AFA ve DFA Nedir?
AFA, Açıklayıcı Faktör Analizi anlamına gelir ve ölçek maddelerinin hangi faktörler altında toplandığını keşfetmek için kullanılır. DFA ise Doğrulayıcı Faktör Analizi anlamına gelir ve önceden belirlenen faktör yapısının veriyle ne kadar uyumlu olduğunu test eder.
Ölçek geliştirme, ölçek uyarlama, geçerlik-güvenirlik ve sosyal bilimler tezlerinde AFA ve DFA en sık kullanılan analizler arasındadır. Ancak bu iki analiz aynı amaçla kullanılmaz.
AFA Ne Zaman Kullanılır?
AFA, ölçeğin faktör yapısı net değilse veya yeni geliştirilen maddelerin hangi boyutlar altında toplandığı araştırılıyorsa tercih edilir. Bu analiz keşfedici bir yaklaşıma sahiptir.
AFA sürecinde genellikle şu adımlar izlenir:
- Örneklem yeterliliği değerlendirilir.
- KMO ve Bartlett testi incelenir.
- Faktör çıkarma yöntemi belirlenir.
- Döndürme yöntemi seçilir.
- Faktör yükleri değerlendirilir.
- Düşük veya çapraz yüklenen maddeler incelenir.
AFA sonucunda elde edilen yapı, teorik olarak da anlamlı olmalıdır. Sadece istatistiksel sonuçlara bakarak faktör isimlendirmek doğru değildir.
DFA Ne Zaman Kullanılır?
DFA, belirli bir faktör yapısının doğrulanması için kullanılır. Örneğin bir ölçeğin üç alt boyutlu olduğu varsayılıyorsa, DFA bu yapının veriyle uyumlu olup olmadığını test eder.
DFA genellikle AMOS, LISREL, Mplus, R veya benzer yazılımlarla yürütülür. SPSS tek başına klasik DFA için yeterli değildir.
AFA ve DFA Arasındaki Fark
AFA "veri bize hangi yapıyı gösteriyor?" sorusuna yanıt arar. DFA ise "beklenen yapı veriye uyuyor mu?" sorusunu test eder.
Bu nedenle ölçek geliştirme çalışmalarında çoğu zaman önce AFA, sonra farklı bir örneklemde DFA yapılması önerilir. Aynı veri setinde hem AFA hem DFA yapmak bazı durumlarda kabul edilse de metodolojik açıdan dikkatli gerekçelendirilmelidir.
DFA Uyum İndeksleri Nasıl Yorumlanır?
DFA sonucunda model uyumu çeşitli indekslerle değerlendirilir. En sık raporlanan değerler şunlardır:
- Chi-square / df
- CFI
- TLI
- RMSEA
- SRMR
- GFI ve AGFI
Bu indeksler tek başına değil, birlikte değerlendirilmelidir. Ayrıca modelin teorik anlamı istatistiksel uyum kadar önemlidir. Sadece uyum indekslerini iyileştirmek için anlamsız modifikasyonlar yapmak bilimsel açıdan sakıncalıdır.
Güvenirlik Analizi ile İlişkisi
AFA ve DFA geçerlik kanıtı üretmeye yardımcı olurken, Cronbach Alpha ve benzeri katsayılar güvenilirlik değerlendirmesinde kullanılır. Bir ölçeğin güvenilir olması, otomatik olarak geçerli olduğu anlamına gelmez. Bu nedenle geçerlik ve güvenirlik birlikte raporlanmalıdır.
Cronbach Alpha yorumlaması için Cronbach Alpha Nedir? yazısını inceleyebilirsiniz.
Ölçek Geliştirme Çalışmalarında Nasıl Raporlanır?
Akademik raporda AFA ve DFA için örneklem, analiz yöntemi, varsayımlar, faktör yükleri, açıklanan varyans, uyum indeksleri ve madde çıkarma gerekçeleri açıkça belirtilmelidir.
Ölçek geliştirme veya uyarlama sürecinizde analiz planı, AFA, DFA, güvenilirlik ve akademik raporlama desteği için Ölçek Geliştirme sayfasını inceleyebilirsiniz. Daha ileri modelleme süreçleri için Yapısal Eşitlik Modellemesi sayfası da ilgilidir.