Ölçek geliştirme ve geçerlik

Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) nedir?

Onur Can · Son güncelleme: 24 Eylül 2026

Açımlayıcı faktör analizi (AFA), çok sayıda madde arasındaki ilişkileri inceleyerek bu maddelerin altında yatan daha az sayıda yapıyı (faktörü) ortaya çıkarır. Ölçek geliştirme çalışmalarında yapı geçerliğinin ilk kanıtı olarak kullanılır.

Ne zaman kullanılır?

Yeni bir ölçek geliştiriliyor ve maddelerin hangi boyutlarda toplandığı bilinmiyor
Maddelerin kuramsal yapıyı yansıtıp yansıtmadığı keşfedilmek isteniyor

Varsayımlar

Yeterli örneklem: madde sayısının en az 5-10 katı veya en az 200-300 katılımcı yaygın önerilerdir
KMO değeri en az .60 (.80 ve üzeri iyi); Bartlett küresellik testi anlamlı olmalı
Maddeler arasında makul düzeyde korelasyon (çok düşük veya çoklu bağlantıya varacak kadar yüksek olmamalı)

Hipotezler

H₀: Korelasyon matrisi birim matristir (Bartlett testi için: maddeler ilişkisizdir).

H₁: Maddeler arasında faktör analizine uygun ilişkiler vardır.

Örnek araştırma

Akademik erteleme ölçeği için yazılan 20 madde, 320 üniversite öğrencisinden toplanan veriyle analiz ediliyor.

SPSS'te nasıl yapılır?

Analyze → Dimension Reduction → Factor. Descriptives altında KMO and Bartlett's test; Extraction altında yöntem (ör. Principal axis factoring) ve Scree plot; Rotation altında faktörlerin ilişkili olması bekleniyorsa Promax/Direct Oblimin, ilişkisiz bekleniyorsa Varimax; Options altında Sorted by size ve küçük katsayıları gizle (ör. .30) seçin.

APA 7'ye göre raporlama

Verinin faktör analizine uygunluğu doğrulanmıştır (KMO = .87; Bartlett χ²(190) = 2145.30, p < .001). Temel eksen faktörlemesi ve Promax döndürme sonucunda özdeğeri 1'den büyük ve yamaç birikinti grafiğiyle uyumlu üç faktör elde edilmiş; bu faktörler toplam varyansın %58.4'ünü açıklamıştır. Faktör yükleri .42 ile .81 arasında değişmiştir.

Örnekteki değerler açıklama amaçlıdır ve kendi içinde tutarlıdır. APA 7'de p değeri üç ondalıkla ve baştaki sıfır olmadan yazılır; Türkçe dergilerde ondalık ayracı için derginin yazım kuralına bakın.

Etki büyüklüğü

Açıklanan toplam varyans ve faktör yükleri raporlanır. Faktör yükü için yaygın alt sınır .30-.40'tır; iki faktöre birden yüksek yüklenen (binişik) maddeler için yükler arasında en az .10 fark aranır.

Alternatif test

Doğrulayıcı faktör analizi — Yapı önceden biliniyorsa (uyarlanmış ölçek) AFA yerine veya ardından DFA yapılır.

Sık yapılan hatalar

Faktör sayısına yalnızca özdeğer > 1 (Kaiser) ölçütüyle karar vermek; yamaç grafiği ve paralel analiz de kullanılmalı
AFA ve DFA'yı aynı veri setinde yapıp yapıyı "doğruladım" demek
Madde çıkarırken içerik geçerliğini gözetmemek

Doğru testi seçtiğinizden emin olun

Veri türünüzü, grup sayınızı ve varsayımlarınızı işaretleyin; İstatistik Test Seçici uygun testi gerekçesiyle önersin. Ücretsiz, üyelik gerekmez.

Test seçiciyi aç Tüm araştırma tasarımını kontrol ettir

Sık sorulan sorular

Temel bileşenler analizi (PCA) ile AFA aynı şey mi?

Hayır. PCA toplam varyansı özetleyen bir veri indirgeme yöntemidir; AFA ise maddelerin ortak varyansını açıklayan gizil yapıları arar. Ölçek geliştirmede kuramsal olarak AFA (ör. temel eksen faktörlemesi) daha uygundur, ancak SPSS'in varsayılanı PCA olduğu için uygulamada sık karıştırılır.