4.2 Açımlayıcı Faktör Analizi Hesaplama Adımları

4.2.1 Adım 1: Verinin Faktör analizi hesaplamak için uygunluğu

AFA çok değişkenli parametrik bir istatistiktir ve hesaplanabilmesi için veri setine ilişkin bazı ön koşulların sağlanması diğer bir ifade ile bazı varsayımların karşılanması gereklidir.

4.2.2 Örneklem Büyüklüğü

AFA hesaplama sürecinde sağlanması gereken ön koşulların başında ise örneklem büyüklüğü gelir. Pallant (2016)’ın da belirttiği gibi küçük örneklemlerden elde edilen korelasyon katsayıları büyük örneklemlerden elde edilenlere kıyasla daha az güvenilir olacaktır. Bazı kaynaklara göre örneklem büyüklüğü için mutlak bir değer belirlenmiştir. Örneğin faktör analizi hesaplamak için örneklem büyüklüğünün 300 olması gerektiğini vurgulanmıştır. Tabi burada faktör yüklerinin büyüklüğü de önemlidir. Eğer analiz sonucunda yüksek faktör yükleri elde edilmiş ise 150 kişilik bir örnekleminde yeterli olabileceği belirtilmiştir (Tabachnik & Fidell, 2013). Guadagnoli ve Velicer (1988) ise eğer 4 ya da daha fazla maddeye veya değişkene ilişkin faktör yükleri 0.60’dan büyük ise örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak güvenilir sonuçlar elde edilebileceğini belirtmişlerdir. Bunların dışında ortak varyans (communalities) değerlerine dayalı olarak da örneklem büyüklüğüne ilişkin belirlemeler yapılabilmektedir. Örneğin tüm maddelere ilişkin ortak varyans değerleri 0.6 değerinin üzerindeyse 100’den küçük örneklemlerin bile yeterli olabileceği belirtilmektedir (Field, 2005) Ancak biz verilen son iki örneğin eğitim ve sosyal bilimler uygulamaları özelinde çok esnek olduğunu ve araştırmacıları hatalı uygulamalara yönlendirebileceğini düşünüyoruz. Şu bir gerçektir ki faktör yükleri veya ortak varyans değerleri çözümleme öncesinde bilinemeyeceği için bu değerlere dayalı olarak örneklem büyüklüğünü belirlemek pratikte çok mümkün olmamaktadır.

Bazı araştırmacılar ise örneklem büyüklüğünün madde sayısına dayalı olarak (ya da diğer bir ifade ile yanıtlayıcıların madde sayısına oranı) belirlenebileceğini belirtmişlerdir. Palland (2016) ve Nunally (1978) madde başına 10 yanıtlayıcı olması gerektiğini vurgularken bazı yazarlar madde sayısının 5 katını yeterli görmektedir (Tabachnik & Fidell, 2013). Ancak genel kanı madde başına 10-15 yanıtlayıcı olması şeklindedir. Ancak sonuç olarak şu belirtilebilir ki ne kadar büyük örnekleme ulaşırsanız elde ettiğiniz maddeler arası korelasyon katsayıları o kadar güvenilir olacaktır.

4.2.3 Korelasyon Matrisinin Faktör Çıkarmaya Uygunluğu

Bu amaçla kullanılabilecek yaklaşımlardan birisi KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) örneklem uygunluğu/yeterliği testidir. KMO hem tüm değişkenler için ayrı ayrı hem de değişkenlerin tümü için hesaplanabilmektedir. Temelde KMO değişkenler arasındaki korelasyon katsayının karesinin, yine değişkenler arasındaki kısmi korelasyon katsayının karesine oranıdır. KMO 0 ila 1 arasında değer alır. KMO değerinin 0 olması kısmi korelasyon toplamlarının korelasyon toplamlarına göre yüksek olduğu anlamına gelir. Bu durum veri setinin faktör analizi için uygun olmadığı şeklinde yorumlanabilir (Field, 2005). KMO değerinin 1’e yakın olması beklenir ve 0.90 üzeri mükemmel, 0.80 - 0.90 arası çok iyi, 0.70-0.80 arası iyi, 0.50-0.70 arası orta düzey olarak kabul edilir (Hutcheson & Sofroniou, 1999). Kaiser (1974) 0.50 üzerindeki değerlerin uygun kabul edilebileceğini belirtmiştir. Ancak sosyal bilimler ve eğitim bilimleri alanında ölçme araçlarının yapı geçerliğini test etme sürecinde en az 0.70 ve üzerinde KMO değerlerine ulaşılmasını önerebiliriz.

