SPSS’te Paralel Analiz (Parallel Analysis) Nasıl Yapılır?
Nominal Akademi · 👁 0 kez görüntülendi · 15.08.2026
SPSS’te Paralel Analiz Nasıl Yapılır?
SPSS’te paralel analiz (Parallel Analysis), standart Analyze → Dimension Reduction → Factor menüsü içerisinden doğrudan seçilebilen bir seçenek değildir. IBM SPSS Statistics’in standart FACTOR prosedürü faktör sayısını belirlemek için sabit faktör sayısı veya minimum özdeğer (eigenvalue) gibi ölçütler sunmaktadır. Örneğin varsayılan minimum özdeğer ölçütü MINEIGEN(1.0) şeklindedir. Paralel analiz ise gerçek veriden elde edilen özdeğerleri, aynı veri yapısı dikkate alınarak oluşturulan rastgele verilerin özdeğerleriyle karşılaştırır.
SPSS içerisinde paralel analiz uygulamak için en yaygın çözümlerden biri Brian P. O’Connor tarafından geliştirilen SPSS Syntax programını kullanmaktır. O’Connor’ın rawpar.sps programı ham veri üzerinden çalışabilir ve hem Principal Components hem de Principal Axis/Common Factor yaklaşımı için paralel analiz gerçekleştirebilir. Program ayrıca normal dağılımlı rastgele veri üretimi ile ham verinin sütun bazlı permütasyonuna dayalı iki farklı karşılaştırma yöntemi sunmaktadır.
Aşağıdaki adımlarda SPSS veri setinin hazırlanmasından Syntax’ın çalıştırılmasına ve sonuçların Output ekranında görüntülenmesine kadar tüm süreç gösterilmektedir.
1. SPSS Veri Setini Paralel Analize Hazırlayın
İlk olarak paralel analize dahil edilecek maddelerin SPSS veri setinde doğru biçimde tanımlanmış olması gerekir. Ölçek geliştirme çalışmasında 18 madde bulunduğunu varsayalım. Değişkenler SPSS içerisinde örneğin şu şekilde adlandırılmış olabilir:
m1, m2, m3, ... m18
Veri yapısında satırlar katılımcıları, sütunlar ise ölçek maddelerini temsil etmelidir. O’Connor’ın rawpar.sps programı da ham veri matrisini bu yapıda okumaktadır.
Paralel analize başlamadan önce özellikle şu noktalar kontrol edilmelidir:
Analize dahil edilecek maddeler doğru değişkenleri temsil etmelidir.
Veri giriş hataları kontrol edilmelidir.
Ters kodlanması gereken maddeler araştırmanın analiz planına uygun biçimde ele alınmalıdır.
Analize yanlışlıkla yaş, cinsiyet, grup veya katılımcı ID’si gibi ölçek dışı değişkenler dahil edilmemelidir.
Eksik veriler analizden önce yöntemsel olarak değerlendirilmelidir.
O’Connor’ın ham veri programı analiz matrisinde eksik değer bulunmaması gerektiğini özellikle belirtmektedir. Bu nedenle eksik gözlemler varsa bunların analiz öncesinde araştırmanın veri analizi planına uygun biçimde ele alınması gerekir. Eksik verileri yalnızca paralel analizi çalıştırabilmek amacıyla gelişigüzel ortalama ile doldurmak veya katılımcıları otomatik olarak silmek doğru bir yaklaşım değildir.
Şekil 1. SPSS Data View ekranında paralel analize hazırlanmış örnek ölçek maddeleri
Paralel analiz, özellikle ölçek geliştirme ve Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) süreçlerinde faktör sayısının belirlenmesine yardımcı olan önemli bir adımdır. Ancak sağlıklı bir faktör yapısına ulaşmak için paralel analiz sonuçlarının faktör yükleri, ortak varyans değerleri, çapraz yüklenmeler ve teorik yapı ile birlikte değerlendirilmesi gerekir. Araştırmanızda bu sürecin SPSS veya AMOS ile bütüncül biçimde yürütülmesine ihtiyaç duyuyorsanız SPSS ve nicel veri analizi hizmetimizi inceleyebilirsiniz.
2. Paralel Analiz Syntax Dosyasını SPSS’te Açın
Paralel analizi çalıştırabilmek için O’Connor tarafından yayımlanan rawpar.sps SPSS Syntax dosyası kullanılabilir. Bu program özellikle ham veri setleri üzerinde paralel analiz gerçekleştirmek amacıyla hazırlanmıştır. O’Connor’ın paralel analiz programları sayfasında SPSS için hem korelasyon matrisine dayalı parallel.sps hem de ham veri kullanan rawpar.sps programları bulunmaktadır.
Syntax komutu aşağıdaki gibidir:
Paralel Analiz Syntax
* Parallel Analysis Program For Raw Data and Data Permutations.
