Bir tarımsal kalkınma uzmanı, çiftçilerin modern tarım tekniklerini benimseme düzeylerini ölçmek amacıyla maddelik bir ölçek uygulamıştır. Ölçeğin yapı geçerliliğini incelemek için yapılacak Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) öncesinde veri uygunluğu test edilmiş ve şu sonuçlar elde edilmiştir:
| Test | İstatistik / Değer |
|---|---|
| Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) | |
| Bartlett Küresellik Testi () | |
| Bartlett Testi Serbestlik Derecesi () | |
| Bartlett Testi Anlamlılık () |
Bu verilere dayanarak, araştırmacının analiz süreciyle ilgili yapacağı aşağıdaki değerlendirmelerden hangisi doğrudur?
- Elde edilen KMO değeri örneklem büyüklüğünün 'çok iyi' düzeyde yeterli olduğunu, Bartlett testi sonucu ise değişkenler arası korelasyon matrisinin birim matristen anlamlı derecede farklı olduğunu () ve veri setinin faktörleşebileceğini göstermektedir.Cevap
- BBartlett testinin anlamlı çıkması (), değişkenler arasındaki korelasyon matrisinin bir birim matris (identity matrix) olduğunu kanıtladığı için faktör analizine devam edilemez.
- CKMO değerinin 'e yakın çıkması, örneklem büyüklüğünün analizi gerçekleştirmek için yetersiz olduğu ve değişkenler arasındaki kısmî korelasyonların çok yüksek olduğu anlamına gelir.
- DVeri setinin faktör analizine uygun kabul edilebilmesi için Bartlett küresellik testi sonucunun anlamsız () olması ve KMO değerinin 'nin altında kalması beklenir.
- EKMO değeri değişkenlerin çok değişkenli normal dağılım varsayımını karşılayıp karşılamadığını test ederken, Bartlett testi faktör çıkarma yönteminin doğruluğunu kontrol eder.
Cevap
Elde edilen KMO değerinin örneklem yeterliliğini 'çok iyi' düzeyde göstermesi ve Bartlett testinin anlamlı çıkarak korelasyon matrisinin birim matristen farklı olduğunu kanıtlaması nedeniyle veri seti faktör analizi için uygundur.
Verilen senaryoda KMO değerinin olması, örneklem büyüklüğünün faktör analizi için oldukça yeterli olduğunu (0.80-0.90 aralığı 'çok iyi' kabul edilir) ifade eder. Bartlett testi sonucunun anlamlı () olması ise değişkenler arasındaki korelasyon matrisinin birim matristen (köşegenleri 1, diğer elemanları 0 olan matris) farklı olduğunu, yani değişkenler arasında faktör yapısı oluşturabilecek düzeyde anlamlı ilişkiler bulunduğunu gösterir.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
KMO ve Bartlett Testleri ile Faktör Analizi Uygunluk Değerlendirmesi
Daha Fazla Pratik
KMO değeri düşük çıktığında veri setinden hangi değişkenlerin çıkarılması gerektiğini belirlemek için 'Anti-Image Correlation' matrisi incelenebilir.
Tahmini Süre:1m 30s