FAKTÖRLEŞTİRME (EXTRACTION) SONUÇLARININ KARŞILAŞTIRILARAK, VERİ SETİNİN İYİ TANIMLANIP TANIMLANMADIĞININ BELİRLENMESİ

Authors : Ebru ÖZGÜR

Pages : 0-0

View : 11 | Download : 5

Publication Date : 2010-11-26

Article Type : Research Paper

Abstract :Özet: Faktör analizi, fazla sayıdaki gözlenen değişkenler ile açıklanan bilginin önemli bir kısmım daha az sayıdaki, faktör adı verilen bileşenler ile açıklamaya çalışır, Bu bileşenler elde edilirken bir çok farklı faktörleştirme insert ignore into journalissuearticles values(faktör çıkarma); yöntemi kullanılabilir. Kullanılan farklı faktörleştirme yöntemlerine aiı sonuçlar birbiri ile ne kadar uyumlu ise seçilen değişkenlerin analiz için o kadar uygun olduğu söylenebilir. Bu nedenle bu çalışmada; 2000 yılı için 81 ile ait 21 değişkene Temel Bileşenler, Ağırlıklandınlmamış EKK, Genelleştirilmiş EKK ve İmaj Faktörleştirmesi olmak üzere 4 farklı faktörleştirme yöntemi uygulanmış, bu yöntemlerden elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak veri setinin iyi tanımlanıp tanımlanmadığının ortaya konulması amaçlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Temel Bileşenler, Ağırlıklandınlmamış En Küçük Kareler, Genelleştirilmiş En Küçük Kareler, İmaj Faktörleştirmesi.   Abstract: With the aid of factor analysis, an important part of information explained by several observed variables is evaluated by fewer components called factors. In obtaining those components, a number of factor extraction methods can be used. The more consistent results came out by factor extraction methods, the more convenient the variables for analysis. For this reason, 21 variables belonging to 81 countries for the year of 2000 are processed by 4 different extraction methods; Principal Component, Unweighted Least Squares, Generalized Least Squares and Image Factoring in this study. The question of whether data set is well defined or not is tried to be pointed out by comparing provided results. Keywords: Principal Component, Unweighted Least Squares Generalized Least Squares, Image Factoring.
Keywords :