* To run this program you need to first specify the data
for analysis and then RUN, all at once, the commands
from the MATRIX statement to the END MATRIX statement.
* This program conducts parallel analyses on data files in which
the rows of the data matrix are cases/individuals and the
columns are variables; Data are read/entered into the program
using the GET command (see the GET command below); The GET
command reads an SPSS data file, which can be either the
current, active SPSS data file or a previously saved data file;
A valid filename/location must be specified on the GET command;
A subset of variables for the analyses can be specified by using
the "/ VAR =" subcommand with the GET statement; There can be
no missing values.
* You must also specify:
-- the # of parallel data sets for the analyses;
-- the desired percentile of the distribution and random
data eigenvalues;
-- whether principal components analyses or principal axis/common
factor analysis are to be conducted, and
-- whether normally distributed random data generation or
permutations of the raw data set are to be used in the
parallel analyses.
* Permutations of the raw data set can be time consuming;
Each parallel data set is based on column-wise random shufflings
of the values in the raw data matrix using Castellan's (1992,
BRMIC, 24, 72-77) algorithm; The distributions of the original
raw variables are exactly preserved in the shuffled versions used
in the parallel analyses; Permutations of the raw data set are
thus highly accurate and most relevant, especially in cases where
the raw data are not normally distributed or when they do not meet
the assumption of multivariate normality (see Longman & Holden,
1992, BRMIC, 24, 493, for a Fortran version); If you would
like to go this route, it is perhaps best to (1) first run a
normally distributed random data generation parallel analysis to
familiarize yourself with the program and to get a ballpark
reference point for the number of factors/components;
(2) then run a permutations of the raw data parallel analysis
using a small number of datasets (e.g., 100), just to see how long
the program takes to run; then (3) run a permutations of the raw
data parallel analysis using the number of parallel data sets that
you would like use for your final analyses; 1000 datasets are
usually sufficient, although more datasets should be used if
there are close calls.
* These next commands generate artificial raw data
(500 cases) that can be used for a trial-run of
the program, instead of using your own raw data;
Just select and run this whole file; However, make sure to
delete the artificial data commands before attempting to
run your own data.
* Start of artificial data commands.
set length=none printback = off width = 120.
input program.
loop #a=1 to 500.
compute com1 = normal (10).
compute com2 = normal (10).
compute com3 = normal (10).
compute var1 = normal (10) + com1.
compute var2 = normal (10) + com1.
compute var3 = normal (10) + com1.
compute var4 = normal (10) + com2.
compute var5 = normal (10) + com2.
compute var6 = normal (10) + com2.
compute var7 = normal (10) + com3.
compute var8 = normal (10) + com3.
compute var9 = normal (10) + com3.
end case.
end loop.
end file.
end input program.
factor var = var1 to var9.
* End of artificial data commands.
set mxloops=9000 printback=off width=80 seed = 1953125.
matrix.
* Enter the name/location of the data file for analyses after "FILE =";
If you specify "FILE = *", then the program will read the current,
active SPSS data file; Alternatively, enter the name/location
of a previously saved SPSS data file instead of "*";
you can use the "/ VAR =" subcommand after "/ missing=omit"
subcommand to select variables for the analyses.
GET raw / FILE = * / missing=omit / VAR = var1 to var9.
* Enter the desired number of parallel data sets here.
compute ndatsets = 100.
* Enter the desired percentile here.
compute percent = 95.
* Enter either
1 for principal components analysis, or
2 for principal axis/common factor analysis.
compute kind = 1 .
* Enter either
1 for normally distributed random data generation parallel analysis, or
2 for permutations of the raw data set.
compute randtype = 1.
****************** End of user specifications. ******************
compute ncases = nrow(raw).
compute nvars = ncol(raw).
* principal components analysis & random normal data generation.
do if (kind = 1 and randtype = 1).
compute nm1 = 1 / (ncases-1).
compute vcv = nm1 * (sscp(raw) - ((t(csum(raw))*csum(raw))/ncases)).
compute d = inv(mdiag(sqrt(diag(vcv)))).
compute realeval = eval(d * vcv * d).
compute evals = make(nvars,ndatsets,-9999).
loop #nds = 1 to ndatsets.
compute x = sqrt(2 * (ln(uniform(ncases,nvars)) * -1) ) &*
cos(6.283185 * uniform(ncases,nvars) ).
compute vcv = nm1 * (sscp(x) - ((t(csum(x))*csum(x))/ncases)).
compute d = inv(mdiag(sqrt(diag(vcv)))).
compute evals(:,#nds) = eval(d * vcv * d).
end loop.
end if.
