Açıklayıcı faktör analizi (EFA), birbiriyle ilişkili ölçümlerin düzenli bir şekilde basitleştirilmesi olarak tanımlanabilir. … EFA gerçekleştirilerek, temel faktör yapısı belirlenir. Doğrulayıcı faktör analizi (DFA), bir dizi gözlenen değişkenin faktör yapısını doğrulamak için kullanılan bir istatistiksel tekniktir.
Açıklayıcı veya doğrulayıcı faktör analizi kullanmalı mıyım?
Faktör yüklerinin kesme değerleri, açıklayıcı faktör analizleri için çok daha düşük olabilir. Ölçekler geliştirirken, yeni bir ölçeği test etmek için açıklayıcı bir faktör analizi kullanabilir ve ardından yeni bir örnekte faktör yapısını doğrulamak için doğrulayıcı faktör analizine ilerleyebilirsiniz.
Açıklayıcı faktör analizi size ne söylüyor?
Açıklayıcı faktör analizi (EFA) genellikle bir ölçümün faktör yapısını keşfetmek ve iç güvenilirliğini incelemek için kullanılır. EFA genellikle, araştırmacıların ölçümlerinin altında yatan faktör yapısının doğası hakkında hiçbir hipotezi olmadığında önerilir.
EFA ve CFA arasındaki fark nedir?
Child'e (2006) göre, doğrulayıcı ve açıklayıcı faktör analizi arasındaki fark şudur: EFA, veri kümesini keşfederek ve tahminleri test ederek karmaşık kalıpları ortaya çıkarmaya çalışırken, DFA doğrulamaya çalışır. değişkenleri ve faktörleri temsil etmek için hipotezler kurar ve yol analizi diyagramlarını kullanır.
Keşif nedirörnekle faktör analizi?
Açıklayıcı Faktör Analizi ( EFA ) nispeten büyük bir değişkenler kümesinin altında yatan yapıyı ortaya çıkarmayı amaçlar. Araştırmacı, herhangi bir göstergenin herhangi bir faktör ile ilişkili olabileceğine dair önsel bir varsayıma sahiptir. Bu, faktör analizi.'ın en yaygın şeklidir.
