![](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/fa2.png\")
<\/a><\/p>\nMethod ile ilgili olarak yaz\u0131n\u0131n ba\u015f\u0131nda a\u00e7\u0131klamalar yap\u0131lm\u0131\u015ft\u0131. Burada ara\u015ft\u0131rman\u0131n amac\u0131 maddeleri daha az say\u0131da fakt\u00f6r ile g\u00f6stermek oldu\u011fundan Principal Axis\u00a0 se\u00e7ilmi\u015ftir. Eigenvalues (\u00f6zde\u011fer) over se\u00e7ene\u011fi 1 olarak \u00f6ntan\u0131ml\u0131d\u0131r. Sosyal bilimlerdeki \u00e7o\u011fu ara\u015ft\u0131rmada de\u011fi\u015ftirmeden kalabilir fakat baz\u0131 durumlarda number of factors k\u0131sm\u0131 se\u00e7ilerek sonu\u00e7lar\u0131n ka\u00e7 fakt\u00f6r ile s\u0131n\u0131rland\u0131r\u0131laca\u011f\u0131 belirlenebilir. Bu konu daha sonra ayr\u0131nt\u0131lar\u0131yla anlat\u0131lacakt\u0131r. Dikkat edilecek olursa burada hi\u00e7 bir de\u011fi\u015fiklik yap\u0131lmad\u0131. Buradan Continue t\u0131klanarak devam edilir. Yine biraz \u00f6nceki ekrana d\u00f6n\u00fcl\u00fcr.<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/4.JPG\")
<\/p>\n
Daha sonra Options d\u00fc\u011fmesine t\u0131klan\u0131r ve a\u015fa\u011f\u0131daki pencere a\u00e7\u0131l\u0131r. De\u011ferler fakt\u00f6r analizi \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131n\u0131 daha okunabilir, daha derli toplu hale getirebilmek i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki gibi de\u011fi\u015ftirilir.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/9-1.JPG\")
<\/p>\n
Yine Continue t\u0131klanarak devam edilir ve fakt\u00f6r analizinin ana ekran\u0131na d\u00f6n\u00fcl\u00fcr.<\/p>\n
<\/p>\n
\u015fimdi OK t\u0131klanarak fakt\u00f6r analizinin yap\u0131lmas\u0131 sa\u011flan\u0131r. Analiz yap\u0131ld\u0131ktan sonra kar\u015f\u0131m\u0131za a\u015fa\u011f\u0131daki gibi bir \u00e7\u0131kt\u0131 penceresi gelir.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/fSnap1.png\")
<\/p>\n
Bu \u00e7\u0131kt\u0131 dosyas\u0131n\u0131n ilk tablosu maddelerin ortalamalar\u0131n\u0131, standart sapmalar\u0131n\u0131 ve o maddeleri ka\u00e7 ki\u015finin yan\u0131tad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren tablodur.<\/p>\n
Sayfa biraz a\u015fa\u011f\u0131ya \u00e7ekilirse di\u011fer tablolar da g\u00f6r\u00fclebilir.<\/p>\n
\u0130kinci tablo fakt\u00f6r analizi i\u00e7in \u00f6nemli olan data-fakt\u00f6r analizi uyumu testlerini g\u00f6stermektedir.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2009\/10\/Snap2-341x152.png\")
<\/p>\n
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy de\u011feri, de\u011fi\u015fkenler taraf\u0131ndan olu\u015fturulan ortak varyans miktar\u0131n\u0131 bildirmektedir. Bu de\u011ferin 1,00’a yak\u0131n olmas\u0131 datan\u0131n fakt\u00f6r analizi i\u00e7in uygun oldu\u011funu g\u00f6sterirken, 0,50’nin alt\u0131na d\u00fc\u015fmesi bu datalar ile fakt\u00f6r analizi yapman\u0131n do\u011fru olmayaca\u011f\u0131n\u0131 bildirmektedir. Bu Kaiser-Mayer-Olkin Measure of Sampling Adequacy