AFA maddeler/değişkenler arasındaki korelasyona dayalı bir tekniktir. Eğer maddeler arasında korelasyon yoksa, elde edeceğimiz korelasyon matrisi birim matris olacaktır. “Bartlett Küresellik Testi” (Bartlett Test of Sphericity) korelasyon matrisinin birim matrise olan benzeşikliğini test eder. Eğer popülasyona ilişkin korelasyon matrisi birim matrise benzerse değişkenler kendi arasında çok kötü korelasyon gösterdiği anlamına gelir. Başka bir ifade ile değişkenler birbirinden tamamen bağımsızdır. Bu durum değişkenlerin bir arada toplanarak bir küme veya bir faktör oluşturmasını engeller ve AFA hesaplanma sürecinde önemli bir problemdir. İşte Bartlett testi korelasyon matrisimizin birim matristen farklı olup olmadığını test eder. Bu nedenle Bartlett testinin istatistiksel olarak anlamlı çıkması (H0 hipotezin reddedilmesi) değişkenler arasındaki korelasyonların sıfırdan farklılaştığı anlamına gelir. Bu durum verinin faktör analizine uygunluğunun kanıtlarındandır (Field, 2005).

Ancak vurgulanması gereken önemli bir nokta vardır. Bilindiği gibi tüm hipotez testleri örneklemden büyüklüğünden etkilenir. Bir önceki başlıkta belirtildiği gibi AFA çok değişkenli bir istatistik olduğu için büyük örneklemler gerektirir. Bu durumda çok büyük örneklemlerde korelasyon matrisi ve birim matrisi birbirinden farklılaşmasa bile Bartlett testi istatistiksel olarak anlamlı çıkabilir. Bu nedenle Bartlett testinin istatistiksel olarak anlamlı çıkması verinin faktör analizine uygunluğunu %100 garantilemez. Analiz sürecinde araştırmacıların bu hususa da dikkat etmeleri önerilir. Aşağıda KMO ve Bartlett testi sonuçlarını veren basit bir shiny uygulaması bulunmaktadır.

1- Öncelikli olarak yükleyeceğiniz veri türünü seçiniz. Veriniz 1-0 gibi ikili puanlanan bir yapıya sahip olabilir veya Likert tipi ölçekler gibi çoklu puanlanan bir yapıya sahip olabilir. Bu ayrım hesaplamalarda arka planda oluşturulacak korelasyon matrisinin yapısının doğru belirlenmesini sağlayacaktır.

2- “sav” uzantılı bir dosyayı seçip sisteme yükleyiniz.

3- Shiny uygulamasının bulunduğu pencerenin sağ tarafında bulunan çubuğu aşağı çekerek KMO ve Bartlett testi sonuçlarını görebilirsiniz.

4.2.4 Çoklu Bağlantı Problemi ve Tekillik

AFA temel olarak maddeler arsındaki korelasyona odaklıdır. Ancak arasında çok yüksek korelasyon olan maddeler ya da değişkenler çoklu bağlantı problemi (multicollinearity) denen bir problemi yaratmaktadır. Ancak şunu belirtmek gerekir ki faktör çıkarma yöntemi olarak “Temel Bileşen Analizi” kullanıyorsanız çoklu bağlantı problemi sorun yaratmayacaktır. Bunun nedeni temel bileşen analizi sürecinde matrisin tersinin alınma işlemi yapılmamasıdır.

Ancak diğer faktör çıkarma yaklaşımları (En çok olabilirlik, temel eksenler, en küçük kareler vb.) kullanıldığında ileri düzey çoklu bağlantı durumu sorun yaratabilir. Tekillik ise değişkenler/maddeler arasında mükemmel ilişki olması durumudur ki bu da sorun teşkil eder. Çoklu bağlantı veya tekillik sorununun olup olmadığının kontrol edilmesi için R- matrisinin (Pearson korelasyon katsayısına dayalı bir matris oluşturulduğunda matrisin ismi, bu katsayısının sembolü olan “r” harfi ile tanımlanır) determinantı incelenebilir. R-matrisini determinantı 0.00001’den büyük ise çoklu bağlantı probleminin olmadığı belirtilebilir (Field, 2005).

Aşağıda korelasyon matrisinin determinantını hesaplayan ve çoklu bağlantı probleminin olup olmadığını test eden basit bir shiny uygulaması yer almaktadır.

