Açımlayıcı faktör analizinde faktör sayısı belirleme yöntemlerinin çeşitli koşullar altında karşılaştırılması
Comparison of factor retention methods in exploratory factor analysis under various conditions
Yazar: TUGAY KAÇAK
Danışman: PROF. DR. DUYGU ANIL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırmada, açımlayıcı faktör analizinde faktör sayısı belirleme yöntemlerinin (MAP, MAP4, Hull, EGA-TMFG ve Factor Forest) yakınsama oranı, doğru tahmin yüzdesi ve göreli yanlılık değerleri açısından karşılaştırılması hedeflenmiştir. Monte Carlo simülasyonu olarak gerçekleştirilen bu çalışmada simülasyon koşulları örneklem büyüklüğü (200, 500, 1000), madde puanlarının kategori sayısı (3, 5 ve 7), test uzunluğu (8 ve 16 madde), ölçme modeli (tek faktörlü, ilişkisiz iki faktörlü ve ilişkili iki faktörlü), madde puanlarının dağılımı (sağa çarpık, normal, sola çarpık) ve ortalama faktör yükü (0.40, 0.60 ve 0.80) olarak belirlenmiştir. Tam çaprazlanmış simülasyon desenine göre toplamda 486 simülasyon koşulunun her biri için 1000 replikasyon yapılmıştır. Araştırma sonucunda incelenen yöntemlerin yakınsama sorunu olmadığı belirlenmiştir. Yöntemlerden elde edilen doğru tahmin yüzdesi ve göreli yanlılık değerleri üzerinde örneklem büyüklüğü ve ortalama faktör yükünün artmasının olumlu etkiye sahip olduğu belirlenmiştir. Tek faktörlü ve iki faktörlü yapıları belirlemede yöntemler arası farklılık gözlenmiştir. Yöntemlerin yüksek doğrulukla ve düşük yanlılıkla kestirim yaptığı koşullar birbirinden farklılaşmıştır. Bu durum birden fazla faktör sayısı belirleme yönteminin kullanılmasının ve yöntemlerin uyumunun incelenmesinin önemine işaret etmiştir. Bu nedenle açıkça tüm koşullarda doğru ve yansız çalışan bir yöntem olmamasına rağmen farklı koşullar için iyi çalışan yöntemler tartışılmıştır.

Abstract:
In this study, it was aimed to compare the factor retention methods (MAP, MAP4, Hull, EGA-TMFG and Factor Forest) in terms of convergence rate, percent correct and relative bias value. In this Monte Carlo simulation study, simulation conditions were determined as sample size (200, 500, 1000), number of categories of item scores (3, 5 and 7), test length (8 and 16 items), measurement model (unidimensional, orthogonal two-factors and oblique two-factors), distribution of item scores (right-skewed, normal, left-skewed) and average factor loading (0.40, 0.60 and 0.80). According to the fully crossed simulation design, 1000 replications were performed for each of the 486 simulation conditions. As a result of the research, it was determined that none of the methods have convergence problem. It was determined that the increase in sample size and average factor loading had a positive effect on percent correct and relative bias values. Differences were observed between the methods in identifying unidimensional and two-factors. The conditions under which the methods predicted with high accuracy and less bias differed from each other. This situation pointed out the importance of using more than one factor retention method and examining the compatibility of the methods. There is no single method that works accurately and unbiased under all conditions, therefore methods that work well for different conditions have been discussed.