de\u011ferinin \u00f6rneklem b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc, ki\u015fi say\u0131s\u0131 vs gibi, verilerin topland\u0131\u011f\u0131 ki\u015fi say\u0131s\u0131n\u0131n yeterlili\u011fi ile hi\u00e7 bir alakas\u0131 yoktur. Bu konuda hi\u00e7 bir bilgi vermez. Fakt\u00f6r analizi i\u00e7in ki\u015fi say\u0131s\u0131n\u0131n yeterli olup olmad\u0131\u011f\u0131 meselesi \u00f6l\u00e7\u00fclen \u00f6zelli\u011fin evrendeki heterojenli\u011fi, analizin hangi g\u00fc\u00e7te olmas\u0131n\u0131n istendi\u011fi, hangi hata d\u00fczeyinde yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131, ka\u00e7 ki\u015fiye gidilebilme ihtimalinin bulundu\u011fu gibi \u00e7ok say\u0131da fakt\u00f6r\u00fcn ortak etkisiyle belirlenir. KMO de\u011ferinin \u00f6rneklem b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc ile hi\u00e7 bir alakas\u0131 yoktur.<\/p>\n
Bartlett’s Test of Sphericity de\u011feri ve onun anlaml\u0131l\u0131\u011f\u0131 ise de\u011fi\u015fkenlerin birbirleri ile korelasyon g\u00f6sterip g\u00f6stermediklerini s\u0131nar. Bu de\u011ferin anlaml\u0131l\u0131\u011f\u0131, yani Sig. (p) de\u011feri 0,10 (sosyal bilimciler 0.05 tercih eder) ve daha \u00fczerindeyse bu datalarla fakt\u00f6r analizi yapman\u0131n uygun olmad\u0131\u011f\u0131 s\u00f6ylenebilir.<\/p>\n
Burada g\u00f6r\u00fclece\u011fi gibi iki de\u011fer de kullan\u0131lan datalar\u0131n fakt\u00f6r analizi i\u00e7in uygun oldu\u011funu g\u00f6stermektedir.<\/p>\n
\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc tablo ile devam edilebilir.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2009\/10\/Snap3-308x372.png\")
<\/p>\n
\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc tablo maddelerin i\u00e7indeki fakt\u00f6riyel varyanslar\u0131 g\u00f6stermektedir. Yani her bir maddenin i\u00e7inde, analiz sonucunda ortaya \u00e7\u0131kan fakt\u00f6rlerin varyanslar\u0131ndan ne kadar\u0131n\u0131n bulundu\u011funu g\u00f6sterir. Principal components i\u00e7in initial her zaman 1,0’dir. Principal axis metodu se\u00e7ilirse buradaki 1 de\u011ferleri 1’den daha k\u00fc\u00e7\u00fck de\u011ferler alacakt\u0131r. Extraction b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde k\u00fc\u00e7\u00fck olan de\u011ferler o maddenin i\u00e7inde, maddelerin olu\u015fturdu\u011fu ortak varyans\u0131n \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck bir k\u0131sm\u0131n\u0131n bulundu\u011funu g\u00f6stermektedir. B\u00fcy\u00fck olan de\u011ferler ise madenin i\u00e7inde, \u00f6l\u00e7e\u011fin i\u00e7indeki maddelerin olu\u015fturdu\u011fu ortak varyans\u0131n\u0131n b\u00fcy\u00fck k\u0131sm\u0131n\u0131n bulundu\u011funu g\u00f6sterir. K\u00fc\u00e7\u00fck de\u011ferler analizden \u00e7\u0131kar\u0131lmal\u0131d\u0131r. Ne kadar k\u00fc\u00e7\u00fck sorusunun yan\u0131t\u0131 daha sonra yan\u0131tlanacakt\u0131r.<\/p>\n