* principal components analysis & raw data permutation.
do if (kind = 1 and randtype = 2).
compute nm1 = 1 / (ncases-1).
compute vcv = nm1 * (sscp(raw) - ((t(csum(raw))*csum(raw))/ncases)).
compute d = inv(mdiag(sqrt(diag(vcv)))).
compute realeval = eval(d * vcv * d).
compute evals = make(nvars,ndatsets,-9999).
loop #nds = 1 to ndatsets.
compute x = raw.
loop #c = 1 to nvars.
loop #r = 1 to (ncases -1).
compute k = trunc( (ncases - #r + 1) * uniform(1,1) + 1 ) + #r - 1.
compute d = x(#r,#c).
compute x(#r,#c) = x(k,#c).
compute x(k,#c) = d.
end loop.
end loop.
compute vcv = nm1 * (sscp(x) - ((t(csum(x))*csum(x))/ncases)).
compute d = inv(mdiag(sqrt(diag(vcv)))).
compute evals(:,#nds) = eval(d * vcv * d).
end loop.
end if.
* PAF/common factor analysis & random normal data generation.
do if (kind = 2 and randtype = 1).
compute nm1 = 1 / (ncases-1).
compute vcv = nm1 * (sscp(raw) - ((t(csum(raw))*csum(raw))/ncases)).
compute d = inv(mdiag(sqrt(diag(vcv)))).
compute cr = (d * vcv * d).
compute smc = 1 - (1 &/ diag(inv(cr)) ).
call setdiag(cr,smc).
compute realeval = eval(cr).
compute evals = make(nvars,ndatsets,-9999).
compute nm1 = 1 / (ncases-1).
loop #nds = 1 to ndatsets.
compute x = sqrt(2 * (ln(uniform(ncases,nvars)) * -1) ) &*
cos(6.283185 * uniform(ncases,nvars) ).
compute vcv = nm1 * (sscp(x) - ((t(csum(x))*csum(x))/ncases)).
compute d = inv(mdiag(sqrt(diag(vcv)))).
compute r = d * vcv * d.
compute smc = 1 - (1 &/ diag(inv(r)) ).
call setdiag(r,smc).
compute evals(:,#nds) = eval(r).
end loop.
end if.
* PAF/common factor analysis & raw data permutation.
do if (kind = 2 and randtype = 2).
compute nm1 = 1 / (ncases-1).
compute vcv = nm1 * (sscp(raw) - ((t(csum(raw))*csum(raw))/ncases)).
compute d = inv(mdiag(sqrt(diag(vcv)))).
compute cr = (d * vcv * d).
compute smc = 1 - (1 &/ diag(inv(cr)) ).
call setdiag(cr,smc).
compute realeval = eval(cr).
compute evals = make(nvars,ndatsets,-9999).
compute nm1 = 1 / (ncases-1).
loop #nds = 1 to ndatsets.
compute x = raw.
loop #c = 1 to nvars.
loop #r = 1 to (ncases -1).
compute k = trunc( (ncases - #r + 1) * uniform(1,1) + 1 ) + #r - 1.
compute d = x(#r,#c).
compute x(#r,#c) = x(k,#c).
compute x(k,#c) = d.
end loop.
end loop.
compute vcv = nm1 * (sscp(x) - ((t(csum(x))*csum(x))/ncases)).
compute d = inv(mdiag(sqrt(diag(vcv)))).
compute r = d * vcv * d.
compute smc = 1 - (1 &/ diag(inv(r)) ).
call setdiag(r,smc).
compute evals(:,#nds) = eval(r).
end loop.
end if.
* identifying the eigenvalues corresponding to the desired percentile.
compute num = rnd((percent*ndatsets)/100).
compute results = { t(1:nvars), realeval, t(1:nvars), t(1:nvars) }.
loop #root = 1 to nvars.
compute ranks = rnkorder(evals(#root,:)).
loop #col = 1 to ndatsets.
do if (ranks(1,#col) = num).
compute results(#root,4) = evals(#root,#col).
break.
end if.
end loop.
end loop.
compute results(:,3) = rsum(evals) / ndatsets.
print /title="PARALLEL ANALYSIS:".
do if (kind = 1 and randtype = 1).
print /title="Principal Components & Random Normal Data Generation".
else if (kind = 1 and randtype = 2).
print /title="Principal Components & Raw Data Permutation".
else if (kind = 2 and randtype = 1).
print /title="PAF/Common Factor Analysis & Random Normal Data Generation".
else if (kind = 2 and randtype = 2).
print /title="PAF/Common Factor Analysis & Raw Data Permutation".
end if.
compute specifs = {ncases; nvars; ndatsets; percent}.
print specifs /title="Specifications for this Run:"
/rlabels="Ncases" "Nvars" "Ndatsets" "Percent".
print results
/title="Raw Data Eigenvalues, & Mean & Percentile Random Data Eigenvalues"
/clabels="Root" "Raw Data" "Means" "Prcntyle" /format "f12.6".
do if (kind = 2).
print / space = 1.
print /title="Warning: Parallel analyses of adjusted correlation matrices".
print /title="eg, with SMCs on the diagonal, tend to indicate more factors".
