요인분석이란? 2가지 요인분석 유형

이번 글에서는 복잡한 데이터의 구조를 파악하고 해석 가능한 형태로 변환하는 요인분석에 대해 알아보실 수 있습니다. 아래에서는 요인분석의 목적, 탐색적 및 확인적 요인분석의 차이, 주요 단계, 그리고 사용되는 통계 소프트웨어에 대해 자세히 설명합니다. 연구와 리서치 관점에서 다루는 내용으로, 데이터 분석에 도움을 줄 수 있는 정보가 제공될 것입니다.

 

요인분석이란? 2가지 요인분석 유형

 

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목차

 

1. 요인분석이란?

2. 요인분석의 목적- 검사도구의 구인타당도 검증

3. 탐색적 요인분석

4. 확인적 요인분석

5. 요인분석을 위한 도구, 통계 프로그램 추천

6. 결론

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요인분석(factor analysis)이란?

 

요인분석은 다양한 변수 간의 상호관계를 파악하여 공통된 요인을 추출하고 데이터를 더 간결하고 해석 가능한 형태로 축약하는 통계 기법입니다. 이는 복잡한 데이터를 정리하고 핵심 정보를 도출하는 데 사용되며, 연구나 조사에서 데이터의 내재된 구조를 이해하고 해석하는 데 활용됩니다. 요인분석은 변수 간의 패턴을 찾아내어 이를 통해 데이터를 더 의미 있는 형태로 재구성하거나 설명하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

 

요인분석의 목적 - 검사 도구의 구인타당도 검증

 

요인분석의 중요한 목적 중 하나는 특히 검사나 설문지와 같은 측정 도구의 구조와 타당성을 확인하는 것입니다. 이를 통해 변수들 사이의 관계를 파악하고, 공통된 요인들을 식별하여 이를 통해 측정 도구의 신뢰성과 타당성을 평가하고 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 개의 질문 항목으로 이루어진 심리적 특성을 측정하는 경우, 이 항목들이 어떤 공통된 특성을 나타내는지를 파악하여 측정 도구를 더 정확하고 유효하게 만들 수 있습니다.

 

 

탐색적 요인분석

 

탐색적 요인분석은 데이터에 내재된 구조를 사전에 가정하지 않고, 변수 간의 관계를 조사하여 공통된 요인을 찾아내는 통계적 분석 방법입니다. 이 접근법은 데이터의 복잡한 패턴이나 변수 간의 유사성 및 차이를 이해하고 발견하는 데 도움을 주며, 데이터로부터 특성을 추출하여 데이터를 더 간결하고 해석 가능한 형태로 변환하는 과정입니다.

 

탐색적 요인분석을 수행할 때 주요한 단계와 개념은 다음과 같습니다. 먼저 공통된 변동의 식별입니다. 탐색적 요인분석은 변수 간의 공통된 변동을 찾아내려는 목적을 가지고 시작됩니다. 상관행렬 또는 공분산행렬을 분석하여 변수들 사이의 상관관계를 파악합니다.

 

다음으로는 요인 추출 단계입니다. 공통된 변동을 설명하는데 기여하는 주요한 요인들을 추출합니다. 주성분 분석, 최대우도법과 같은 통계적 기법을 사용하여 데이터로부터 주요한 요인들을 도출합니다.

 

다음으로는 요인 회전입니다. 요인 추출 후, 요인들을 해석하기 쉽도록 회전시킵니다. 회전은 요인들의 상호 독립성을 높이거나 해석의 용이성을 증가시키는 등의 목적으로 수행됩니다.

 

요인을 회전시켰다면, 요인을 해석하는 단계로 넘어갑니다. 회전된 요인 구조를 해석하여 각 요인이 어떤 의미를 가지는지 이해합니다. 변수들이 특정 요인에 얼마나 관련되어 있는지를 파악하여 요인을 명명하고 설명합니다.

 

마지막으로는 요인 개수를 결정합니다. 얼마나 많은 요인을 추출할지를 결정하는 것은 중요한 문제입니다. 일반적으로 고유값(eigenvalue)이 1보다 큰 요인들을 선택하거나, 설명된 분산 비율이 높은 요인들을 선택하는 등의 기준을 활용합니다.

