| 요인분석(Factor Analysis) |
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목적 - 분석상의 편의를 위해 변수(요인)축소 목적 - 측정의 타당성을 저해하는 변수들을 추출하는데 이용 ☞ 요인분석결과는 내용타당성, 구조타당성중 수렴타당성, 판별타당성을 지지 - 상호관련성있는 변수들끼리 유형별로 분류
요인분석 과정은 상관관계 검토, 요인추출, 요인회전, 요인점수의 추정이 있다. 요인추출의 방법은 여러 가지가 있으나 일반적으로 주성분분석(principal componeuts analysis)을 많이 사용한다. 요인회전의 목적은 단순구조를 달성하는 것이며, 일반적으로 직교회전(orthogonal rotation)을 위한 여러 가지 방법이 있으나 베리맥스(varimax)법이 널리 사용되고 있다. |
 요인점수(Factor Analysis Factor Scores) |
<요인분석의 용도>
① 데이터의 양을 줄여 정보를 요약하는 경우
② 변수들 내부에 존재하는 구조를 파악하려는 경우
③ 요인으로 묶어지지 않는 변수 중 중요도가 낮은 변수를 제거하고자 하는 경우
④ 같은 개념을 측정하려고 하는 변수들이 동일한 요인으로 묶이는지 확인하고자 하는 경우
⑤ 요인분석을 통하여 얻어진 요인들을 회귀분석이나 판별분석에서 설명변수로 활용하고자 하는 경우
<요인분석방법>
요인분석방법은 자료의 총분산을 구성하는 요소 중 어느 부분을 사용하느냐에 따라 다음과 같은 두 가지로 구성됩니다.
① 주성분분석(principle component analysis) : 원래의 변수들의 분산 중 가급적 많은 부분을 설명하는 소수의 요인을 추출하는데 목적이 있고, 공통분산이 크다는 사실을 아는 경우에 적절합니다. 주성분분석의 경우 상관행렬의 대각선에 1이 사용되는데 이는 모든 분산이 공유된다는 것을 의미합니다.
② 공통요인분석(common factor analysis) : 원래 변수들의 토대가 되는 잠재차원들을 찾아내고, 분산의 구성에 대한 사전지식이 별로 없는 경우에 적절합니다.