print /title="than warranted (Buja, A., & Eyuboglu, N., 1992, Remarks on parallel".
print /title="analysis. Multivariate Behavioral Research, 27, 509-540.).".
print /title="The eigenvalues for trivial, negligible factors in the real".
print /title="data commonly surpass corresponding random data eigenvalues".
print /title="for the same roots. The eigenvalues from parallel analyses".
print /title="can be used to determine the real data eigenvalues that are".
print /title="beyond chance, but additional procedures should then be used".
print /title="to trim trivial factors.".
print / space = 2.
print /title="Principal components eigenvalues are often used to determine".
print /title="the number of common factors. This is the default in most".
print /title="statistical software packages, and it is the primary practice".
print /title="in the literature. It is also the method used by many factor".
print /title="analysis experts, including Cattell, who often examined".
print /title="principal components eigenvalues in his scree plots to determine".
print /title="the number of common factors. But others believe this common".
print /title="practice is wrong. Principal components eigenvalues are based".
print /title="on all of the variance in correlation matrices, including both".
print /title="the variance that is shared among variables and the variances".
print /title="that are unique to the variables. In contrast, principal".
print /title="axis eigenvalues are based solely on the shared variance".
print /title="among the variables. The two procedures are qualitatively".
print /title="different. Some therefore claim that the eigenvalues from one".
print /title="extraction method should not be used to determine".
print /title="the number of factors for the other extraction method.".
print /title="The issue remains neglected and unsettled.".
end if.
compute root = results(:,1).
compute rawdata = results(:,2).
compute percntyl = results(:,4).
save results /outfile= 'screedata.sav' / var=root rawdata means percntyl .
end matrix.
* plots the eigenvalues, by root, for the real/raw data and for the random data.
GET file= 'screedata.sav'.
TSPLOT VARIABLES= rawdata means percntyl /ID= root /NOLOG.
.sps uzantılı dosya SPSS içerisinde açıldığında Syntax Editor penceresi görüntülenir. Syntax dosyası, SPSS’in hangi işlemleri hangi parametrelerle gerçekleştireceğini belirleyen komutları içerir.
Burada önemli bir ayrıntı vardır. rawpar.sps dosyasında programı denemek amacıyla oluşturulmuş yapay örnek veri komutları da bulunmaktadır. O’Connor, araştırmacının kendi veri setini kullanacağı durumda bu yapay veri oluşturma bölümünün kullanılmaması gerektiğini açıkça belirtmektedir.
Araştırmacının kendi açık SPSS veri setini kullanması durumunda programın veri okuma kısmı aktif veri setine yönlendirilebilir.
Örneğin temel yapı şöyledir:
GET raw / FILE = * / missing=omit / VAR = m1 TO m18.Buradaki FILE = * ifadesi, SPSS içerisinde o anda aktif olan veri setinin kullanılmasını sağlar. O’Connor’ın programı ayrıca daha önce kaydedilmiş bir .sav dosyasının doğrudan okunmasına da izin vermektedir.
Şekil 2. O’Connor rawpar.sps dosyasının SPSS Syntax Editor içerisinde açılması
3. Analize Dahil Edilecek Maddeleri Syntax İçinde Belirleyin
Paralel analizde en kritik adımlardan biri hangi değişkenlerin analize alınacağını doğru tanımlamaktır.
O’Connor Syntax’ında bu işlem GET komutundaki /VAR bölümü aracılığıyla yapılabilir. Örneğin ölçek maddeleri veri setinde ardışık olarak m1 ile m18 arasında bulunuyorsa:
/ VAR = m1 TO m18.şeklinde tanımlanabilir.
Böylece program yalnızca bu 18 değişkeni kullanarak paralel analiz gerçekleştirir.
Maddeler veri setinde ardışık değilse değişkenlerin tek tek belirtilmesi daha güvenli olabilir. Örneğin araştırmada çıkarılmış bir madde bulunuyorsa, analiz edilen değişken listesi mevcut ölçek yapısını doğru biçimde yansıtmalıdır.
Bu nokta özellikle ölçek geliştirme çalışmalarında önemlidir. Çünkü daha önce madde analizi veya Açımlayıcı Faktör Analizi (Exploratory Factor Analysis, EFA) sonucunda bir madde veri setinden analiz dışı bırakılmışsa, paralel analizin de nihai olarak incelenen madde setiyle gerçekleştirilmesi gerekir.
Başka bir ifadeyle 18 madde üzerinden faktör yapısı inceleniyorsa paralel analiz 18 madde üzerinden yürütülmelidir. Yaş, cinsiyet veya demografik değişkenlerin yanlışlıkla bu listeye eklenmesi elde edilen random ve gerçek özdeğerleri değiştirerek faktör sayısı kararını geçersiz hale getirebilir.
4. Paralel Analiz Parametrelerini Düzenleyin
Analize dahil edilecek değişkenler belirlendikten sonra paralel analizin temel parametreleri düzenlenir.
