Sosyal bilimlerde, eğitimde, psikolojide, işletmede ve sağlık bilimlerinde yapılan araştırmalarda en kritik aşamalardan biri ölçek geliştirme ve geçerlilik-güvenilirlik analizleridir. Ölçek geliştirme ya da ölçek uyarlama çalışmalarında araştırmacıların karşısına çıkan en önemli yöntemsel ikilem şudur: “Çalışmamda Açımlayıcı Faktör Analizi (Exploratory Factor Analysis – EFA) mi, yoksa Doğrulayıcı Faktör Analizi (Confirmatory Factor Analysis – CFA) mi kullanmalıyım?”
EFA, araştırmacının ölçeğin altında yatan faktör yapısını keşfetmesini sağlayan bir tekniktir. CFA ise önceden belirlenmiş teorik bir faktör yapısının veriye uyumunu test eder. Bu iki yöntem arasındaki seçim yalnızca istatistiksel bir karar değil; aynı zamanda teorik çerçeve, araştırmanın amacı, veri yapısı ve hipotezlerin türü ile doğrudan ilişkilidir.
Yanlış yöntem seçimi, ölçeğin faktör yapısını yanlış yorumlamaya, güvenirlik ve geçerlilik sorunlarına ve tez bulgularının zayıflamasına yol açabilir. Bu nedenle tez yaptırma sürecinde EFA mı CFA mı sorusu, araştırmanın metodolojik güvenilirliğini belirleyen kritik bir adımdır.
Bu yazıda, EFA ve CFA’nın tanımları, varsayımları, avantajları–dezavantajları, kullanım alanları, uygulama örnekleri, karar kriterleri ve stratejik ipuçları ayrıntılı olarak ele alınacaktır.
1. Faktör Analizinin Amacı
-
Ölçeklerdeki maddeler arasındaki ilişkileri açıklamak.
-
Gizil faktörleri ortaya çıkarmak ya da doğrulamak.
-
Ölçüm araçlarının geçerliliğini artırmak.
2. EFA’nın Tanımı
-
Ölçeğin altında yatan faktör yapısını keşfetmeye yönelik bir yöntemdir.
-
Önceden belirlenmiş bir model gerektirmez.
-
Veri temelli, keşifsel bir tekniktir.
3. CFA’nın Tanımı
-
Önceden belirlenmiş teorik bir faktör yapısını test eder.
-
Ölçüm modelinin veriyle uyumunu değerlendirir.
-
Yapısal eşitlik modellemesinin (SEM) bir parçasıdır.
4. EFA’nın Varsayımları
-
Yeterli örneklem büyüklüğü (en az 5–10 kat madde sayısı).
-
Maddeler arasında anlamlı korelasyonlar olmalı.
-
KMO ve Bartlett testleri uygun olmalı.
5. CFA’nın Varsayımları
-
Teorik bir model önceden belirlenmiş olmalı.
-
Büyük örneklem gerektirir (genellikle 200+).
-
Çok değişkenli normallik varsayımı bulunur.
6. EFA’nın Avantajları
-
Keşifsel çalışmalarda güçlüdür.
-
Yeni ölçek geliştirme için uygundur.
-
Faktör yapısı hakkında esneklik sağlar.
7. CFA’nın Avantajları
-
Teorik modellerin doğruluğunu test eder.
-
Model uyum indeksleri (CFI, RMSEA, χ²/df) sunar.
-
Ölçüm geçerliliğini ve güvenilirliğini kanıtlar.
8. EFA’nın Dezavantajları
-
Yalnızca keşifsel, doğrulayıcı değildir.
-
Faktör yapısının genellenebilirliği sınırlı olabilir.
9. CFA’nın Dezavantajları
-
Büyük örneklem gerektirir.
-
Yanlış model spesifikasyonu ciddi sorun yaratır.
-
Karmaşık ve yorumu daha zordur.
10. Karar Kriterleri
-
Yeni ölçek geliştiriliyorsa → EFA.
-
Ölçek uyarlaması yapılıyorsa → Önce EFA, sonra CFA.
-
Teorik model önceden varsa → CFA.
11. Uygulamalı Örnek 1: Eğitim
Araştırma: “Öğrencilerin öğrenme stratejileri ölçeği.”
-
Ölçek yeni geliştiriliyorsa → EFA.
-
Teorik modele dayalı uyarlama yapılıyorsa → CFA.
12. Uygulamalı Örnek 2: Psikoloji
Araştırma: “Kaygı ölçeğinin Türkçeye uyarlanması.”
-
İlk adım: Faktör yapısını keşfetmek için EFA.
-
İkinci adım: Teorik yapıyı doğrulamak için CFA.
13. Uygulamalı Örnek 3: Sağlık
Araştırma: “Hasta memnuniyeti ölçeği.”
-
Yeni ölçek geliştirme → EFA.
-
Uluslararası geçerliliği test etme → CFA.
14. Uygulamalı Örnek 4: İşletme
Araştırma: “Müşteri bağlılığı ölçeği.”
-
Yeni pazarda ölçek test ediliyorsa → EFA.
-
Mevcut teorik yapı doğrulanıyorsa → CFA.
15. Uygulamalı Örnek 5: Sosyoloji
Araştırma: “Toplumsal güven ölçeği.”
-
Faktör yapısı belirsiz → EFA.
-
Teorik çerçeve net → CFA.
16. Türkiye’de Tezlerde Kullanımı
Türkiye’de ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarında sıklıkla şu yol izlenir: Önce EFA ile faktör yapısı keşfedilir, ardından CFA ile doğrulama yapılır. Özellikle yüksek lisans ve doktora tezlerinde bu ikilinin birlikte kullanımı yaygın hale gelmiştir.
17. Etik Boyutlar
-
Sırf model uysun diye faktör yapısını değiştirmek etik değildir.
-
EFA’da elde edilen yapıyı doğrulamadan kullanmak risklidir.
-
CFA’da uyum indekslerini manipüle etmek bilimsel güvenilirliği zedeler.
18. Yaygın Hatalar
-
Küçük örneklemle CFA yapmak.
-
Teorik model olmadan CFA uygulamak.
-
EFA sonuçlarını doğrudan nihai kabul etmek.
19. Kontrol Listesi
-
Ölçeğim yeni mi, uyarlanmış mı?
-
Örneklem büyüklüğüm yeterli mi?
-
Teorik modelim var mı?
-
Uygun yazılımları (SPSS, AMOS, LISREL) seçtim mi?
20. Stratejik İpuçları
-
Yeni ölçeklerde: Önce EFA, sonra CFA.
-
Uyarlamalarda: Hem EFA hem CFA kullanmak güçlü kanıt sağlar.
-
CFA sonuçlarını uyum indeksleriyle birlikte raporlayın.
-
Faktör yüklerini tablo ve grafiklerle destekleyin.
Sonuç
Tez yaptırma sürecinde EFA mı CFA mı sorusu, ölçek geliştirme ve uyarlama çalışmalarında en kritik metodolojik kararlardan biridir. Eğer amaç yeni bir ölçek geliştirmek veya faktör yapısını keşfetmekse EFA kullanılmalıdır. Eğer amaç mevcut teorik bir modeli doğrulamaksa CFA tercih edilmelidir.
Doğru seçim, ölçeğin geçerliliğini ve güvenilirliğini artırır; yanlış seçim ise tezinizin bilimsel değerini zayıflatır. EFA ve CFA’nın birlikte kullanılması, özellikle doktora düzeyinde tezlerde literatüre güçlü katkılar sağlar.