Akademik çalışmalarda en yaygın şekilde uygulanan istatistik analizlerinden birisi  faktör analizidir. En temel tanımıyla faktör analizi çok sayıda önermenin verilen cevaplar bir araya getirilerek daha az sayıda grupta toparlanma işlemine denilmektedir. Spss programında yapılan faktör analizinin ilgili yazında çeşitli isimlerle adlandırıldığı görülmektedir. İlgili yazında yer alan bu isimlerden bazıları Keşifsel faktör analizi, Keşfedici Faktör Analizi, Açıklayıcı faktör analizi ve Açımlayıcı Faktör analizidir. Her nekadar farklı isimlerle adlandırılsa da bu analizlerin hepsi Spss’de yapılan aynı faktör analizini işaret etmektedir. Bu kapsamda karışıklığa mahal vermemek için bu yazıda tüm isimler kullanılmaya özen gösterilecektir. Keşifsel faktör analizi SPSS programında kolayca yapılabilen ve önermeleri verilen cevaplara göre daha az gruplara göre toparlayan bir analiz türüdür.

Faktör analizinde önermelerin toparladığı gruplara faktör veya boyut denilmektedir. Faktör analizi sosyal bilimler alanında yaygın bir şekilde kullanılmasıyla birlikte bu analizin son yıllarda sağlık bilimleri ve fen bilimlerinde de kullanıldığı görülmektedir. Keşifsel faktör analizi SPSS programında yapılırken Analyse- Dimension Reduction ve Factor süreçlerinden geçirilerek yapılmaktadır. SPSS programında Faktör analizi yapabilmek için öncelikle ölçeği oluşturan tüm önermelerin aynı ölçeğe sahip önermeler olması gerekmektedir. Bununla birlikte aynı ölçeğe ait veriler bir arada faktör analizine tabii tutulmaktadır.

Faktör analizinde önermelerin sahip olduğu faktör yük değerleri son derece önemlidir. SPSS faktör analizinde önermelerin faktörlere bağlanma yük değeri 0.3, 0.4 veya 0.5 olabilmektedir. Keşfedici faktör analizi için faktör yük değerleriyle birlikte diğer önemli olan konu ise Barlett küresellik testi ve KMO (Kaiser Maier Olkins) değeridir. Faktör analizinde Barlett küresellik testinin anlamlı çıkması ve KMO değerinin ise 0,6’dan yüksek bir değere sahip olması beklenmektedir. Açımlayıcı faktör analizinde dikkate değer diğer bir konu ise açıklanan varyans (explained variance) ve toplam açıklanan varyans (total explained variance) değerleridir. SPSS faktör analizinde toplam açıklanan varyans değeri faktör analizi ve önermelerin ölçülmek istenen değişkenin ne kadarını açıkladığını ortaya koyarken boyutlar bazında açıklanan varyans ise o boyutun o değişkeni yüzde kaç oranında açıkladığını ifade etmektedir. SPSS açıklayıcı faktör analizinde bazen önermeler birden fazla faktör yüküne bağlı olabilir. Bu durumda eğer binişik bir değer tespit edilirse önermenin her iki faktöre bağlanma katsayısı olan faktör yük değerine bakılır. Her iki boyuta bağlı önermenin faktör yük değeri eğer 0.1’den düşükse o madde çıkarılarak faktör analizi tekrar yapılabilir. Bununla birlikte eğer o madde 0.1’den büyükse o maddenin çıkarılmaması yolu benimsenebilir. SPSS programında yapılan Açıklayıcı faktör analizinde vurgulanması gereken diğer bir konu ise hiçbir faktöre bağlanmayan ve faktör yükü tespit edilemeyen önermelerdir. Açımlayıcı faktör analizinde böyle bir durumla karşılaşıldığında ise yine o önermenin faktör analizinden çıkarılması uygulanabilecek stratejilerden birisidir. Faktör analizinde rotation yani döndürme yöntemi diğer önemli bir konu olup bu analiz türünde Varimax rotasyonu, Promax rotasyonu, Direct Oblimin rotasyonu ve Equamax rotasyonlarından birisi seçilebilir.

Faktör analiziyle ilgili bilgi ve danışmanlık hizmeti almak için lütfen ilgili linki tıklayarak bizimle iletişim kurunuz.

Spss istatisitk analiz rehberini okumak için ilgili bölümü ziyaret edebilrsiniz.

 

SPSS Faktör Analizi Temel Kavramlar