Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi Arasındaki Farklar Nelerdir?

Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizi Arasındaki Farklar Nelerdir?

Bilimsel araştırmalarda özellikle psikoloji, eğitim, sosyoloji ve sağlık bilimleri gibi alanlarda kullanılan ölçekler, verinin güvenirliğini ve geçerliliğini sağlamak açısından faktör analizine ihtiyaç duyar. Ancak araştırmacıların en sık karıştırdığı iki kavram vardır: Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) ve Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA). Bu iki analiz yöntemi birbirinin devamı gibi görünse de, metodolojik ve amaçsal olarak oldukça farklıdır.

Faktör Analizi Nedir?

Faktör analizi, çok sayıda değişkeni daha az sayıda faktör altında gruplayarak verinin yapısını ortaya koymaya yarayan istatistiksel bir tekniktir. Bu teknik, özellikle ölçek geliştirme, psikometrik testlerin analizi ve yapı geçerliliği incelemelerinde temel bir araçtır.

Eğer bir araştırmacı, geliştirdiği ölçeğin hangi boyutlardan oluştuğunu anlamak istiyorsa EFA, bu yapıyı test etmek ve model uyumunu ölçmek istiyorsa DFA kullanmalıdır.

Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) Nedir ve Ne Zaman Kullanılır?

Açımlayıcı faktör analizi (Exploratory Factor Analysis), veri setinde önceden belirlenmiş bir faktör yapısı olmadan, maddeler arasında doğal olarak ortaya çıkan ilişki desenlerini incelemeye yönelik bir yöntemdir. Yani araştırmacının, değişkenlerin hangi boyutlarda toplanacağına dair ön kabulü yoktur; yapı verinin kendisinden öğrenilir.

SPSS ile AFA Nasıl Yapılır?

AFA genellikle SPSS programında yapılır. Temel adımlar şunlardır:

• KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ve Bartlett’s Test ile uygunluk testi yapılır.

• Faktör çıkarımı için Principal Component veya Principal Axis Factoring yöntemi seçilir.

• Döndürme işlemi (varimax, oblimin) uygulanarak faktör yükleri belirlenir.

• Madde-faktör ilişkileri ve faktör yapısı yorumlanır.

Ne zaman kullanılır?

• Yeni bir ölçek geliştiriliyorsa

• Faktör yapısı daha önce test edilmemişse

• Veri yapısına ilişkin keşif yapılmak isteniyorsa

Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) Nedir ve Ne Zaman Kullanılır?

Doğrulayıcı faktör analizi (Confirmatory Factor Analysis), önceden teorik olarak belirlenmiş faktör yapısının veriye ne kadar uygun olduğunu test etmeye yönelik bir yöntemdir. Bu analiz, genellikle yapısal eşitlik modeli (SEM) kapsamında AMOS veya R gibi yazılımlarla yapılır.

AMOS ile DFA Nasıl Yapılır?

• Araştırmacı önce faktör modelini çizer (maddeler hangi faktöre aittir belirlenir).

• Veri modele yüklenir ve analiz çalıştırılır.

• Model uyum indeksleri (CFI, RMSEA, SRMR, χ²/df) yorumlanır.

• Faktör yükleri ve hata terimleri incelenerek yapı doğrulanır.

Ne zaman kullanılır?

• Önceden yapılmış bir AFA sonrası yapının geçerliliğini test etmek için

• Literatürde kabul görmüş bir ölçeği uygularken

• Tez veya yayınlarda model uyumunun test edilmesi gerektiğinde

AFA ve DFA Karşılaştırması

Özellik	AFA (Açımlayıcı)	DFA (Doğrulayıcı)
Amaç	Faktör yapısını keşfetmek	Belirli faktör yapısını test etmek
Kullanılan Yazılım	SPSS	AMOS, R, LISREL
Ön bilgi gerekliliği	Gerekmez	Gerekir
Uyum indeksleri	Kullanılmaz	CFI, RMSEA, TLI, SRMR kullanılır
Ölçek geliştirme süreci	İlk adım	İkinci adım (doğrulama aşaması)
Model çizimi	Yok	Var

Faktör Analizinde Sık Yapılan Hatalar

• Önce AFA yapılmadan direkt DFA uygulanması

• KMO değeri düşükken AFA yapılması (KMO < 0.60)

• Döndürme işlemi yapılmadan faktör yapısının yorumlanması

• DFA'da uyum indekslerinin dikkate alınmaması

• Aynı veriye hem AFA hem DFA yapılması (cross-validation hatası)

Sonuç ve Öneriler

Araştırmanızda ölçek geliştirme ya da yapının geçerliliğini test etme aşamasındaysanız, EFA ve DFA analizlerini doğru sıralamayla ve uygun araçlarla yapmanız gerekir. Yeni ölçeklerde önce SPSS ile AFA yaparak yapının temelini ortaya koymalı, ardından farklı bir örneklemle AMOS kullanarak DFA gerçekleştirilmelidir. Bu süreç, ölçüm aracınızın bilimsel geçerliliğini artırır ve yayın sürecinde metodolojik sağlamlık sağlar.

Bu nedenle özellikle ölçek geliştirme, tez çalışmaları veya akademik yayınlar için faktör analizi yaparken bir istatistik uzmanı ile çalışmak, hem teknik hata riskini ortadan kaldırır hem de bilimsel anlamda güçlü bir çalışma ortaya çıkmasını sağlar.