Page 99 - Mevlja, Bojan, in Kavčič, Klemen, 2016. Vpliv deležnikov na razvoj nevladnih izobraževalnih organizacij. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 99
Kvantitativna raziskava 7.1
stolpcih matrike tako, da je vsaka komponenta opredeljena z ome-
jenim številom spremenljivk (tj. vsak stolpec ima nekaj visokih uteži
in mnogo zelo nizkih). Metoda Varimax prečisti uteži/nasičenost v
stolpcih matrike tako, da je vsaka komponenta opredeljena z omeje-
nim številom spremenljivk (tj. vsak stolpec ima nekaj visokih uteži
in mnogo zelo nizkih). Varimax je najpogosteje uporabljena rotacija,
ker poenostavi interpretacijo faktorjev, saj poskuša enakomerno
razporediti uteži znotraj faktorjev (Kabacoff 2011, 340).
Preliminarno preverimo, ali so podatki ustrezni, da na njih iz-
vajamo faktorsko analizo. Najprej uporabimo metodi k m o (angl.
Keiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) in Bartlettov pre-
izkus (angl. Bartlett’s test of Sphericity).
Pred nami je dilema, koliko faktorjev izbrati, da najbolje opišemo
posamezen sklop izhodišč. Pomembno je, da izberemo tako število
faktorjev (praviloma čim manjše), da ohranimo čim večji delež varia-
bilnosti osnovnih podatkov. Pomemben cilj metode je zmanjšati di-
menzije podatkov ob minimalni izgubi informacije (Field 2009, 629).
Vse to s pomočjo komunalitet, ki predstavljajo delež skupne vari-
ance znotraj spremenljivke (str. 662).
Z metodo poskušamo večjo skupino spremenljivk zmanjšati v
manjše število faktorjev. S faktorsko analizo želimo priti do kon-
struktov, ki so značilni za notranje ali zunanje deležnike. Pri dolo-
čitvi optimalne faktorske strukture smo opredelili vrednosti komu-
nalitet posameznih spremenljivk.
Zanesljivost
Instrument je zanesljiv, če pri ponovljenih merjenjih daje iste la-
stnosti in pri istih posameznikih enake ali zelo podobne rezultate.
Zanesljivost ugotavljamo tako, da izračunamo stopnjo skladnosti re-
zultatov. S Cronbachovim koeficientom alfa, ki iz korelacijskih ko-
eficientov vseh možnih »Split half« skupin izračuna povprečje, do-
bimo stopnjo zanesljivosti posameznih sklopov in celotnega mer-
skega instrumenta. Zanesljivost celotnega merskega instrumenta
znaša 0,92, kar nakazuje na najvišjo stopnjo zanesljivosti. Eksplo-
rativna analiza je bila izvedena na vzorcu 93 nevladnih organizacij.
Faktorsko analizo poženemo dvakrat, enkrat na primeru zunanjih
97
stolpcih matrike tako, da je vsaka komponenta opredeljena z ome-
jenim številom spremenljivk (tj. vsak stolpec ima nekaj visokih uteži
in mnogo zelo nizkih). Metoda Varimax prečisti uteži/nasičenost v
stolpcih matrike tako, da je vsaka komponenta opredeljena z omeje-
nim številom spremenljivk (tj. vsak stolpec ima nekaj visokih uteži
in mnogo zelo nizkih). Varimax je najpogosteje uporabljena rotacija,
ker poenostavi interpretacijo faktorjev, saj poskuša enakomerno
razporediti uteži znotraj faktorjev (Kabacoff 2011, 340).
Preliminarno preverimo, ali so podatki ustrezni, da na njih iz-
vajamo faktorsko analizo. Najprej uporabimo metodi k m o (angl.
Keiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) in Bartlettov pre-
izkus (angl. Bartlett’s test of Sphericity).
Pred nami je dilema, koliko faktorjev izbrati, da najbolje opišemo
posamezen sklop izhodišč. Pomembno je, da izberemo tako število
faktorjev (praviloma čim manjše), da ohranimo čim večji delež varia-
bilnosti osnovnih podatkov. Pomemben cilj metode je zmanjšati di-
menzije podatkov ob minimalni izgubi informacije (Field 2009, 629).
Vse to s pomočjo komunalitet, ki predstavljajo delež skupne vari-
ance znotraj spremenljivke (str. 662).
Z metodo poskušamo večjo skupino spremenljivk zmanjšati v
manjše število faktorjev. S faktorsko analizo želimo priti do kon-
struktov, ki so značilni za notranje ali zunanje deležnike. Pri dolo-
čitvi optimalne faktorske strukture smo opredelili vrednosti komu-
nalitet posameznih spremenljivk.
Zanesljivost
Instrument je zanesljiv, če pri ponovljenih merjenjih daje iste la-
stnosti in pri istih posameznikih enake ali zelo podobne rezultate.
Zanesljivost ugotavljamo tako, da izračunamo stopnjo skladnosti re-
zultatov. S Cronbachovim koeficientom alfa, ki iz korelacijskih ko-
eficientov vseh možnih »Split half« skupin izračuna povprečje, do-
bimo stopnjo zanesljivosti posameznih sklopov in celotnega mer-
skega instrumenta. Zanesljivost celotnega merskega instrumenta
znaša 0,92, kar nakazuje na najvišjo stopnjo zanesljivosti. Eksplo-
rativna analiza je bila izvedena na vzorcu 93 nevladnih organizacij.
Faktorsko analizo poženemo dvakrat, enkrat na primeru zunanjih
97
