{"title":"二元数据上因子保留方法的比较:模拟研究","authors":"A. Kılıç, Ibrahim Uysal","doi":"10.19128/TURJE.518636","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu arastirmada faktor sayinin belirlenmesi amaciyla gelistirilen yontemlerin simulasyon kosullari altinda karsilastirilmasi amaclanmistir. Bu amac icin faktor sayisi (1, 2 [basit]), orneklem buyuklugu (250, 1000 ve 3000), madde sayisi (20, 30), ortalama faktor yuku (0.50, 0.70) ve kullanilan korelasyon matrisi (Pearson Momentler Carpimi [PPM] ve Tetrakorik) simulasyon kosulu olarak arastirilmistir. Her bir kosul icin 1000 replikasyon yapilmis ve uretilen 24000 veri seti icin PPM ve tetrakorik korelasyon matrisi uzerinden analizler gerceklestirilmistir. Arastirma kapsaminda Paralel Analiz, Kismi Korelasyonlarin En Kucugu, DETECT, Optimal Koordinat ve Ivmelenme Faktoru yontemlerinin performanslari dogru kestirim yuzdesi ve ortalama fark degerleri uzerinden karsilastirilmistir. Arastirma sonucunda hem tetrakorik hem de PPM korelasyon matrisiyle yurutulen MAP analizi en iyi performansi gostermistir. PA da PPM korelasyon matrisiyle iyi performans gostermis ancak kucuk orneklemde tetrakorik korelasyon matrisiyle performansi dusmustur. DETECT yontemi tek boyutlu yapilarda orneklem buyuklugu ve ortalama faktor yukunden etkilenmistir.","PeriodicalId":41788,"journal":{"name":"Turkish Journal of Education","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.9000,"publicationDate":"2019-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Comparison of factor retention methods on binary data: A simulation study\",\"authors\":\"A. Kılıç, Ibrahim Uysal\",\"doi\":\"10.19128/TURJE.518636\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Bu arastirmada faktor sayinin belirlenmesi amaciyla gelistirilen yontemlerin simulasyon kosullari altinda karsilastirilmasi amaclanmistir. Bu amac icin faktor sayisi (1, 2 [basit]), orneklem buyuklugu (250, 1000 ve 3000), madde sayisi (20, 30), ortalama faktor yuku (0.50, 0.70) ve kullanilan korelasyon matrisi (Pearson Momentler Carpimi [PPM] ve Tetrakorik) simulasyon kosulu olarak arastirilmistir. Her bir kosul icin 1000 replikasyon yapilmis ve uretilen 24000 veri seti icin PPM ve tetrakorik korelasyon matrisi uzerinden analizler gerceklestirilmistir. Arastirma kapsaminda Paralel Analiz, Kismi Korelasyonlarin En Kucugu, DETECT, Optimal Koordinat ve Ivmelenme Faktoru yontemlerinin performanslari dogru kestirim yuzdesi ve ortalama fark degerleri uzerinden karsilastirilmistir. Arastirma sonucunda hem tetrakorik hem de PPM korelasyon matrisiyle yurutulen MAP analizi en iyi performansi gostermistir. PA da PPM korelasyon matrisiyle iyi performans gostermis ancak kucuk orneklemde tetrakorik korelasyon matrisiyle performansi dusmustur. DETECT yontemi tek boyutlu yapilarda orneklem buyuklugu ve ortalama faktor yukunden etkilenmistir.\",\"PeriodicalId\":41788,\"journal\":{\"name\":\"Turkish Journal of Education\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.9000,\"publicationDate\":\"2019-07-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Turkish Journal of Education\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.19128/TURJE.518636\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q3\",\"JCRName\":\"EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Turkish Journal of Education","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.19128/TURJE.518636","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"EDUCATION & EDUCATIONAL RESEARCH","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3
摘要
在这种情况下，因子数量的计算是在模拟所开发的元素以确定因子数量的成本下进行的。用于此目的的因素数量（1.2，简单）、装饰性购买（250、1000和3000）、物质计数（20、30）、平均因素升高（0.50、0.70）和使用的相关矩阵（Pearson Momentler Carpimi[PPM]和Tetrakoric）被定义为模拟的一个规则。对于每根骨头，已经进行了1000次复制，并且已经对24000个输尿管数据集的PPM和四元相关矩阵进行了分析。平行分析，相关性最小的Kucugu、DETECT、Optimal Coordinate和Ivmelenme因子成分最多，包括正确减压的盐和中间降解。Arastirma sonucunda hem tetrakorik hem de PPM korelasy on matrixiye yurutulen MAP analizi en iyi i i i performance is gosteritir。它不是一个PPM相关矩阵，而是一个性能良好的Gostemis，但一个四极相关矩阵是dusmusture。DETECT氮受装饰物的吸收和一维植物吸收的平均因子的影响。
Comparison of factor retention methods on binary data: A simulation study
Bu arastirmada faktor sayinin belirlenmesi amaciyla gelistirilen yontemlerin simulasyon kosullari altinda karsilastirilmasi amaclanmistir. Bu amac icin faktor sayisi (1, 2 [basit]), orneklem buyuklugu (250, 1000 ve 3000), madde sayisi (20, 30), ortalama faktor yuku (0.50, 0.70) ve kullanilan korelasyon matrisi (Pearson Momentler Carpimi [PPM] ve Tetrakorik) simulasyon kosulu olarak arastirilmistir. Her bir kosul icin 1000 replikasyon yapilmis ve uretilen 24000 veri seti icin PPM ve tetrakorik korelasyon matrisi uzerinden analizler gerceklestirilmistir. Arastirma kapsaminda Paralel Analiz, Kismi Korelasyonlarin En Kucugu, DETECT, Optimal Koordinat ve Ivmelenme Faktoru yontemlerinin performanslari dogru kestirim yuzdesi ve ortalama fark degerleri uzerinden karsilastirilmistir. Arastirma sonucunda hem tetrakorik hem de PPM korelasyon matrisiyle yurutulen MAP analizi en iyi performansi gostermistir. PA da PPM korelasyon matrisiyle iyi performans gostermis ancak kucuk orneklemde tetrakorik korelasyon matrisiyle performansi dusmustur. DETECT yontemi tek boyutlu yapilarda orneklem buyuklugu ve ortalama faktor yukunden etkilenmistir.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