Biraz daha a\u015fa\u011f\u0131ya inildi\u011finde bu maddelerle, \u00f6l\u00e7\u00fclmek istenen de\u011fi\u015fkenin varyans\u0131n\u0131n % ka\u00e7\u0131n\u0131n ortaya \u00e7\u0131kar\u0131labildi\u011fi g\u00f6r\u00fclebilir.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2009\/10\/Snap4-500x372.png\")
\nYukar\u0131daki resimde g\u00f6rebilece\u011finiz gibi bu analiz sonucunda \u00f6zde\u011feri (eigenvalue de\u011feri) 1’in \u00fczerinde olan 4 bile\u015fen oldu\u011fu saptanm\u0131\u015ft\u0131r. 1. fakt\u00f6r bu \u00f6l\u00e7ekle \u00f6l\u00e7\u00fclmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan \u00f6zelli\u011fin %40,065’ini a\u00e7\u0131klarken s\u0131ras\u0131yla 2. fakt\u00f6r %6,866’s\u0131n\u0131, 3. fakt\u00f6r %5,628’ini, 4. fakt\u00f6r ise %4,601’ini a\u00e7\u0131klamaktad\u0131r. Toplamda bu \u00f6l\u00e7ek, \u00f6l\u00e7\u00fclmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan \u00f6zelli\u011fin %57,160’unu a\u00e7\u0131klayabilmektedir. Bu de\u011ferin \u00e7ok d\u00fc\u015f\u00fck olmamas\u0131 beklenir. \u00c7\u00fcnk\u00fc a\u00e7\u0131klanan varyans\u0131n d\u00fc\u015f\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc o \u00f6l\u00e7ekle elde edilen bilginin de o denli az oldu\u011fu anlam\u0131na gelir. \u00c7o\u011fu kaynak bu k\u00fcm\u00fclatif varyans\u0131n %50’nin alt\u0131na d\u00fc\u015fmemesi gerekti\u011fini s\u00f6yler. \u00d6zellikle doktora tezi \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 y\u00fcr\u00fctenlerin \u00f6l\u00e7ek geli\u015ftirme ya da uyarlama a\u015famas\u0131nda buna dikkat etmelerinde olduk\u00e7a yarar vard\u0131r.<\/p>\n
Be\u015finci tablo maddelerin fakt\u00f6r y\u00fcklerini, yani hangi maddenin hangi maddelerle ayn\u0131 de\u011fi\u015fken alt\u0131nda topland\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren tablodur.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2009\/10\/Snap5-382x420.png\")
<\/p>\n
Daha \u00f6nce d\u00f6rd\u00fcnc\u00fc tablodan da g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz gibi bu \u00f6l\u00e7ek 4 fakt\u00f6rden olu\u015fmaktayd\u0131. Bunlar\u0131 \u00fcstte Components olarak g\u00f6rmekteyiz. Her bir madde, bir ya da daha \u00e7ok fakt\u00f6r alt\u0131nda toplanabilmektedir. Bu talodaki de\u011ferlerin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc o maddenin o fakt\u00f6re o kadar b\u00fcy\u00fck bir g\u00fc\u00e7le ait oldu\u011funu g\u00f6stermektedir. \u00d6rne\u011fin tutum15 maddesi 1. fakt\u00f6re b\u00fcy\u00fck bir kuvvetle ba\u011fl\u0131d\u0131r, ya da ba\u015fka bir deyi\u015fle tutum15 maddesi 1. fakt\u00f6r\u00fcn varyans\u0131na b\u00fcy\u00fck katk\u0131 sa\u011flamaktad\u0131r.<\/p>\n
Fakat burada baz\u0131 maddelerin tam olarak hangi fakt\u00f6re ait oldu\u011funu s\u00f6ylemenin zorla\u015ft\u0131\u011f\u0131 durumlar da vard\u0131r. \u00d6rne\u011fin tutum7, tutum4, tutum12, tutum3 maddeleri tam olarak hangi fakt\u00f6re aittir, ya da hangi fakt\u00f6r\u00fcn varyans\u0131na daha \u00e7ok katk\u0131 getirmektedir. Yoksa bunlar alt\u0131nda y\u00fck ald\u0131klar\u0131 t\u00fcm fakt\u00f6rlere katk\u0131 m\u0131 getirmektedirler. Bu duruma bu haliyle karar vermek zor oldu\u011fundan fakt\u00f6r analizi sonu\u00e7lar\u0131 yukar\u0131daki gibi (tabii ba\u015fka ko\u015fullar da s\u00f6z konusu) \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda rotasyon ad\u0131 verilen bir y\u00f6ntem kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n