O’Connor’ın rawpar.sps programında kullanıcı tarafından belirlenmesi gereken dört temel parametre bulunmaktadır:
compute ndatsets = 100.compute percent = 95.
compute kind = 1.
compute randtype = 1.
Bu parametreler sırasıyla:
ndatsets → oluşturulacak paralel veri seti sayısını
percent → karşılaştırmada kullanılacak random özdeğer yüzdeliğini
kind → Principal Components veya Principal Axis/Common Factor yaklaşımını
randtype → rastgele verinin nasıl oluşturulacağını
belirlemektedir.
Bu nedenle Syntax dosyasının tamamını değiştirmek gerekmez. Kullanıcının kendi araştırmasına göre düzenlemesi gereken temel bölüm bu parametreler ile analize dahil edilecek değişken listesidir.
Şekil 3. SPSS Parallel Analysis Syntax içerisinde düzenlenecek temel parametreler
5. ndatsets Değeri: Kaç Rastgele Veri Seti Oluşturulmalı?
ndatsets, paralel analizde kaç adet karşılaştırma veri seti oluşturulacağını belirler.
Örneğin:
compute ndatsets = 1000.yazıldığında program 1.000 paralel veri seti oluşturur ve her veri setinden elde edilen özdeğerleri kullanarak random özdeğer dağılımını hesaplar.
Paralel analizin temel avantajlarından biri, gerçek veride gözlenen özdeğerleri tek bir teorik sınırla değil, aynı örneklem ve değişken yapısı altında elde edilebilecek rastgele özdeğerlerle karşılaştırmasıdır. Bu nedenle oluşturulan paralel veri seti sayısı, referans dağılımının kararlılığı açısından önemlidir.
O’Connor, özellikle ham veri permütasyonuna dayalı analizlerde önce yaklaşık 100 veri setiyle bir deneme çalıştırması yapılmasını ve işlem süresinin değerlendirilmesini önermektedir. Nihai analizler için ise 1.000 veri setinin genellikle yeterli olduğunu, sınırda kalan faktör kararlarında daha fazla veri setinin kullanılabileceğini belirtmektedir.
Dolayısıyla nihai bir ölçek geliştirme çalışmasında:
compute ndatsets = 1000.makul bir başlangıç seçimidir.
Daha yüksek simülasyon sayıları da kullanılabilir. Örneğin 5.000 veya 10.000 tekrar, hesaplama süresini artırmakla birlikte random referans dağılımının daha ayrıntılı tahmin edilmesini sağlayabilir. Özellikle gerçek özdeğer ile random referans özdeğeri birbirine çok yakınsa daha yüksek tekrar sayısı tercih edilebilir.
6. percent Değeri: %95 Percentile Ne Anlama Gelir?
percent parametresi, random veri setlerinden elde edilen özdeğer dağılımının hangi yüzdeliğinin gerçek özdeğerlerle karşılaştırılacağını belirler.
Örneğin:
compute percent = 95.ayarlandığında program her faktör sırası için random özdeğerlerin %95. yüzdeliğini (95th percentile) hesaplar. O’Connor’ın programı Output ekranında hem random özdeğerlerin ortalamasını hem de kullanıcının seçtiği yüzdelik değerini ayrı sütunlar halinde göstermektedir.
Buradaki %95 değeri bir p < .05 anlamlılık testi değildir.
Bu ayrım önemlidir.
Örneğin üçüncü faktör için random veri setlerinin %95 özdeğeri .634 olarak hesaplandıysa bu, rastgele oluşturulan özdeğerlerin yaklaşık %95’inin .634 veya bunun altında bulunduğunu ifade eden bir referans noktasıdır.
Gerçek verinin üçüncü özdeğeri:
1.111
ise:
1.111 > .634
olduğu için üçüncü boyuttaki gerçek özdeğer, rastgele veriden beklenen referans değerin üzerindedir.
Bu karşılaştırma faktörlerin tutulup tutulmayacağ ına ilişkin temel göstergelerden birini oluşturur.
7. kind Değeri: Principal Components ve Common Factor Seçimi
kind parametresi paralel analizde hangi tür özdeğerlerin hesaplanacağını belirler.
O’Connor Syntax’ında iki seçenek bulunmaktadır:
compute kind = 1.kind = 1 → Principal Components Analysis
ve
compute kind = 2.kind = 2 → Principal Axis/Common Factor Analysis
Bu ayrım önemlidir çünkü Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis, PCA) ile ortak faktör modeli aynı istatistiksel yaklaşım değildir.
Principal Components özdeğerleri korelasyon matrisindeki toplam varyansa dayanırken, Principal Axis/Common Factor yaklaşımında ortak varyansa odaklanan düzeltilmiş bir korelasyon matrisi kullanılmaktadır. O’Connor’ın programında kind = 2 seçildiğinde köşegenlerde başlangıç ortaklık tahminleri olarak squared multiple correlations kullanılmaktadır.
