In Chapter 1, you will learn how to conduct an EFA to examine the statistical properties of a measure designed around one construct.

Introduction to Exploratory Factor Analysis (EFA)

Starting out with a unidimensional EFA

Viewing and visualizing the factor loadings

Interpreting individuals' factor scores

Overview of the measure development process

Descriptive statistics of your dataset

Splitting your dataset

Comparing the halves of your dataset

Measure features: correlations and reliability

Viewing and testing correlations

Internal reliability

When to use EFA

Evaluating your measure with factor analysis

This chapter will show you how to extend the single-factor EFA you learned in Chapter 1 to multidimensional data.

Determining dimensionality

Splitting the BFI dataset

Calculating eigenvalues

Creating a scree plot

Interpreting the scree plot

Understanding multidimensional data

Conducting a multidimensional EFA

Interpreting the results

Investigating model fit

Interpret absolute model fit statistics

Selecting the best model

Multidimensional EFA

This chapter will cover conducting CFAs with the sem package. Both theory-driven and EFA-driven CFA structures will be covered.

Bir CFA kurma

EFA sonuçlarından CFA söz dizimi oluşturma

Teoriden CFA söz dizimi oluşturma

sem() sözdizimini anlamak

sem() sözdiziminin bileşenleri

Bir CFA çalıştır ve yüklemeleri yorumla

Madde yüklemelerini incele

Model uyumunu inceleme

Mutlak uyum istatistikleri

Göreli uyum istatistikleri

Confirmatory Factor Analysis

This chapter will reinforce the difference between EFAs and CFAs and offer suggestions for improving your model and/or measure.

EFA vs. CFA revisited

Differences in estimated factor loadings

Plotting differences in persons' factor scores

Adding loadings to improve fit

Add loadings to improve fit

Compare original model to model with added loadings

Evaluate added loadings with relative fit stats

Improving fit by removing loadings

Remove loadings to improve fit

Compare original model to model with deleted loadings

Evaluate deleted loadings with relative fit stats

Wrap-Up Video

Refining your measure and/or model

Generic Conspiracist Beliefs Scale (GCBS) dataset

Dünya, doğrudan ölçülemeyen gizil değişkenlerle dolu. Matematik becerisi, kişilik özellikleri veya işyeri iklimi gibi yapılara ilgi duyabilirsin. Bu tür yapıları incelerken, kuramların ve verilerinle uyumlu bir modele sahip olmak kritik önemdedir. Bu kurs, boyutsallığı anlamana yardımcı olacak ve keşfedici ile doğrulayıcı faktör analizlerini nasıl yapacağını gösterecek. Bu istatistiksel teknikler araç kutunda olduğunda, ölçümlerini geliştirebilir, iyileştirebilir ve paylaşabilirsin. Bu analizler; psikoloji, eğitim, siyaset bilimi, ekonomi ve dilbilim gibi farklı alanlar için temel niteliğindedir.

<h2>R'de Faktör Analizini Keşfedin</h2>
Dünya, doğrudan ölçülemeyen, gözlemlenemeyen değişkenlerle doludur. Matematik yeteneği, kişilik özellikleri veya işyeri ortamı gibi kavramlarla ilgileniyor olabilirsiniz. Bu tür yapıları araştırırken, teorileriniz ve verilerinizle uyumlu bir modele sahip olmak çok önemlidir. 
<br><br>
Bu ders, boyutluluk kavramını anlamanıza yardımcı olacak ve keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizlerini nasıl yapacağınızı gösterecektir. 
<br><br>
<h2>Keşifsel Faktör Analizi ve Doğrulayıcı Faktör Analizini Kullanmayı Öğrenin </h2>
Öncelikle keşifsel faktör analizi (EFA) ile tanışacak, faktör yüklemelerini görüntülemeyi ve görselleştirmeyi, faktör puanlarını yorumlamayı ve korelasyonları görüntülemeyi ve test etmeyi öğreneceksiniz. 
<br><br>
Tek faktörlü EFA'ya aşina olduktan sonra, çok boyutlu verilere geçecek, özdeğerleri hesaplayacak, ekran grafikleri oluşturacak ve daha fazlasını yapacaksınız. Ardından, doğrulayıcı faktör analizi (CFA) ile tanışacak, EFA sonuçlarından ve teoriden sözdizimi oluşturmayı öğreneceksiniz. 
<br><br>
Son bölümde EFA'lar ile CFA'lar karşılaştırılarak her ikisi için örnekler verilmektedir. Ayrıca, modellerinizi nasıl iyileştirebileceğinizi ve bunları kullanırken nasıl ölçüm yapabileceğinizi de öğreneceksiniz. 
<br><br>
</h2>Ölçütlerinizi Geliştirin, İyileştirin ve Paylaşın<h2>
Araç setinizde bu istatistiksel teknikler sayesinde, ölçümlerinizi geliştirebilir, iyileştirebilir ve paylaşabilirsiniz. Bu analizler psikoloji, eğitim, siyaset bilimi, ekonomi ve dilbilim gibi çeşitli alanlar için temel teşkil etmektedir.

Intermediate R

Foundations of Inference in R

Bu dört saatlik kursa başlayarak R'de keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizini öğrenin.

R ile Faktör Analizi

Keşifsel ve doğrulayıcı faktör analizlerini kullanarak kişilik gibi gizil değişkenleri keşfedin.

İstatistikçi in R

sem() sözdiziminin bileşenleri

R ile Faktör Analizi

Uygulamalı interaktif egzersiz