Rotasyon, a\u00e7\u0131klanan varyans\u0131 bozmadan daha okunabilir ya da daha uygun bir fakt\u00f6r yap\u0131s\u0131 bulabilmek i\u00e7in kullan\u0131lan baz\u0131 y\u00f6ntemlere verilen genel bir isimdir. Yani birden \u00e7ok rotasyon y\u00f6ntemi vard\u0131r. Rotasyonda yap\u0131lan i\u015fleme bir \u00f6rnek a\u015fa\u011f\u0131da g\u00f6sterilmi\u015ftir.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/rotasyon1.png\")
\nYukar\u0131da \u00f6rnek olarak maddelerin x ve y fakt\u00f6rlerinde (bile\u015fenlerine) ald\u0131klar\u0131 y\u00fcklerin kartezyen d\u00fczlemdeki durumlar\u0131 verilmi\u015ftir. k\u0131rm\u0131z\u0131 ile se\u00e7ilmi\u015f olan maddelerin durumu yukar\u0131daki tutum7, tutum4, tutum12, tutum3 maddelerinin durumudur. Bu maddeler x ve y eksenlerine az \u00e7ok benzer uzakl\u0131ktalar. Acaba x bile\u015fenine mi aitler bu maddeler yoksa y bile\u015fenine mi? \u0130\u015fte bu ko\u015fulda bu maddelerin okunabilirliklerini artt\u0131rmak, uygun bir fakt\u00f6r yap\u0131s\u0131 yakalamak i\u00e7in rotasyon y\u00f6ntemlerinden yararlan\u0131l\u0131r.<\/p>\n
Birden \u00e7ok rotasyon y\u00f6ntemi bulunmaktad\u0131r. Temelde iki grupta toplanabilirler. Do\u011frusal rotasyon (orthogonal) ve do\u011frusal olmayan (oblique) Bunlardan sosyal bilimlerde en \u00e7ok kullan\u0131lanlar\u0131 do\u011frusal rotasyon teknikleridir ve onlar\u0131n i\u00e7inden de varimax rotasyonu en \u00e7ok kullan\u0131lan y\u00f6ntemdir. Fakat ger\u00e7ekte bu y\u00f6ntemler sosyal bilimlerin do\u011fas\u0131na pek uygun de\u011fillerdir. \u00d6rne\u011fin varimax rotasyonu fakt\u00f6rlerin birbirleriyle korelasyonlar\u0131n\u0131n s\u0131f\u0131r oldu\u011funu varsayar ama ger\u00e7ekte hemen hemen hi\u00e7 bir zaman fakt\u00f6rler aras\u0131 korelasyon s\u0131f\u0131r de\u011fildir. \u0130leride do\u011frusal olmayan ve varimax d\u0131\u015f\u0131ndaki rotasyon teknikleri de anlat\u0131lacakt\u0131r. Bu yaz\u0131da anla\u015f\u0131l\u0131rl\u0131\u011f\u0131 kolay oldu\u011fu i\u00e7in sadece varimax tekni\u011finden bahsedilecektir.<\/p>\n
Yukar\u0131daki durumda varimax rotasyon tekni\u011fi uygulanacak olursa a\u015fa\u011f\u0131daki gibi bir durum ger\u00e7ekle\u015fir.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/rotasyon2-2.png\")
<\/p>\n
