi yürüten istatistikçi bu sonucu şu şekilde raporlamıştır: *'Test istatistiği anlamsız çıktığı için değişkenler arasında çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) sorunu yoktur. Ayrıca ölçüm hatalarını ayrıştırarak bu değişkenlerin arkasında yatan gizil (latent) yapıları ortaya çıkarmak asıl amacımız olduğundan, söz konusu veri seti Temel Bileşenler Analizi (TBA) uygulamak için teorik olarak idealdir.'*
TBA'nın teorik yapısı ve varsayımları dikkate alındığında, istatistikçinin bu değerlendirmesindeki temel metodolojik hata aşağıdakilerden hangisidir?
- Bartlett testinin anlamsız çıkması değişkenlerin birbiriyle ilişkisiz olduğunu gösterdiğinden boyut indirgemenin yapılamayacağı gerçeğini göz ardı etmesi ve analizin amacını Faktör Analizi'nin hedefi olan gizil yapıları bulmakla karıştırmasıdır.Answer
- BBartlett testinin anlamsız çıkması veri setinin boyut indirgemeye uygunluğunu doğrulasa da, temel hatanın çoklu bağlantı eksikliğinin varyans-kovaryans matrisini tekil (singüler) hâle getirerek temel bileşenlerin hesaplanmasını engelleyeceğini fark edememesidir.
- Cİstatistikçinin ölçüm hatalarını ayrıştırarak gizil yapıları ortaya çıkarma hedefi TBA'nın doğasıyla tam olarak örtüşmesine karşın, Bartlett testi yerine veri setinin varyans-kovaryans matrislerinin homojenliğini sınayan Box's M istatistiğini referans alması gerekmesidir.
- DPerformans kriterlerinin ölçüm birimlerinin aynı olup olmadığı kontrol edilmeden analize başlanması ve ölçüm hatalarının ayrıştırılması işleminin korelasyon matrisi yerine yalnızca kovaryans matrisi kullanıldığında mümkün olabileceğinin bilinmemesidir.
- EBirim matrise yakınsayan bir veri setinde TBA uygulandığında özdeğerlerin (eigenvalues) toplamının değişeceğini ve bu durumun açıklanan toplam varyans oranlarını yapay olarak şişirerek elde edilecek ilk temel bileşenin güvenirliğini düşüreceğini öngörememesidir.