Endüstriyel psikoloji alanında çalışan bir uzman, çalışanların işe bağlılık düzeylerini belirleyen gizil (latent) boyutları tanımlamak ve doğrulamak amacıyla çok değişkenli istatistiksel yöntemleri kullanmaktadır. Uzman, verinin doğasını keşfetmek için önce Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) uygulamış, ardından kurduğu teorik modelin veriyle ne derece örtüştüğünü sınamak için Doğrulayıcı Faktör Analizi'ne (DFA) geçmiştir.
AFA ve DFA yöntemlerinin temel varsayımları, faktör çıkarma/döndürme stratejileri ve uyum iyiliği (goodness-of-fit) değerlendirmeleri karşılaştırıldığında, aşağıdaki ifadelerden hangisi yanlıştır?
- AAFA, gözlenen tüm değişkenlerin tüm faktörlere yük verdiği varsayımına dayanırken; DFA, araştırmacının kuramsal modeline uygun olarak belirli faktör yüklerini serbest bırakıp çapraz yükleri (cross-loadings) genellikle sıfıra kısıtlayarak spesifik bir yapı test eder.
- AFA'da faktörlerin yorumlanabilirliğini artırmak için kullanılan dik (ör. Varimax) veya eğik (ör. Promax) döndürme işlemleri, DFA'da da RMSEA ve CFI gibi uyum iyiliği indekslerinin hesaplanabilmesi için model kestirim aşamasından sonra zorunlu olarak uygulanır.Cevap
- CDFA'da kurulan teorik modelin örneklem verisiyle uyumu; örneklem büyüklüğüne duyarlı olan istatistiğinin yanı sıra, yaklaşık uyum hatasını ölçen RMSEA ve artımlı bir indeks olan CFI gibi çeşitli uyum iyiliği indeksleriyle kapsamlı şekilde değerlendirilir.
- DAFA'da faktörler arasındaki ilişkilerin varlığı eğik döndürme yöntemleri uygulandığında elde edilen faktör korelasyon matrisi üzerinden incelenirken; DFA'da faktörler arası kovaryanslar araştırmacı tarafından modele doğrudan birer parametre olarak tanımlanarak kestirilir.
- EAFA, değişkenler arasındaki ortak varyansı (communality) temel alarak veri setinden faktör çıkarma işlemi yaparken; DFA, genellikle En Çok Olabilirlik (ML) tahmin edicisi ile örneklem kovaryans matrisi ile modelin ürettiği (implied) kovaryans matrisi arasındaki farkı en aza indirmeyi amaçlar.
Cevap
AFA'da faktörlerin yorumlanabilirliği için kullanılan döndürme (rotation) işlemlerinin, DFA'da da RMSEA ve CFI gibi indekslerin hesaplanması için zorunlu olduğunu belirten ifade yanlıştır.
Doğrulayıcı Faktör Analizi'nde (DFA), Açımlayıcı Faktör Analizi'nden (AFA) farklı olarak 'döndürme' (rotation) işlemi kullanılmaz. AFA'da döndürme, karmaşık faktör yüklerini yorumlanabilir bir basit yapıya dönüştürmek için yapılırken; DFA'da araştırmacı teorik bir beklentiye sahip olduğu için hangi değişkenin hangi faktör altında yer alacağını (ve çapraz yüklerin sıfır olacağını) modele bir kısıtlama (constraint) olarak baştan tanımlar. Dolayısıyla DFA'da yapı önceden belirlidir ve döndürülecek bir belirsizlik uzayı yoktur. Ayrıca RMSEA ve CFI gibi uyum iyiliği indeksleri herhangi bir döndürme işlemine dayanmaz; bu indeksler gözlenen örneklem kovaryans matrisi (S) ile tahmin edilen model kovaryans matrisi () arasındaki farkın (discrepancy) bir fonksiyonu olarak hesaplanır.
Adım Adım Çözüm
Anahtar Kavram
Doğrulayıcı Faktör Analizinde (DFA) Döndürme İhtiyacının Olmaması ve Model Uyum İndekslerinin Doğası
Tahmini Süre:2m 30s