x ve y eksenleri belirli ve birbiriyle olan dik a\u00e7\u0131lar\u0131 korunarak (burada 45 derece \u00f6rnek verilmi\u015ftir) uygun bir \u00e7\u00f6z\u00fcm bulana dek \u00e7evrilecek olursa ortaya x’ ve y’ eksenleri \u00e7\u0131kar. x’ ve y’ eksenlerine g\u00f6re maddelerin konumlar\u0131na yeniden bak\u0131lacak olursa biraz \u00f6nce kime ait oldu\u011fu tam olarak belirli olmayan \u00fcstteki k\u0131rm\u0131z\u0131 ile i\u015faretlenmi\u015f maddelerin y’ eksenine yakla\u015ft\u0131klar\u0131 alttaki k\u0131rm\u0131z\u0131 ile i\u015faretlenmi\u015f maddelerin ise x’ eksenine yakla\u015ft\u0131klar\u0131 g\u00f6r\u00fcl\u00fcr. \u0130\u015fte bu i\u015fleme varimax rotasyonu ad\u0131 verilir. burada verilen \u00f6rnek sadece iki bile\u015fenli bir \u00f6rnektir. Bile\u015fen say\u0131s\u0131 artt\u0131\u011f\u0131nda i\u015fler biraz daha karma\u015f\u0131k hale gelmektedir. \u0130leride bu s\u00fcre\u00e7 de anlat\u0131lacakt\u0131r.<\/p>\n
SPSS program\u0131 ile fakt\u00f6r analizi uygularken rotasyon i\u015flemi \u015fu \u015fekilde yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n
\u0130lk analiz sonunda rotasyona ihtiya\u00e7 oldu\u011fu ortaya \u00e7\u0131karsa ilk ba\u015fta kullan\u0131lan analiz ekran\u0131 Analyse-Data Reduction men\u00fcs\u00fcnden tekrar a\u00e7\u0131l\u0131r.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2009\/10\/2-293x300.jpg\")
<\/p>\n
Maddeler sa\u011f tarafa aktar\u0131l\u0131r ya da \u00f6nceki analizden sonra spss kapat\u0131l\u0131p a\u00e7\u0131lmad\u0131ysa t\u00fcm maddeler Variables b\u00f6l\u00fcm\u00fcnde bekliyor olur. Burada Rotation d\u00fc\u011fmesine t\u0131klanarak rotasyon uygulamalar\u0131 i\u00e7in se\u00e7enekler a\u00e7\u0131l\u0131r.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/7-1.JPG\")
<\/p>\n
Bu pencereden Varimax se\u00e7ilir ve i\u015faretlemelerin yukar\u0131daki gibi oldu\u011fundan emin olunduktan sonra Continue ile devam edilir ve ana ekrana d\u00f6n\u00fcl\u00fcr.<\/p>\n
<\/p>\n
Burada OK t\u0131klanarak analizin yeniden yap\u0131lmas\u0131 sa\u011flan\u0131r. Analiz yap\u0131ld\u0131ktan sonra kar\u015f\u0131m\u0131za yine ayn\u0131 analiz \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 gelir. Fakat bir farkla. En alttaki component matrix tablosunun alt\u0131na rotated component matrix tablosu eklenmi\u015f olmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
![](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2009\/10\/Snap6-381x420.png\")
<\/p>\n
G\u00f6r\u00fclecek olursa yine 4 fakt\u00f6r vard\u0131r fakat, maddelerin bu fakt\u00f6rlere da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131 de\u011fi\u015fmi\u015ftir. Fakat bu noktada tekrar edilmesi gereken bir durum \u015fudur: Rotasyon okunabilirli\u011fi artt\u0131rmak ya da daha uygun bir yap\u0131 bulmak i\u00e7in uygulanan bir y\u00f6ntemdir. \u0130lk analizde, yani rotasyon olmadan uygun ve sorunsuz bir fakt\u00f6r yap\u0131s\u0131 bulunduysa analize rotasyonu eklemenin anlam\u0131 yoktur.<\/p>\n
\u015eimdi rotasyonlu sonucu inceleyebiliriz.<\/p>\n
