Bu yazıda sıralı kategorisinde değerlendirilen Likert verileriyle Keşfedici Faktör Analizi (KFA) yapmakiçin normallik varsayımının hangi durumlarda gündeme geleceği, hangi tür KFA yöntemlerinin söz konusu olduğu,SPSS, PRELIS ve FACTOR yazılımlarıyla normallik değerlemesinin nasıl yapılacağı, değişik KFA yöntemlerininfaktöriyel yapıları nasıl ortaya çıkardığı, normallik varsayımının sağlanmadığı durumlarda uygun olmayan KFAyöntemi uygulanırsa faktör yapılarının bundan nasıl etkileneceği ve normallik analizi sonuçlarının nasıl raporlanacağı konuları üzerinde durulmuştur. Çalışma bir yönden eğitsel bir niteliğe sahipken diğer taraftan normaldağılım özelliği göstermeyen verilerin değişik istatistiki yazılımlarda ortaya koyabileceği faktöriyel yapıları sorgulamaktadır. Araştırma bulgularından sıralı ölçek verilerinin kullanıldığı çalışmalarda en sağlıklı faktöriyel yapıların Lisrel-Prelis ve Factor gibi yazılımlarla elde edilebileceği anlaşılmıştır.
In this article, in which situations the normality assumptions will be brought up to make the Exploratory Factor Analysis (EFA) with Likert data evaluated in the ordered category, what kind of EFA methods are concerned, how to make normality evaluation with SPSS, PRELIS and FACTOR software, how to make the factorial structures of different EFA methods and how the factor structures will be affected if the non-conformity EFA method is applied in cases where the normality condition is not met and how the results of the normality analysis will be reported. While the study has an tutorial quality in one aspect, it questions the factorial structures that the data which do not show normal distribution characteristics can be revealed in different statistical software. According to the findings of the research, it was understood that the most healthy factorial structures could be obtained with software such as Lisrel-Prelis and Factor.