2- “sav” uzantılı bir dosyayı seçip sisteme yükleyiniz.

3- Shiny uygulamasının bulunduğu pencerenin sağ tarafında bulunan çubuğu aşağı çekerek determinasyon değerini görebilirsiniz.

4.2.5 Doğrusallık, Normallik ve Uç Değerler

AFA korelasyon temelli bir yöntem olduğu için değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olması beklenir. Tüm değişkenlerin kendi aralarında dağılım grafiklerinin incelenmesi doğrusallığı test etmenin bir yoludur ancak özellikle değişken sayısının çok fazla olduğu durumlarda bunu pratik olarak gerçekleştirmek zor olabilir. Bu nedenle bu işlemin veri setinde bulunan birkaç değişken için yapılıp genel bir kontrol sağlanması önerilmektedir (Palland, 2016). Tabachnik & Fidell (2013) ise değişkenler arasındaki doğrusallığın saçılma grafikleri ile incelenmesi gerektiğini ve doğrusal olmayan ilişkilerin bulunduğu durumlarda değişkenler üzerinde dönüştürme işleminin yapılabileceğini belirtmişlerdir.

Çok değişkenli normallik tüm değişkenlerin ve onların doğrusal kombinasyonlarının normal dağılım göstermesi anlamına gelmektedir. Ancak çok değişkenli normallik testleri çok hassastır ve çoğu zaman varsayımın ihlal edildiği şeklinde sonuç verebilir. Bazı durumlarda tek değişkenli olarak değişkenlerin çarpıklık ve basıklık katsayıları da incelenebilir. Ancak AFA hesaplama sürecinde betimsel olarak gözlenen değişkenler arasında ilişkiler üzerinden değişken azaltmak veya değişkenleri daha az sayıda değişkenle ifade etmek amaçlanıyorsa dağılımın normalliğinin sağlanması zorunlu değildir (Tabachnik & Fidell, 2013). Tabi ki de normalliğin sağlanmış olması analiz sonucunda elde edilen çözümlemelerin güvenirliğini artıracaktır. Normallik varsayımı sağlanmazsa analiz sonuçları bir miktar tahribata uğrasa bile yine de değerli olacaktır.

Desjardins & Bulut (2018) ise faktör çıkarma sürecinde eğer En çok olabilirlik (Maximun Likelihood) yöntemi kullanılmış ise çok değişkenli normalliğin sağlanmasının önemli olduğunu vurgulamış ve eğer bu varsayımın ihlali söz konusu ise “sıradan en küçük kareler” (Oridanary Least Squares- OLS) yönteminin kullanılmasını önermiştir. Kline (1994) bu yöntemi En küçük artıklar faktör analizi (Minimum Residuals Faktör Analysis) olarak isimlendirmektedir. Aslında bu yöntem de faktör analizi başlığı altında kullanılabilecek faktör çıkarma tekniklerinden bir tanesidir.

Tüm çok değişkenli analizlerde olduğu gibi AFA hesaplama sürecinde de uç değerler (tek değişkenli veya çok değişkenli) faktör çözümlemeleri sürecinde olumsuz etkiye sahiptir. Bu nedenle AFA öncesinde uç değer analizlerinin yapılması yerinde olacaktır.

4.2.6 Adım 2: Faktör Çıkarma ve Faktör Sayısını Belirleme

Veri setinin uygunluğu test edildikten sonra AFA hesaplama sürecinde gerçekleştirilmesi gereken ikinci adım faktör çıkarma yöntemini belirlemek ve faktör sayısına karar vermektir. Daha önceki kısımlarda çeşitli faktör çıkarma tekniklerine değinilmişti ve bu nedenle burada detaya girilmemiştir. Ancak kitabın bu bölümünde biz faktör çıkarma sürecinde “Temel Bileşen Analizi”ni (TBA) örneklendireceğiz. Daha önce de vurgulandığı gibi, TBA bazı kaynaklarda faktör analizinin dışında ayrı bir değişken azaltma yöntemi olarak ele alınırken bazı kaynaklarda ise faktör analizi içerisinde faktör çıkarma tekniklerinden birisi olarak görülmektedir. Örneğin SPSS’de ilgili menülerde, TBA diğer faktör çıkarma teknikleri arasında bir seçenek olarak yer almaktadır. Faktör çıkarma yöntemlerinin detayları için Kline (1994) kaynağının incelenmesi önerilir.

