Bu eğitim seti, Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) konusunda derinlemesine bilgi edinmek isteyen araştırmacılar ve akademisyenler için tasarlanmıştır. Eğitim, DFA'nın teorik temellerinden başlayarak, çeşitli uyum indekslerinin hesaplanması ve yorumlanmasına kadar geniş bir yelpazede bilgi sunmaktadır. Eğitim seti, dört ana bölümden oluşmaktadır:

RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation): Bu bölümde, RMSEA'nın anlamı, hesaplanma yöntemi ve yorumlanması detaylı bir şekilde ele alınacaktır. Ayrıca, düşük RMSEA değerlerinin model uyumunu nasıl gösterdiği üzerinde durulacaktır.

GFI (Goodness of Fit Index) ve AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index): GFI ve AGFI'nin hesaplanma yöntemleri, bu indekslerin ne anlama geldiği ve farklı veri setleri üzerinde nasıl kullanılabileceği açıklanacaktır.

Standardize RMR (Root Mean Square Residual) ve RMR: RMR ve standardize edilmiş versiyonunun nasıl hesaplandığı, bu değerlerin model uyumunu nasıl gösterdiği ve sonuçların nasıl yorumlanacağı konuları üzerinde durulacaktır.

NNFI (Non-Normed Fit Index) ve CFI (Comparative Fit Index): NNFI ve CFI'nin hesaplanması, bu indekslerin birbirine göre avantajları ve dezavantajları ile sonuçların yorumlanması detaylı olarak incelenecektir.

Bu eğitim seti, katılımcılara teorik bilgilerin yanı sıra pratik uygulama fırsatları da sunarak, DFA'nın farklı veri setleri üzerinde nasıl uygulanacağını öğrenmelerine yardımcı olacaktır

Doğrulayıcı Faktör Analizi eğitimini tamamlayan katılımcılar, aşağıdaki beceri ve bilgi birikimine sahip olacaklardır:

Teorik Bilgi: DFA'nın temel kavramlarını ve ilkelerini öğrenmiş olacaklar. Faktör analizi ve DFA arasındaki farkları anlayarak, hangi durumlarda DFA'nın kullanılacağını kavrayacaklar.

Uyum İndeksleri: RMSEA, GFI, AGFI, Standardize RMR, RMR, NNFI ve CFI gibi uyum indekslerini hesaplama ve yorumlama konusunda bilgi sahibi olacaklar. Bu indekslerin model uyumunu nasıl gösterdiğini ve farklı indekslerin birbirine göre avantaj ve dezavantajlarını öğrenmiş olacaklar.

Pratik Uygulama: Çeşitli yazılım araçları kullanarak, gerçek veri setleri üzerinde DFA uygulamaları yapma yeteneği kazanacaklar. DFA sonuçlarını analiz etme ve yorumlama konusunda pratik deneyim elde edecekler.

Sonuçların Raporlanması: DFA sonuçlarını doğru bir şekilde raporlama ve bulguları değerlendirme becerisine sahip olacaklar. Araştırmalarında DFA kullanarak elde ettikleri sonuçları akademik standartlara uygun bir şekilde sunabilecekler.

Model İyileştirme: DFA modeli iyileştirme teknikleri hakkında bilgi sahibi olacaklar. Model uyumunu artırmak için hangi stratejilerin kullanılacağını öğrenerek, daha geçerli ve güvenilir sonuçlar elde edebilecekler.

Bu eğitim, katılımcılara DFA'nın teorik ve pratik yönlerini kapsamlı bir şekilde öğreterek, kendi araştırmalarında bu güçlü analitik aracı etkin bir şekilde kullanma yetkinliği kazandıracaktır.

Doğrulayıcı Faktör Analizi eğitimi, DFA'nın temel ilkelerinden başlayarak, ileri düzey uygulamalara kadar geniş bir kapsam sunmaktadır. Eğitimin ana amacı, katılımcılara DFA'nın nasıl uygulanacağını ve sonuçların nasıl yorumlanacağını öğretmektir. Eğitim boyunca ele alınacak konular şu şekildedir:

Teorik Temeller: DFA'nın temel prensipleri, faktör analizi ile ilişkisi ve model oluşturma süreçleri üzerinde durulacaktır. Katılımcılar, faktör analizi ile ilgili temel kavramları ve DFA'nın neden kullanıldığını anlayacaklardır.

Uyum İndeksleri: DFA'nın başarısını değerlendirmek için kullanılan uyum indeksleri ayrıntılı olarak incelenecektir. RMSEA, GFI, AGFI, Standardize RMR, RMR, NNFI ve CFI gibi önemli indeksler üzerinde durularak, bu indekslerin hesaplanma yöntemleri ve sonuçlarının nasıl yorumlanacağı açıklanacaktır.

Pratik Uygulamalar: Eğitim boyunca katılımcılara, çeşitli yazılım araçları kullanarak DFA uygulamaları yapma fırsatı sunulacaktır. Bu bölümde, gerçek veri setleri üzerinde DFA uygulamaları yapılarak, katılımcıların öğrendikleri teorik bilgileri pratiğe dökmeleri sağlanacaktır.

Sonuçların Yorumlanması: DFA sonuçlarının nasıl yorumlanacağı, uyum indekslerinin değerlendirilmesi ve model iyileştirme teknikleri üzerinde durulacaktır. Bu bölümde, katılımcılar, DFA sonuçlarını nasıl raporlayacaklarını ve bulgularını nasıl değerlendireceklerini öğreneceklerdir.

Eğitim, interaktif bir yaklaşımla, katılımcıların soru sormalarına ve uygulama yapmalarına olanak tanıyan bir formatta sunulacaktır. Ayrıca, katılımcılara verilen örnekler ve uygulama materyalleri, öğrenme sürecini destekleyecektir.