1. Bölümde, tek bir yapı etrafında tasarlanmış bir ölçümün istatistiksel özelliklerini incelemek için bir EFA yürütmeyi öğreneceksin.

Keşfedici Faktör Analizine (EFA) Giriş

Tek boyutlu bir EFA ile başlamak

Faktör yüklerini görüntüleme ve görselleştirme

Bireylerin faktör puanlarını yorumlama

Ölçme geliştirme sürecine genel bakış

Veri kümenin için betimsel istatistikler

Veri kümeyi ikiye ayırma

Veri kümeninin iki yarısını karşılaştırma

Ölçüm özellikleri: korelasyonlar ve güvenirlik

Korelasyonları görüntüleme ve test etme

İç güvenirlik

EFA ne zaman kullanılır

Faktör analiziyle ölçümünü değerlendirme

Bu bölüm, 1. Bölümde öğrendiğin tek faktörlü EFA’yı çok boyutlu verilere nasıl genişleteceğini gösterecek.

Boyutsallığı belirleme

BFI veri kümesini bölme

Özdeğerleri hesaplama

Scree grafiği oluşturma

Scree grafiğini yorumlama

Çok boyutlu veriyi anlama

Çok boyutlu EFA yürütme

Sonuçları yorumlamak

Model uyumunu inceleme

Mutlak model uyum istatistiklerini yorumla

En iyi modeli seçmek

Çok Boyutlu EFA

Bu bölüm, sem paketiyle CFA yürütmeyi kapsar. Kuram odaklı ve EFA odaklı CFA yapıları ele alınacaktır.

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

Mutlak uyum istatistikleri

Göreli uyum istatistikleri

Doğrulayıcı Faktör Analizi

Bu bölüm, EFA ve CFA arasındaki farkı pekiştirecek ve modelini ve/veya ölçümünü iyileştirmeye yönelik öneriler sunacak.

EFA ve CFA'ya yeniden bakış

Tahmin edilen faktör yüklerindeki farklar

Kişilerin faktör puanlarındaki farkların görselleştirilmesi

Uyumu iyileştirmek için yüklemeler ekleme

Uyumu iyileştirmek için yüklemeler ekle

Ek yüklemeler içeren model ile özgün modeli karşılaştır

Eklenen yüklemeleri göreli uyum istatistikleriyle değerlendir

Yükleri kaldırarak uyumu iyileştirme

Uyumu iyileştirmek için yüklemeleri kaldır

Orijinal modeli, yüklemeleri silinmiş modelle karşılaştır

Silinen yüklemeleri göreli uyum istatistikleriyle değerlendir

Kapanış Videosu

Ölçümünü ve/veya modelini iyileştirme

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

Mutlak model uyum istatistiklerini yorumla

R ile Faktör Analizi

Uygulamalı etkileşimli egzersiz