Diğer önemli husus ise faktör sayısına karar vermektir. Faktör sayısına karar verme sürecinde ilk kullanılan yaklaşım Kaiser yöntemidir (Kaiser, 1974). Bu yöntem özdeğeri (eigenvalue) 1’den büyük olan değişken sayısı kadar faktör belirlenmesi gerektiğini vurgular. Ancak Kaiser yönteminin faktör sayısının olduğundan fazla gösterdiği ve bundan dolayı eleştirildiği belirtilmektedir (Hubbard & Allen, 1987; Palland, 2016). Bazı yazılımlarda Kaiser yöntemi içerisinde ön tanımlı “1” olarak belirlenen kesme puan kullanıcı tarafından değiştirilebilmektedir (ancak bunun için kuramsal ve istatistiksel gerekçeler sunulmalıdır!).

Burada yeri gelmişken faktör analizine ilişkin iki kavramı açıklayalım. Bunlardan birincisi “faktör yükü”(factor loading)dür. Faktör yükü bir maddenin ilgili faktörle olan ilişkisini açıklayan bir katsayısıdır(Kline, 1994). Faktör sayısına karar vermede kullanılabilecek “özdeğer”( eigenvalue) ise bir faktörde yer alan maddelerin karelerinin toplamına eşittir. Bu nedenle bazı yazılım çıktılarında özdeğer “SS Loadings”( Sum of Squares Loading- Kareler toplamı yükü) olarak adlandırılmaktadır.

Faktör sayısı belirlemede kullanılabilecek bir diğer yöntem ise yamaç birikinti grafiğidir (Scree Plot). Yamaç birikinti grafiği değişkenlere ilişkin özdeğerlerin çizgi grafiğini içerir (Catell, 1966). Araştırmacı grafikte yer alan çizginin hangi noktasında keskin bir düşüş varsa o noktalar faktör olarak belirlenir. Başka bir ifade ile çizginin eğimimin düzleşmeye başladığı noktaya kadar olan değişkenler ayrı faktör olarak belirlenir. Yamaç birikinti grafiği faktör sayısı belirleme sürecinde en sık kullanılan yöntemlerden birisi olmakla beraber bir miktar subjektiflik içerebilmektedir. Yamaç birikinti grafiğinin eğiminin nerede düzleşmeye başladığı kararı kişiden kişiye değişebilir. Bu durum deneyimi az olan araştırmacıların hatalı kararlar almasına neden olabilir.

Bu nedenle son yıllarda kullanımı oldukça yaygınlaşan faktör sayısı belirlemede kullanılan bir diğer yöntem ise “Horn’un Paralel Analizi”dir (Horn, 1965). Horn’un paralel analizi orijinal veri ile aynı büyüklükte ve aynı değişken sayısına sahip yansız/seçkisiz olarak simülatif veri setleri üretir. Simülatif olarak üretilen verilerin sayısı araştırmacı tarafından belirlenebilmektedir. Akabinde üretilen veri setleri üzerinden hesaplanan özdeğerlerin ortalaması ile orijinal öz değerler sıralı olarak karşılaştırılır. Simülatif olarak üretilen veri setlerinden elde edilen özdeğer ortalamalarından yüksek olan orijinal özdeğerler faktör olarak belirlenir. Aşağıda faktör sayısı belirlemek için paralel analiz hesaplayan basit bir shiny uygulaması sunulmuştur. Bu uygulama yamaç birikinti grafiği üzerinde orijinal özdeğerleri ve Paralel analiz neticesinde elde edilen öz değerleri bir çizgi olarak göstermektedir. Uygulama sav uzantılı (SPSS) veri setleri ile çalışacak şekilde düzenlenmiştir.

2- Çıktı olarak hem öz değer hem de paralel analiz sonuçlarını veren bir grafik yer alacaktır. Paralel analiz sürecinde ön tanımlı olarak 200 tekrar yapılmaktadır. Shiny uygulamasının bulunduğu pencerenin sağ tarafında bulunan çubuğu aşağı çekerek analiz sonuçlarını görebilirsiniz.

4.2.7 Adım 3: Faktör Döndürme - Açıklanan Varyans

AFA hesaplama sürecinde faktör sayısı belirlendikten sonra eğer çok faktörlü bir yapı söz konusu ise yorumlamada açıklık kazandırma adına mutlaka faktör döndürme diğer bir ifade ile faktör rotasyon işleminin yapılması gereklidir. Eğer tek faktörlü bir yapı söz konusu ise herhangi bir döndürme işleminin yapılmasına gerek yoktur. Faktör döndürme işlemi sonrasında maddelerin bir faktördeki yükü artarken diğer faktörlerdeki yükü azalır ve bu şekilde daha kolay yorumlanabilir faktör çözümlemelerine ulaşılır (Büyüköztürk, 2018).

