Likert Verilerinin Kullanıldığı Keşfedici Faktör Analizlerinde Normallik Varsayımı Ve Faktör Çıkarma Üzerindeki Etkisinin Spss, Factor Ve Prelıs Yazılımlarıyla Sınanması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorŞencan, Hüner
dc.contributor.authorFidan, Yahya
dc.date.accessioned2021-01-25T21:48:14Z
dc.date.available2021-01-25T21:48:14Z
dc.date.issued2020
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.description.abstractBu yazıda sıralı kategorisinde değerlendirilen Likert verileriyle Keşfedici Faktör Analizi (KFA) yapmak için normallik varsayımının hangi durumlarda gündeme geleceği, hangi tür KFA yöntemlerinin söz konusu olduğu, SPSS, PRELIS ve FACTOR yazılımlarıyla normallik değerlemesinin nasıl yapılacağı, değişik KFA yöntemlerinin faktöriyel yapıları nasıl ortaya çıkardığı, normallik varsayımının sağlanmadığı durumlarda uygun olmayan KFA yöntemi uygulanırsa faktör yapılarının bundan nasıl etkileneceği ve normallik analizi sonuçlarının nasıl raporlanacağı konuları üzerinde durulmuştur. Çalışma bir yönden eğitsel bir niteliğe sahipken diğer taraftan normal dağılım özelliği göstermeyen verilerin değişik istatistiki yazılımlarda ortaya koyabileceği faktöriyel yapıları sorgulamaktadır. Araştırma bulgularından sıralı ölçek verilerinin kullanıldığı çalışmalarda en sağlıklı faktöriyel yapıların Lisrel-Prelis ve Factor gibi yazılımlarla elde edilebileceği anlaşılmıştır.en_US
dc.description.abstractIn this article, in which situations the normality assumptions will be brought up to make the Exploratory Factor Analysis (EFA) with Likert data evaluated in the ordered category, what kind of EFA methods are concerned, how to make normality evaluation with SPSS, PRELIS and FACTOR software, how to make the factorial structures of different EFA methods and how the factor structures will be affected if the non-conformity EFA method is applied in cases where the normality condition is not met and how the results of the normality analysis will be reported. While the study has an tutorial quality in one aspect, it questions the factorial structures that the data which do not show normal distribution characteristics can be revealed in different statistical software. According to the findings of the research, it was understood that the most healthy factorial structures could be obtained with software such as Lisrel-Prelis and Factor.en_US
dc.identifier.doi10.15295/bmij.v8i1.1395en_US
dc.identifier.endpage687en_US
dc.identifier.issn2148-2586
dc.identifier.issn2148-2586
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage640en_US
dc.identifier.trdizinid377031en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org10.15295/bmij.v8i1.1395
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TXpjM01ETXhNUT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/4569
dc.identifier.volume8en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofBusiness and Management Studies: An International Journalen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.titleLikert Verilerinin Kullanıldığı Keşfedici Faktör Analizlerinde Normallik Varsayımı Ve Faktör Çıkarma Üzerindeki Etkisinin Spss, Factor Ve Prelıs Yazılımlarıyla Sınanmasıen_US
dc.title.alternativeNORMALITY ASSUMPTION IN THE EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS WITH LIKERT SCALE DATA AND TESTING ITS EFFECT ON FACTOR EXTRACTIONen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
20f8346c-2faf-466f-ba32-5c82ea77dcb7.pdf
Boyut:
763.68 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

TR Dizin İndeksli Yayınlar