O’Connor ayrıca önemli bir metodolojik tartışmaya dikkat çekmektedir: Araştırmanın nihai amacı common factor analysis yapmak olduğunda faktör sayısının Principal Components özdeğerleriyle mi yoksa common/principal axis özdeğerleriyle mi belirlenmesi gerektiği konusunda literatürde tam bir uzlaşma bulunmamaktadır. Programın iki seçeneği de sunmasının nedeni budur.
Bu nedenle kind değerini yalnızca “1 veya 2’den hangisi daha iyi?” şeklinde seçmek yerine, araştırmada kullanılan faktör çıkarma yaklaşımıyla birlikte değerlendirmek gerekir.
8. randtype Değeri: Random Data ve Raw Data Permutation
randtype, paralel analizde karşılaştırma verilerinin nasıl oluşturulacağını belirler.
İki seçenek bulunmaktadır:
compute randtype = 1.randtype = 1 → Normal dağılımlı rastgele veri üretimi
ve:
compute randtype = 2.randtype = 2 → Ham verinin permütasyonu (Raw Data Permutation)
İlk yöntemde program gerçek veri setindeki katılımcı sayısı ve değişken sayısını dikkate alarak normal dağılımlı rastgele veri setleri oluşturur.
İkinci yöntemde ise araştırmacının gerçek veri matrisindeki her değişkenin değerleri sütun bazında rastgele karıştırılır. Böylece değişkenler arasındaki özgün ilişki yapısı ortadan kaldırılırken her değişkenin kendi dağılımı korunur. O’Connor, bu özelliğin özellikle gerçek değişkenlerin normal dağılımdan uzak olduğu durumlarda permütasyon yaklaşımını ilgili bir seçenek haline getirdiğini belirtmektedir.
Ancak randtype = 2 daha fazla hesaplama süresi gerektirebilir. Bu nedenle O’Connor önce normal random veriyle analizin denenmesini, daha sonra permütasyon yönteminin düşük tekrar sayısıyla test edilmesini ve nihai analizde istenen sayıda paralel veri seti kullanılmasını önermektedir.
Örneğin PAF/Common Factor Analysis + Raw Data Permutation + %95 referans değer + 1.000 tekrar kullanılacaksa kullanıcı tarafından düzenlenen temel parametreler şu mantığı taşır:
compute ndatsets = 1000.compute percent = 95.
compute kind = 2.
compute randtype = 2.
9. Paralel Analiz Syntax’ını Çalıştırın
Değişken listesi ve parametreler düzenlendikten sonra Syntax çalıştırılabilir.
O’Connor, paralel analiz programının ana bölümündeki komutların MATRIX ile END MATRIX arasındaki bölümünün birlikte çalıştırılması gerektiğini belirtmektedir.
SPSS Syntax Editor içerisinde çalıştırılacak komutlar seçildikten sonra üst araç çubuğundaki Run düğmesi kullanılabilir. IBM’in resmi SPSS dokümantasyonuna göre:
Run → All açık Syntax dosyasındaki tüm komutları,
Run → Selection yalnızca seçili komutları,
Run → To End imlecin bulunduğu noktadan dosyanın sonuna kadar olan komutları
çalıştırır.
Paralel analiz Syntax’ında yanlışlıkla O’Connor’ın deneme amacıyla eklediği yapay veri oluşturma komutlarının da çalıştırılmamasına dikkat edilmelidir. Kendi veri setiniz kullanılacaksa Syntax’ın aktif veri setini ve doğru değişkenleri okuduğu kontrol edilmelidir.
Analiz başladıktan sonra özellikle randtype = 2 ve yüksek ndatsets değerlerinde işlemin tamamlanması, veri büyüklüğüne ve bilgisayarın işlem kapasitesine bağlı olarak biraz zaman alabilir.
Şekil 4. SPSS Syntax Editor içerisinde Parallel Analysis komutlarının çalıştırılması
10. SPSS Output Ekranındaki Paralel Analiz Sonuçlarını Bulun
Syntax başarıyla tamamlandığında paralel analiz sonuçları SPSS Output Viewer içerisinde görüntülenir.
O’Connor’ın programı ilk olarak kullanılan analiz türünü belirtir. Örneğin seçilen parametrelere bağlı olarak Output başlığında:
PAF/Common Factor Analysis & Raw Data Permutation
veya:
Principal Components & Random Normal Data Generation
gibi bir ifade görülebilir.
Ardından program çalıştırılan analizin temel özelliklerini gösterir:
Ncases → örneklem büyüklüğü
Nvars → analize dahil edilen değişken sayısı
Ndatsets → oluşturulan paralel veri seti sayısı
Percent → kullanılan yüzdelik değer
Bunun hemen ardından paralel analizin asıl yorumlanacak tablosu gelir.
