Doğrulayıcı Faktör Analizi: R ile Adım Adım
Model belirleme, uyum değerlendirmesi, modifikasyon indeksleri ve APA formatında raporlama dahil tam bir DFA iş akışını inceleyin.
DFA Nedir?
Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA), gözlenen değişkenlerin önceden belirlenmiş bir faktör yapısına yüklenip yüklenmediğini doğrulayan bir istatistiksel tekniktir. Ölçek doğrulama ve ölçüm değişmezliği testinde kritik bir adımdır.
Adım 1: Model Belirleme
lavaan'da =~ operatörü ile model belirlenir. Üç faktörlü model: model <- 'F1 =~ x1 + x2 + x3; F2 =~ x4 + x5 + x6; F3 =~ x7 + x8 + x9'. Varsayılan olarak her faktörün ilk göstergesinin yükü 1'e sabitlenir.
Adım 2: Modeli Tahmin Etme
fit <- cfa(model, data=veri) ile model tahmin edilir. Sıralı veri için ordered=TRUE, normal olmayan veri için estimator="MLR" kullanın. summary(fit, fit.measures=TRUE, standardized=TRUE) ile sonuçları inceleyin.
Adım 3: Model Uyumunu Değerlendirme
CFI ≥ 0.95, TLI ≥ 0.95, RMSEA ≤ 0.06, SRMR ≤ 0.08 hedef değerlerdir. χ²/df oranı < 3 olmalıdır. Birden fazla indekse bakın; tek bir indeks yeterli değildir.
Adım 4: Modifikasyon
modificationIndices(fit, sort.=TRUE) ile en fazla iyileşme sağlayacak değişiklikler incelenir. Her modifikasyonun teorik gerekçesi olmalıdır. Veri odaklı modifikasyonlar tekrarlanmaz.
APA Formatında Raporlama
Örnek: "Üç faktörlü DFA, R'da lavaan kullanılarak MLR tahmini ile yürütülmüştür (N = 450). Model iyi uyum göstermiştir: χ²(24) = 38.52, p = .031, CFI = .97, TLI = .96, RMSEA = .036 [%90 GA: .010, .056], SRMR = .032."