Faktör döndürme sürecinde temelde iki yaklaşım yer almaktadır. Bunlardan birincisi dik döndürme diğer bir ifade ile dik açılı döndürmedir. Diğeri ise eğik döndürme yöntemidir. Dik ve Eğik döndürme yöntemleri içerisinde çeşitli teknikler bulunmaktadır. Dik döndürme yöntemlerine örnek olarak “varimax,”“quatrimax” ve “equamax” örnek gösterilebilir. Eğik döndürme yöntemleri arasında ise “direct oblimin” ve “promax” öne çıkar. Bu tekniklerin detayları için, Kline, (1994) ve Field, (2005) kaynaklarının incelenmesi önerilir.

Dik döndürme faktörler arasında korelasyon olmadığı durumlarda kullanılır. Başka bir ifade ile faktörlerin ilişkisiz olması beklenir. Faktörler arasında ilişki olduğu durumda ise (r > 0.30) eğik döndürme kullanılması önerilir. Dik döndürme yöntemleri arasında “varimax” en yaygın kullanılanıdır. Eğik döndürme yöntemleri arasında ise “direct oblimin” daha ön plana çıkmaktadır (Palland, 2016).

Döndürme işlemi sonrasında değişkenlerle ilgili açıklanan toplam varyans değişmez iken, faktörlerce açıklanan varyansta değişiklikler olur. Bunun nedeni faktörlere ilişkin özdeğerlerin döndürme işlemi sonrasında farklılaşmış olmasıdır. Yeri gelmişken “açıklanan varyans” kavramını kısaca açıklayalım. Daha önce de belirtildiği gibi özdeğerler bir faktörde yer alan maddelerin faktör yüklerinin karelerinin toplamıdır. Öz değerlerin değişken sayısına bölümü ise ilgili faktör tarafından açıklanan açıklanan varyans oranını bize verir. Döndürme sonrasında faktörlere ilişkin öz değerler birbirine yakınlaşır ki bu durum faktörlerce açıklanan varyasnların da birbirine yakınlaşması anlamına gelir. Örneğin en yüksek özdeğer sahip olan birinci faktörün özdeğeri biraz azalırken , ikinci faktörün özdeğeri bir miktar artar. Faktörlerin sıralaması değişmemekle birlikte bu sayede açıkladıkları varyans oranları birbirlerine biraz daha yaklaşır. Döndürme işlemi sonrasında faktörlerce açıklanan varyanslardaki değişim bazen çok belirgin olurken bazen de çok düşük miktarda olabilir.

AFA hesaplama sürecinde öncelikli olarak hiçbir döndürme işlemi gerçekleştirmeden faktör sayısına karar vermek yerinde olacaktır. Akabinde ise eğer çok faktörlü bir yapı ortaya çıkmış ise faktörler arasındaki korelasyon katsayıları incelenerek kullanılacak döndürme yöntemine karar verilmelidir.

4.2.8 Adım 4: Faktör Yüklerini Yorumlama ve Faktör Adlandırma

Değişkenlerin / maddelerin hangi faktörde yer aldığına karar verme sürecinde faktör yüklerinden faydalanılır. Eğer çok faktörlü bir yapı belirlenmiş ve uygun bir faktör döndürme yöntemi kullanılmış ise mutlaka döndürme sonrası faktör yüklerinin yorumlanması gerekmektedir. Faktör yüklerinin yorumlanmasında iki temel kriter vardır. Bunlardan birincisi değişkenlere ilişkin faktör yük değerinin (factor loading) yüksek olması diğeri ise değişkenlerin tek bir faktörde yüksek değere sahip olmasıdır.

