Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA), önceden belirlenmiş bir faktör yapısının, gözlemlenen verilerle ne kadar uyumlu olduğunu test etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Keşfedici faktör analizinden (KFA) farklı olarak, DFA araştırmacının hipotezlerini test etmesine olanak tanır. Özellikle ölçek geliştirme çalışmalarında, bir ölçeğin farklı boyutlarını (faktörlerini) doğrulama amacıyla sıklıkla başvurulan bir yöntemdir. DFA, sosyal bilimler, eğitim, pazarlama ve sağlık bilimleri gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
DFA'nın temelinde, gözlemlenen değişkenler arasındaki kovaryans yapısının, varsayılan faktör modeli tarafından açıklanabilmesi yatar. Modelin uyumu, çeşitli uyum iyiliği indeksleri kullanılarak değerlendirilir. Bu indeksler, modelin veriye ne kadar iyi uyduğunu gösterir ve modelin kabul edilebilir olup olmadığını belirlemede kritik bir rol oynar. Örneğin, Ki-kare (Chi-square), RMSEA, CFI ve TLI gibi istatistikler sıkça kullanılır. Uyum iyiliği istatistikleri hakkında daha detaylı bilgiye Uyum İyiliği İstatistikleri: Modelin Veriye Uygunluğunu Değerlendirme başlıklı bölümden ulaşabilirsiniz.
Doğrulayıcı Faktör Analizi sürecinde modelin doğru bir şekilde belirlenmesi (model specification) büyük önem taşır. Bu, hangi gözlemlenen değişkenlerin hangi faktörlerle ilişkili olduğunu ve faktörler arasındaki ilişkileri doğru bir şekilde tanımlamayı içerir. Yanlış bir model, yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Model belirleme süreci hakkında daha fazla bilgiyi DFA'da Model Belirleme: Değişkenler Ve İlişkilerin Tanımlanması bölümünde bulabilirsiniz. Ayrıca, elde edilen sonuçların doğru bir şekilde yorumlanması ve raporlanması da önemlidir. DFA sonuçlarını yorumlama ve raporlama konusunda pratik öneriler için DFA Sonuçlarını Yorumlama Ve Raporlama: Pratik Öneriler başlıklı bölümü inceleyebilirsiniz.
