EFA'ya karşı PCA
EFA ve PCA arasındaki farklarla ilgili önceki bir soruda şunu belirtmiştim:
- Temel bileşenler analizi gözlenen değişkenlerin doğrusal bileşimleri.
- Faktör analizi, gözlemlenen değişkenleri teorik gizli faktörlerden tahmin eden biçimsel bir modele dayanır.
Bunu tipik olarak psikolojik geliştirme bağlamında buluyorum. Ölçekler faktör analizi teorik olarak daha uygundur. Gizli faktörlerin genellikle gözlemlenen değişkenlere neden olduğu varsayılır.
Ölçek Boyutunun Değerlendirilmesi
Bir likert öğeler kümesinin altında yatan boyutluluğu belirlemek, yalnızca PCA'ya karşı EFA sorunu değildir. Birden fazla teknik var. William Revelle, çeşitli teknikleri uygulamak için R'de bazı yazılımlara sahiptir ( bu tartışmaya bakın).
Genel olarak, bir seti modellemek için kaç faktörün gerekli olduğu konusunda nadiren kesin bir cevap vardır öğelerin. Daha fazla faktör çıkarırsanız, öğelerdeki daha fazla varyansı açıklayabilirsiniz. Elbette, sadece şans eseri bazı varyansları açıklayabilirsiniz, bu nedenle bazı yaklaşımlar şansı ortadan kaldırmaya çalışır (örneğin, paralel test). Bununla birlikte, şansın daha az açıklamaya dönüştüğü çok büyük örneklerde bile, daha fazla faktör çıkararak sistematik ancak varyansta küçük artışlar görmeyi beklerdim. Bu nedenle, ölçeğin amacınız için yeterince tek boyutlu olduğu sonucuna varmak için birinci faktör tarafından diğerlerine göre ne kadar varyansın açıklanması gerektiği konusu ile baş başa kalırsınız. Bu tür sorunlar, uygulama ve daha geniş geçerlilik konularıyla yakından ilişkilidir.
Tek boyutluluğun ölçülmesine yönelik tanımların ve yaklaşımların daha geniş bir tartışması için aşağıdaki makaleyi okumak yararlı olabilir:
Hattie , J. (1985). Metodoloji incelemesi: Testlerin ve öğelerin tek boyutluluğunun değerlendirilmesi. Uygulamalı Psikolojik Ölçüm , 9 (2): 139.
Burada, tek boyutluluğun tanımlanmasına yönelik birkaç farklı karar kuralını inceleyen bir web sunumu yer almaktadır