Bir faktörde yer alan değişkenlere / maddelere ilişkin faktör yüklerinin 0.45 ve üzeri olması istendik bir durumdur. Bu durum ilgili faktör altında yer alan maddelerin ilgili yapıyı ölçtüğü şeklinde yorumlanabilir (Büyüköztürk,2018). Stevens (2002) ise açıkladığı varyansın yaklaşık olarak %16 olduğu 0.40’dan büyük faktör yüklerinin yorumlanması gerektiğini belirtmiştir. Kline (1994) ise faktör yükleri 0.60 üzerinde ise yüksek 0.30 üzerinde ise orta yükseklikte değerlendirilebileceğini vurgulamıştır. Faktör yükleri değişkenin / maddenin ilgili faktörle olan ilişkisini açıklayan bir katsayı olduğu için bu katsayının negatif veya pozitif olması yorumlamada bir farklılık yaratmaz. Önemli olan ilişkinin yüksek olmasıdır. Bu bağlamda tüm faktörlerde belirlenen kesme puanından düşük faktör yüküne sahip maddelerin / değişkenlerin çıkarılması gündeme gelir.

Tabi burada şunu vurgulamak gereklidir ki hangi büyüklükteki faktör yüklerini kabul edeceğimizin kararında örneklem büyüklüğü de önemlidir. Eğer örneklem büyüklüğümüz yeterli değil ise daha yüksek faktör yükü değerini kesme puanı olarak kabul etmemiz gerekebilir. “Örneklem büyüklüğü” kısmında bu duruma ilişkin daha detaylı açıklamalar yapılmıştır. İhtiyaç duyan okuyuculara o kısma göz atmaları önerilir.

AFA bir sonraki bölümde ele alınacak doğrulayıcı faktör analizinden (DFA) farklı olarak değişkenlerin / maddelerin faktörlerle ilişkisini sınırlamaz. Yani her madde her faktör ile ilişki gösterir. Burada önemli olan değişkenin hangi faktörde yüksek değere sahip olduğuna karar vermektir. Eğer bir değişken / madde birden fazla faktör için yüksek veya kabul edilebilir faktör yüküne sahipse (belirlenen kesme puanından yüksek) değişkenin hangi faktörde yer alacağına karar verirken iki yük değeri arasındaki farkın 0.10’dan büyük olması beklenir. Eğer değişkenler arasında 0.10 ve daha büyük bir farklılık varsa, değişken yüksek faktör yüküne sahip olduğu faktöre atfedilir.

AFA hesaplama sürecinde önemli olan bir husus da gerek tüm faktörlerde düşük yük değerine sahip olsun gerek hangi faktörde yer alacağı belirsiz olsun değişkenlerin / maddelerin nasıl bir yaklaşımla analiz dışına çıkarılacağıdır. Bu noktada çıkarılması olası değişken / maddelerin hepsinin aynı anda çıkarılması oldukça hatalı bir yaklaşım olacaktır. Bu süreçte maddelerin teker teker çıkarılması ve her çıkarma işleminden sonra yeniden AFA hesaplanması yerinde olacaktır. Çünkü maddeler/değişkenler teker teker çıkarılırken, öncesinde problemli olan bazı maddelere / değişkenlere ait faktör yükleri kabul edilebilir sınırlar içerisine girebilir veya maddenin hangi faktöre dahil olduğu belirgin hale gelebilir. Bu süreçte madde / değişken çıkarma işlemine önce faktör yükü en düşük olanlardan başlayıp sonrasında varsa faktör yükü yüksek olsa bile hangi faktörde olduğu belirgin olmayanlarla devam edilmesi uygun olacaktır.

Son olarak şunu belirmek gerekir ki özellikle psikolojik bir ölçme aracının yapı geçerliğini belirleme sürecinde faktör analitik yöntemlerin kullanılması önemlidir. Ancak yapı geçerliği belirleme işlemi sadece istatistiksel çözümlemelerle gerçekleştirilebilecek bir süreç değildir. Bir ölçme aracının yapı geçerliğini AFA hesaplayarak belirlemeyi amaçlayan bir araştırmacının ölçülen psikolojik yapıya hakim olması veya o yapıya hakim bir alan uzmanı ile birlikte çalışması gerekmektedir. Bu durum hem faktör isimlendirme sürecinde hem de ölçekte bulunacak maddelere karar vermede önemli bir katkı sağlayacaktır. Bazı durumlarda maddeye ilişkin faktör yükü düşük olsa bile alan uzamanı maddenin ölçekte kalmasını isteyebilir. Burada vurgulamak istediğimiz şey AFA sonuçlarını dikkate almadan uzmanlar karar verilsin demek değildir. AFA sonuçlarına dayalı olarak süreci yönlendirmek doğrudur ancak özel veya istisnai durumlarda alan uzmanlarının görüşleri ve değerlendirmeleri de yapı geçerliğinin belirleme sürecinde rol alabilir.