Tabloda temel olarak dört bilgi bulunur:
Output sütunu | Anlamı |
Root | Faktör/bileşen sırası |
Raw Data | Gerçek veriden elde edilen eigenvalue |
Means | Random veri setlerindeki ortalama eigenvalue |
Prcntyle | Seçilen yüzdelikteki random eigenvalue |
O’Connor’ın Syntax’ı bu tabloyu “Raw Data Eigenvalues, & Mean & Percentile Random Data Eigenvalues” başlığı altında üretmektedir.
Örneğin sonuçların bir bölümü şöyle olsun:
Faktör | Gerçek Veri | Random Ortalama | Random %95 |
1 | 6.666 | .797 | .944 |
2 | 1.365 | .650 | .761 |
3 | 1.111 | .542 | .634 |
4 | .672 | .450 | .532 |
5 | .502 | .369 | .443 |
6 | .318 | .295 | .363 |
Burada dikkat edilmesi gereken yalnızca gerçek özdeğerin 1 değerinden büyük olup olmadığı değildir. Paralel analizde gerçek veriden elde edilen her özdeğer, aynı sıradaki random referans özdeğerle karşılaştırılır.
Örneğin beşinci faktör için:
Gerçek eigenvalue = .502 Random %95 eigenvalue = .443
olduğundan:
.502 > .443
ve beşinci faktör rastgele veriden beklenen düzeyin üzerinde kalmaktadır.
Altıncı faktörde ise:
Gerçek eigenvalue = .318 Random %95 eigenvalue = .363
olduğu için:
.318 < .363
koşulu ortaya çıkar.
Bu örnekte %95 random özdeğer ölçütü esas alındığında ilk beş faktörün korunması, altıncı faktörden itibaren faktörlerin tutulmaması yönünde bir paralel analiz sonucu elde edilir.
Bu örnek aynı zamanda paralel analizin klasik eigenvalue > 1 kuralından neden farklı sonuç verebileceğini açık biçimde göstermektedir. Beşinci faktörün özdeğeri yalnızca .502 olmasına rağmen random referans değerinden daha yüksektir. Dolayısıyla Kaiser’in eigenvalue > 1 kuralı ile paralel analiz aynı faktör sayısını vermek zorunda değildir.
Şekil 5. SPSS Output Viewer içerisinde paralel analiz özdeğerlerinin görüntülenmesi
Paralel analiz (Parallel Analysis), faktör sayısının belirlenmesi amacıyla Principal Axis/Common Factor Analysis yaklaşımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Analizde 150 katılımcıdan elde edilen 18 maddelik veri seti kullanılmış, ham verinin sütun bazlı permütasyonuna dayalı 1.000 rastgele veri seti oluşturulmuş ve karşılaştırma ölçütü olarak rastgele özdeğer dağılımının %95. yüzdeliği esas alınmıştır.
Paralel analiz sonucunda ilk beş faktöre ait gerçek veri özdeğerlerinin sırasıyla 3.788, 2.204, 1.817, 1.524 ve 1.256 olduğu görülmüştür. Bu değerlerin tamamı aynı faktör sıraları için elde edilen %95 rastgele özdeğerlerden (0.941, 0.751, 0.638, 0.532 ve 0.440) daha yüksektir. Altıncı faktörde ise gerçek veri özdeğeri 0.126, %95 rastgele özdeğer 0.360 olarak hesaplanmış ve gerçek özdeğer rastgele referans değerin altında kalmıştır. Buna göre paralel analiz sonuçları beş faktörlü yapının korunmasını desteklemektedir.
Buradaki karar mantığı basittir: Gerçek veriden elde edilen özdeğer, aynı sıradaki rastgele verinin referans özdeğerinden büyük olduğu sürece ilgili faktör korunur. Bu örnekte karşılaştırma beşinci faktöre kadar sağlanmakta, altıncı faktörde ise tersine dönmektedir. Bu nedenle paralel analiz açısından kesme noktası beş faktör olarak belirlenmektedir.
Paralel Analiz Hakkında Sıkça Sorulan Sorular (S.S.S.)
Paralel Analiz (Parallel Analysis) Nedir?
Paralel analiz, Açımlayıcı Faktör Analizinde (AFA) kaç faktörün korunacağına karar vermek için kullanılan faktör tutma yöntemlerinden biridir. Gerçek veriden elde edilen özdeğerler (eigenvalues), aynı örneklem büyüklüğü ve değişken sayısı temelinde oluşturulan rastgele verilerin özdeğerleriyle karşılaştırılır. Gerçek özdeğer rastgele referans özdeğerin üzerinde kaldığı sürece ilgili faktörün korunması desteklenir.
SPSS’te Paralel Analiz Nasıl Yapılır?
