Ölçek geliştirme ve geçerlik

Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) nedir?

Onur Can · Son güncelleme: 24 Eylül 2026

Doğrulayıcı faktör analizi (DFA), önceden belirlenmiş bir faktör yapısının (hangi maddenin hangi faktöre ait olduğu) toplanan veriyle uyumlu olup olmadığını sınar. Ölçek uyarlama çalışmalarında orijinal yapının Türkçe formda korunup korunmadığını göstermek için kullanılır.

Ne zaman kullanılır?

Uyarlanan bir ölçeğin orijinal faktör yapısı test edilecek
AFA ile elde edilen yapı, farklı bir örneklemde doğrulanacak

Varsayımlar

Yeterli örneklem (genellikle en az 200; model karmaşıklığına bağlı)
Çok değişkenli normallik (sağlanmıyorsa sağlam tahmin yöntemleri, ör. MLR, ya da sıralı veri için WLSMV)
Model kuramsal olarak önceden tanımlanmış olmalı

Hipotezler

H₀: Önerilen model veriyle uyumludur (χ² testi için).

H₁: Önerilen model veriyle uyumlu değildir.

Örnek araştırma

İngilizceden uyarlanan üç boyutlu 18 maddelik bir ölçeğin yapısı, 410 öğretmenden toplanan veriyle test ediliyor.

SPSS'te nasıl yapılır?

SPSS'in temel modülünde DFA yoktur. AMOS (SPSS eklentisi), JASP (ücretsiz, SEM modülü) veya R'da lavaan paketi kullanılır. Modeli tanımladıktan sonra standartlaştırılmış faktör yüklerini ve uyum indekslerini raporlayın.

APA 7'ye göre raporlama

Üç faktörlü modelin veriyle kabul edilebilir düzeyde uyum gösterdiği görülmüştür, χ²/sd = 2.14, RMSEA = .061, %90 GA [.052, .070], CFI = .95, TLI = .94, SRMR = .048. Standartlaştırılmış faktör yükleri .51 ile .84 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

Yaygın ölçütler (Hu ve Bentler, 1999): CFI ve TLI ≥ .95 iyi (≥ .90 kabul edilebilir), RMSEA ≤ .06 iyi (≤ .08 kabul edilebilir), SRMR ≤ .08. χ²/sd için 3'ün altı sıklıkla kabul edilir. Tek bir indekse değil, indekslerin bütününe bakın.

Alternatif test

Açımlayıcı faktör analizi — Yapı önceden bilinmiyorsa önce AFA yapılır.

Sık yapılan hatalar

Uyumu artırmak için kuramsal gerekçesi olmayan hata kovaryansları eklemek
Büyük örneklemde χ² testinin anlamlı çıkmasını tek başına modelin reddi saymak
Uyum indekslerini kaynak göstermeden raporlamak

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

Modifikasyon indekslerini kullanmalı mıyım?

Yalnızca kuramsal olarak savunulabiliyorsa (ör. aynı faktördeki benzer ifadeli iki madde) ve her değişikliği raporlayarak. Veri odaklı çok sayıda değişiklik, modelin başka örneklemlere genellenebilirliğini düşürür.