Ortogonal Rotasyon
Orthogonal Rotation
Tanım
Örnek Vaka / Uygulama
Yeni geliştirilen bir 'Akademik Tükenmişlik Ölçeği' için 20 maddelik bir veri setine faktör analizi uygulayan bir araştırmacı, maddelerin 'Duygusal Yorgunluk' ve 'Alaycılık' olmak üzere iki faktör altında toplanmasını beklemektedir. Ölçek geliştirme aşamasında bu iki alt boyutun teorik olarak tamamen bağımsız olduğu varsayılıyorsa, Varimax gibi bir ortogonal rotasyon yöntemi seçilir. Analiz sonucunda eksenler 90 derecelik açıyla döndürülerek faktör yükleri netleştirilir; böylece hangi maddenin hangi boyuta net bir şekilde hizmet ettiği, çapraz yüklerin (cross-loadings) ortadan kalktığı matematiksel olarak matrise yansıtılır.
Derin Analiz
Çok değişkenli istatistikte ve psikometride, veri matrisinin yorumlanabilirliğini maksimize etmek amacıyla yapı geçerliliğini sınamak için kullanılan temel bir faktör döndürme yöntemidir. Amaç, her bir gözlenen değişkenin olabildiğince az sayıda faktör üzerinde yüksek yük değerine (factor loading) sahip olmasını, diğer faktörlerde ise sıfıra yakın yük vermesini sağlamaktır. Ortogonal rotasyonun temel matematiksel varsayımı, elde edilen faktörlerin birbirinden tamamen bağımsız (korelasyonsuz, yani dik) olması gerektiğidir. Bu durum, insan psikolojisindeki alt boyutların ya da yapıcı özelliklerin birbirini hiç etkilemediği idealize edilmiş bir ortogonal evren varsayar. Varimax, Quartimax ve Equamax en yaygın kullanılan ortogonal rotasyon algoritmalarıdır. Eğer verideki gizil yapılar teorik olarak birbiriyle ilişkiliyse (ki sosyal bilimlerde bu kuraldır), ortogonal rotasyon zorlanmamalı, bunun yerine eğik rotasyon (oblique rotation) tercih edilmelidir; aksi takdirde yapay olarak sıfır korelasyon dayatılması tip II hatalara ve bilgi kaybına yol açar.
Etimoloji
Latince 'orthogonium' [dik açılı] (Yunanca 'orthos' [dik/doğru] + 'gonia' [açı]) ve Latince 'rotatio' [dönme] kelimelerinin birleşiminden türetilmiştir.
Karıştırmayın
Keşfetmeye Devam Edin
Faktör Analizi
Faktör Analizi
Factor Analysis
Gözlenen çok sayıda birbiriyle ilişkili değişkeni, aralarındaki ortak varyansı temel alarak daha az sayıda gizli ve soyut değişkene (faktöre) indirgeyen çok değişkenli bir istatistiksel yöntem.
İncele
Gizil Değişken
Gizil Değişken
Latent Variable
Doğrudan ölçülemeyen ancak gözlemlenebilir göstergeler arasındaki ortak varyans aracılığıyla istatistiksel olarak çıkarsanan soyut yapı.
İncele
Faktör Yükü
Faktör Yükü
Factor Loading
Faktör analizinde, gözlenen bir değişken ile gizil bir değişken (faktör) arasındaki korelasyonu ifade eden katsayı.
İncele