Faktör Analizinde KMO ve Bartlett Testi




Merhabalar bugünkü konumuzda Faktör Analizinde Kmo ve Bartlett testine değineceğiz. Peki bu Kmo ve Bartlett testi nedir ve neyi simgeler? İlk öncelikle bu kavramların bir tanımını yapalım sonra program üzerinden nasıl bulunduğunu ve yorumunu hep birlikte görelim.


      KMO (Kaiser Mayer Olkin)-Bartlett Testi:
 Örneklemin analiz için yeterli olup olmadığını açıklar. KMO 0 ile 1 arasında değer alır 1 e ne kadar yakınsa örneklem o kadar faktör analizine uygundur. KMO değerinin 0,50 den büyük olması gerekir

Bartlett testi veri matrisinin birim matris olup olmadığına, değişkenler arasındaki Korelasyonun yeterli olup olmadığına karar verir. Tüm korelasyon katsayıları sıfırdır boş hipotezini test eder. P value değeri < 0,05 ise veri seti faktör analizi için uygundur

Spss programında Nasıl Bulunur ?

1 - İlk öncelikle programımızı açıyoruz. 


 2 - Üst taraftaki menüden faktör kısmını seçiyoruz.


 3 - Ekrana gelen pencereden tüm verileri seçip sağ tarafa atıyoruz



 4 - Atma işlemi bittikten sonra sol taraftaki "Descriptives"sekmesine tıklayıp açılan pencerenden Kmo and Bartlett test of sphericity seçeneğine tıklayıp Continue ile devam edip Ok tuşuna basarak sonucu ekranda gösteriyoruz.

5  - Sonuc ve yorumu şekilde inceleyebilirsiniz



Reactions

Yorum Gönder

6 Yorumlar

  1. Çok iyi net anlaşılıyor emeğinize sağlık

    YanıtlaSil
  2. Merhabalar. Bu anlattıklarınızla alakalı olarak atıf verebilir misiniz acaba ?

    YanıtlaSil
    Yanıtlar
    1. Merhaba Barış Bey, Bu konu benim ders slaytımda bulunuyordu, Yazılar hariç resimler bana aittir.

      Sil
    2. harika anlatmışsınız teşekkürler

      Sil
  3. Kmo sadece denek sayısına mı bakar ? mesela 50 kişinin katıldığı bir anket ile 100 kişinin katıldığı anket Kmo'ca nasıl değerlendirilir, veya hangisinde sonuç daha yüksek çıkar, çıkmalıdır ?

    YanıtlaSil
    Yanıtlar
    1. Denek sayısını artırdıkça sonuç daha yüksek çıkacaktır

      Sil

Konuyla ilgili görüşlerinizi uygun bir yazı biçiminde belirtebilirsiniz :)