Tablo incelendi\u011finde yine baz\u0131 maddelerin birden \u00e7ok fakt\u00f6rde (ya da boyutta) yer ald\u0131klar\u0131 g\u00f6r\u00fclmektedir. Fakat birden \u00e7ok fakt\u00f6rde yer almalar\u0131na ra\u011fmen bir fakt\u00f6rde daha \u00e7ok yer alma e\u011filiminde olduklar\u0131 g\u00f6r\u00fclmektedir. \u00d6rne\u011fin, tutum5 maddesi hem 1. fakt\u00f6rde hem 2. fakt\u00f6rde hem de 4. fakt\u00f6rde y\u00fck alm\u0131\u015ft\u0131r. Fakat 1. fakt\u00f6rdeki y\u00fck\u00fc daha fazlad\u0131r. Peki acaba bir madde ayn\u0131 anda birden fazla fakt\u00f6rde y\u00fck ald\u0131ysa o maddeyi, \u015fu fakt\u00f6re aittir diye s\u0131n\u0131fland\u0131rabilmek i\u00e7in iki fakt\u00f6rdeki y\u00fckleri aras\u0131nda en az ne kadar fark olmal\u0131d\u0131r. Bir madde ayn\u0131 anda birden \u00e7ok fakt\u00f6rde y\u00fck alabilir. Yani bir madde ayn\u0131 anda hem a konusunu hem de b konusunu \u00f6l\u00e7ebilir. Buna madde d\u00fczeyinde \u00e7ok boyutluluk denir. Bir sorun de\u011fildir. Bir maddeden iki i\u015fi birden g\u00f6rmesini istemek gibidir. T\u0131pk\u0131 bir matematik sorusunun ayn\u0131 zamanda okudu\u011funu anlama becerisini de \u00f6l\u00e7mesi ile \u00f6rneklendirilebilir. Fakat burada \u00f6nemli olan sizin bu matematik sorusundan okudu\u011funu anlama becerisini \u00f6l\u00e7mesini isteyip istemedi\u011finizdir. E\u011fer bunu normal-do\u011fal kar\u015f\u0131l\u0131yorsan\u0131z o madde \u00f6l\u00e7ekte kalmaya devam edebilir. Fakt\u00f6r y\u00fck\u00fc kadar \u00f6l\u00e7me yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131 kabul edip \u00f6rne\u011fin matematik becerisini 0.616 oran\u0131nda okudu\u011funu anlamay\u0131 ise 0.460 oran\u0131nda \u00f6l\u00e7mektedir, bu nedenle bu maddedeye verilen cevap bu de\u011ferlerle a\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131r\u0131lacakt\u0131r diyerek devam edebilirsiniz. Fakat bu matematik sorusu okudu\u011funu anlama becerisini \u00f6l\u00e7memeliydi, nas\u0131l oldu da ikinci bir fakt\u00f6rde de y\u00fck almaya ba\u015flad\u0131 diye endi\u015fe ediyorsan\u0131z o maddenin \u00f6l\u00e7ekten \u00e7\u0131kar\u0131lmas\u0131 kararla\u015ft\u0131r\u0131labilir. \u00d6rne\u011fin tutum8 maddesi hem birinci hem de ikinci fakt\u00f6rde y\u00fck alm\u0131\u015ft\u0131r. Buna g\u00f6re tutum8 maddesi 0.616 de\u011ferinde birinci fakt\u00f6re 0.460 de\u011ferinde ikinci fakt\u00f6re hizmet etmektedir. Bu fakt\u00f6rlerin toplam puanlar\u0131 al\u0131n\u0131rken tutum8 maddesinin de\u011ferleri bu fakt\u00f6r y\u00fckleri ile \u00e7arp\u0131larak fakt\u00f6r puanlar\u0131na d\u00f6nd\u00fcr\u00fclebilir. Ayr\u0131ca bu fakt\u00f6r y\u00fcklerine dayal\u0131 fakt\u00f6r puanlar\u0131 (fakt\u00f6r skorlar\u0131) bulunarak fakt\u00f6r y\u00fckleri ve fakt\u00f6rlerin eigenvekt\u00f6rleriyle a\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f daha g\u00fcvenilir puanlar elde edilebilir. Bu konuda ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bilgi almak i\u00e7in gizil de\u011fi\u015fken puan\u0131 bulma veya fakt\u00f6r skoru \u00fcretme diye arama yapabilirsiniz.