摘要：Bu araştırmada faktörsayının belirlenmesi amacıyla geliştirilen yöntemlerin simülasyon koşullarıaltında karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç için faktör sayısı (1, 2[basit]), örneklem büyüklüğü (250, 1000 ve 3000), madde sayısı (20, 30),ortalama faktör yükü (0.50, 0.70) ve kullanılan korelasyon matrisi (Pearson MomentlerÇarpımı [PPM] ve Tetrakorik) simülasyon koşulu olarak araştırılmıştır. Her birkoşul için 1000 replikasyon yapılmış ve üretilen 24000 veri seti için PPM vetetrakorik korelasyon matrisi üzerinden analizler gerçekleştirilmiştir.Araştırma kapsamında Paralel Analiz, Kısmi Korelasyonların En Küçüğü, DETECT,Optimal Koordinat ve İvmelenme Faktörü yöntemlerinin performansları doğrukestirim yüzdesi ve ortalama fark değerleri üzerinden karşılaştırılmıştır.Araştırma sonucunda hem tetrakorik hem de PPM korelasyon matrisiyle yürütülenMAP analizi en iyi performansı göstermiştir. PA da PPM korelasyon matrisiyleiyi performans göstermiş ancak küçük örneklemde tetrakorik korelasyonmatrisiyle performansı düşmüştür. DETECT yöntemi tek boyutlu yapılarda örneklembüyüklüğü ve ortalama faktör yükünden etkilenmiştir.In this study, thepurpose is to compare factor retention methods under simulation conditions. Forthis purpose, simulations conditions with a number of factors (1, 2 [simple]),sample sizes (250, 1.000, and 3.000), number of items (20, 30), average factorloading (0.50, 0.70), and correlation matrix (Pearson Product Moment [PPM] andTetrachoric) were investigated. For each condition, 1.000 replications wereconducted. Under the scope of this research, performances of the ParallelAnalysis, Minimum Average Partial, DETECT, Optimal Coordinate, and AccelerationFactor methods were compared by means of the percentage of correct estimates,and mean difference values. The results of this study indicated that MAPanalysis, as applied to both tetrachoric and PPM correlation matrices,demonstrated the best performance. PA showed a good performance with the PPMcorrelation matrix, however, in smaller samples, the performance of thetetrachoric correlation matrix decreased. The Acceleration Factor methodproposed one factor for all simulation conditions. For unidimensionalconstructs, the DETECT method wasaffected by both the sample size and average factor loading.
关键词：trenAçımlayıcı faktör analizi;Faktör sayısını belirleme;Paralel analiz;Kısmi korelasyonların en küçüğü;DETECT
