Faktör Analizi

Birbirleriyle orta düzeyde ya da oldukça ilişkili değişkenleri birleştirerek az sayıda ancak bağımsız değişkenler elde etmede kullanılan çok değişkenli analiz tekniklerinden biridir. İlk olarak 20.yüzyılın başlarında Spearman tarafından geliştirilen faktör analizinin yaygın kullanımı, bilgisayar teknolojisinde 1970’li yıllarda yaşanan hızlı gelişme ile mümkün olabilmiştir. Faktör analizinin uygulanma alanları çok geniştir. Genellikle psikometrik testler, sosyal bilimler, pazarlama, ürün yönetimi ve yöneylem araştırması gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Faktör analizi, analizin amacı dikkate alındığında keşfedici (exploratory), ve doğrulayıcı (confirmatory) olmak üzere iki temel yönteme ayrılmaktadır.

Araştırmacının ölçtüğü faktörlerin sayısı hakkında bir bilgisinin olmadığı, belli bir hipotezi sınamak yerine, değişkenlerden hareketle faktör bulmaya ve bu faktörlerin yapısı  hakkında bir bilgi edinmeye çalıştığı inceleme türlerine keşfedici faktör analizi (exploratrory factor analysis) denir.

Araştırmacının kuramı doğrultusunda geliştirdiği bir hipotezi test etmeye yönelik incelemelerde kullanılan analiz türü doğrulayıcı faktör analizi (confirmatory factor analysis) olarak tanımlanır.

Faktör Analizi ‘nin aşamaları

Problem tanımı  ve veri toplama:

Bu aşamada faktör analizinin kullanım amacı, analizde kullanılacak değişkenlerin teori, literatürde bulunan araştırmalar, araştırmacının tecrübesi ve bilgisi doğrultusunda belirlenmesi ve uygun ölçüm araçlarıyla veri toplanması gerekmektedir.

Korelasyon matrisinin oluşturulması:

İkinci aşamada analizde yer alan değişkenlerin ilişkiyi ifade eden korelasyon matrisi oluşturulur.

Faktör sayısına karar verme:

Korelasyon matrisi temel alınarak uygun bir faktörleştirme tekniği seçilir ve çözüme başlanır.

Faktör eksen döndürme:

Faktor matrisine ulaşıldıktan sonra, faktörleri temsil eden eksenlerde kaydırmalar vb çeşitli işlemler yardımıyla faktörler yorumlanır.

Faktör analizinin matematiksel temeli karmaşıktır. Dolayısıyla iyi bir faktör analizi için değişkenler sınırlandırılmalı ve birbiriyle ilişkili, veri setini en iyi şekilde temsil edecek şekilde düzenlenmelidir. En önemlisi ise ulaşılan sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı olmalıdır. İstatistiksel olarak anlamlılık bir araya getirilen değişkenlerin gerçekten bir araya getirilip getirilmeyeceği, araştırmanın sonucu mantıksal süzgeçten geçirilmedir. Ayrıca kullanılan verilerin yapısı ve bu analize uygun olup olmadığı da yapılan araştırmanın istatistiksel olarak anlamlı olabilmesi için önemlidir.