<\/del><\/p>\nMadde atmaya karar verildiyse atma i\u015flemi fakt\u00f6r analizinde \u00f6zel bir s\u00fcre\u00e7le yap\u0131lmaktad\u0131r. \u00d6nce maddelerden sadece birisi analize al\u0131nmayarak (hat\u0131rlayacaks\u0131n\u0131z ilk ekranda t\u00fcm maddeleri analize sokmu\u015ftuk, istenmeyen maddeyi sol tarafa geri g\u00f6ndererek madde analize al\u0131nmayabilir) fakt\u00f6r analizi tekrar edilmeli, e\u011fer uygun sonu\u00e7 bulunamazsa at\u0131lan madde geri al\u0131nmal\u0131, di\u011fer madde analiz d\u0131\u015f\u0131 b\u0131rak\u0131lmal\u0131d\u0131r. E\u011fer tek tek madde atmak sorunu \u00e7\u00f6zmezse maddeler iki\u015ferli olarak analiz d\u0131\u015f\u0131 b\u0131rak\u0131lmal\u0131d\u0131r. E\u011fer bir maddenin fakt\u00f6r analizi sonucunda at\u0131lmas\u0131na karar verildiyse o madde art\u0131k hi\u00e7 bir \u015fekilde \u00f6l\u00e7ek i\u00e7inde bulundurulmamal\u0131 ve \u00f6l\u00e7e\u011fin son halinde yer almamal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
9, 6, 1, 8, 5, 21, 15, 13, 10, 17 ve 2. maddeler \u00f6l\u00e7e\u011fin birinci fakt\u00f6r\u00fcn\u00fc olu\u015fturmaktad\u0131rlar. Bu fakt\u00f6r\u00fcn adland\u0131r\u0131labilmesi i\u00e7in bu maddelerin yeniden okunmas\u0131 ve hepsinde ortak olan yap\u0131 g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurularak bu fakt\u00f6re bir ad verilmesi gerekmektedir.<\/p>\n
8, 5, 11, 13, 14, 18, 19, 20, 16, 21 ve 15. maddeler \u00f6l\u00e7e\u011fin ikinci fakt\u00f6r\u00fcd\u00fcr.<\/p>\n
Di\u011fer fakt\u00f6rlerin belirlenmesi ise size b\u0131rak\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n
Sorular\u0131n\u0131z ve \u00f6nerileriniz i\u00e7in istatistik@istatistik.gen.tr adresine yazabilir ya da a\u015fa\u011f\u0131daki yorum b\u00f6l\u00fcm\u00fcne yazabilirsiniz.<\/p>\n
\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00a0Fakt\u00f6r Analizinin tan\u0131t\u0131m\u0131n\u0131 ve SPSS’te nas\u0131l yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 yaz\u0131n\u0131n devam\u0131nda bulabilirsiniz.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":true,"template":"","format":"standard","meta":{"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-75","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-genel"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/75","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=75"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/75\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1050,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/75\/revisions\/1050"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=75"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=75"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=75"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/1.gif\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/2.JPG\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/3.JPG\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/4.JPG\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.istatistik.gen.tr\/wp-content\/uploads\/2005\/10\/5-1.JPG\")
<\/p>\n