SPSS'in standart Factor Analysis menüsünde doğrudan bir Parallel Analysis seçeneği bulunmaz. Paralel analiz, SPSS Syntax kullanılarak gerçekleştirilebilir. O'Connor'ın rawpar.sps programında analiz edilecek değişkenler ile ndatsets, percent, kind ve randtype parametreleri belirlendikten sonra Syntax çalıştırılır ve gerçek veri özdeğerleri rastgele veri özdeğerleriyle karşılaştırılır.
Faktör Analizinde Paralel Analiz Neden Yapılır?
Paralel analiz, faktör analizinde korunacak faktör sayısının yalnızca eigenvalue > 1 gibi sabit bir kurala göre belirlenmesini önlemek amacıyla kullanılır. Yöntem, gerçek veride elde edilen özdeğerleri rastgele veriden beklenen özdeğerlerle karşılaştırdığı için faktör sayısının belirlenmesine ampirik bir referans sağlar.
Paralel Analizde Kaç Faktör Tutulacağı Nasıl Belirlenir?
Her faktör sırası için gerçek veriden elde edilen eigenvalue, aynı sıradaki rastgele veri eigenvalue değeriyle karşılaştırılır. Gerçek özdeğer referans değerin üzerinde olduğu sürece faktör korunabilir. Gerçek özdeğerin rastgele referans değerin altına düştüğü nokta, faktör sayısının belirlenmesinde temel kesme noktası olarak değerlendirilir.
Eigenvalue (Özdeğer) Nedir ve Paralel Analizde Nasıl Yorumlanır?
Eigenvalue (özdeğer), bir faktör veya bileşen tarafından temsil edilen varyans miktarını ifade eden istatistiksel değerdir. Paralel analizde özdeğer tek başına değerlendirilmez. Gerçek verinin özdeğeri, aynı faktör sırası için rastgele veriden elde edilen referans özdeğerle karşılaştırılır.
Paralel Analiz ile Eigenvalue > 1 Kuralı Arasındaki Fark Nedir?
Eigenvalue > 1 kuralı, özdeğeri 1'in üzerinde bulunan faktörlerin korunmasını öneren Kaiser kriterine dayanır. Paralel analiz ise sabit bir 1.00 sınırı kullanmak yerine gerçek özdeğerleri rastgele veri özdeğerleriyle karşılaştırır. Bu nedenle iki yöntem aynı veri setinde farklı sayıda faktör önerebilir.
Scree Plot ile Paralel Analiz Arasındaki Fark Nedir?
Scree Plot, özdeğerlerin faktör sırasına göre değişimini grafik üzerinde gösterir ve faktör sayısı genellikle eğrinin belirgin biçimde kırıldığı noktaya göre değerlendirilir. Paralel analiz ise gerçek ve rastgele özdeğerleri sayısal olarak karşılaştırır. Faktör sayısına karar verirken Scree Plot, paralel analiz ve faktörlerin teorik yorumlanabilirliği birlikte değerlendirilebilir.
Ölçek Geliştirme Çalışmalarında Paralel Analiz Kullanılır mı?
Evet. Paralel analiz özellikle ölçek geliştirme çalışmalarındaki Açımlayıcı Faktör Analizi (AFA) aşamasında korunacak faktör sayısını değerlendirmek amacıyla kullanılabilir. Bununla birlikte faktör sayısına ilişkin nihai karar yalnızca paralel analiz sonucuna dayandırılmamalı, faktör yükleri, ortak varyanslar, çapraz yüklenmeler, faktörlerin yorumlanabilirliği ve kuramsal yapı da dikkate alınmalıdır.
Kaynakça
Buja, A., & Eyuboglu, N. (1992). Remarks on parallel analysis. Multivariate Behavioral Research, 27(4), 509–540. https://doi.org/10.1207/S15327906MBR2704_2
Glorfeld, L. W. (1995). An improvement on Horn’s parallel analysis methodology for selecting the correct number of factors to retain. Educational and Psychological Measurement, 55(3), 377–393. https://doi.org/10.1177/0013164495055003002
Hayton, J. C., Allen, D. G., & Scarpello, V. (2004). Factor retention decisions in exploratory factor analysis: A tutorial on parallel analysis. Organizational Research Methods, 7(2), 191–205. https://doi.org/10.1177/1094428104263675
Horn, J. L. (1965). A rationale and test for the number of factors in factor analysis. Psychometrika, 30(2), 179–185. https://doi.org/10.1007/BF02289447
IBM. (n.d.). FACTOR. IBM Documentation. https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/30.0.0?topic=reference-factor
IBM. (n.d.). Running command syntax. IBM Documentation. https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/cd?topic=editor-running-command-syntax
O’Connor, B. P. (2000). SPSS and SAS programs for determining the number of components using parallel analysis and Velicer’s MAP test. Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 32(3), 396–402. https://doi.org/10.3758/BF03200807
O’Connor, B. P. (n.d.). Programs for number of components and factors. University of British Columbia Okanagan. https://oconnor-psych.ok.ubc.ca/nfactors/nfactors.html