 

 

탐색적 요인분석의 장점은 데이터의 내재된 구조를 탐색하여 미리 가정하지 않은 요인을 발견할 수 있다는 것입니다. 따라서 이는 측정 도구나 변수들 사이의 복잡한 관계를 파악하고, 데이터의 실제 구조를 이해하는 데 도움을 줍니다. 하지만 단점으로는 추출된 요인의 해석이 주관적일 수 있다는 점과 요인의 수 결정이 주관적인 요소에 의해 결정되어야 한다는 점이 있습니다. 탐색적 요인분석은 데이터 분석의 초기 단계에서 변수 간의 관계를 탐색하고 패턴을 이해하는 데 사용되며, 이를 통해 측정 도구의 개발과 평가, 복잡한 데이터의 간결한 표현 등에 활용될 수 있습니다.

 

 

확인적 요인분석

 

확인적 요인분석은 사전에 가정한 요인의 개수와 구조를 검증하기 위해 사용되는 통계적 분석 방법입니다. 이 방법은 주로 이론적으로 기반을 둔 가설을 테스트하고, 측정 도구의 구조가 실제 데이터와 얼마나 일치하는지를 확인하는 데 사용됩니다. 확인적 요인분석은 특정한 모델을 가정한 후, 그 모델과 실제 데이터 간의 적합도를 평가하여 데이터의 구조를 검증하고 측정 도구의 타당성을 검증하는 데 활용됩니다. 확인적 요인분석의 주요 단계와 개념은 다음과 같습니다.

 

첫 번째 단계에서는 가설을 설정합니다. 확인적 요인분석은 사전에 가정한 요인 구조나 변수 간의 관계에 대한 가설을 설정하는 것으로 시작합니다. 이론이나 기존 연구 결과를 바탕으로 어떤 요인 구조가 적절하다고 가정하고 해당 가설을 검증하려는 목적을 가지고 있습니다.

 

다음으로는 모델을 설정합니다. 가설을 바탕으로 어떤 요인들이 어떤 변수들과 관련이 있는지, 그리고 각 요인 간의 관계는 어떤지에 대한 모델을 설정하는 것입니다. 이 모델은 일반적으로 경험적으로 도출된 요인 구조를 기반으로 합니다.

 

설정한 모델의 적합도를 검증합니다. 설정한 모델을 실제 데이터에 적합시키고, 모델과 데이터 간의 적합도를 검토합니다. 이는 통계적 지표와 그래프 분석을 통해 이루어집니다. 예를 들어, 적합도 지수들인 RMSEA, CFI, TLI 등을 사용하여 모델이 데이터와 얼마나 일치하는지 평가합니다.

 

설정한 모델이 데이터와 잘 일치하지 않는 경우, 모델을 수정하여 데이터와 더 잘 일치하도록 합니다. 요인들 사이의 관계를 변경하거나 일부 변수를 제거하는 등의 수정이 이루어질 수 있습니다.

 

최종적으로 모델이 데이터와 얼마나 일치하는지 확인한 후, 모델의 결과를 해석합니다. 요인들 간의 관계, 변수들의 영향력 등을 파악하여 가설을 검증하고 데이터의 구조를 분석합니다.

 

 

확인적 요인분석의 장점은 이론적으로 기반을 둔 가설을 테스트하고, 데이터의 구조를 실제로 확인할 수 있다는 점입니다. 이는 측정 도구의 타당성을 검증하거나 이론적 가설을 검토할 때 유용하게 사용됩니다. 하지만 단점으로는 초기 가정이나 모델 설정에 따라 결과가 크게 달라질 수 있으며, 이는 주관적인 요소에 의해 영향을 받을 수 있다는 점이 있습니다. 확인적 요인분석은 이론과 데이터 간의 관계를 검증하고, 측정 도구의 타당성을 평가하는 중요한 단계로 활용됩니다. 이는 연구나 설문지 개발 등 다양한 분야에서 활용되며, 실제 데이터와 이론 간의 일치성을 확인하는 데 도움을 줍니다.

 

 

요인분석을 위한 도구, 통계 프로그램 추천

 

확인적 요인분석은 주로 구조방정식 모델링 소프트웨어를 활용하여 수행됩니다. 이 소프트웨어는 복잡한 변수 간의 관계를 모델링하고 검증하는 데 사용되며, 주로 AMOS, LISREL, Mplus, EQS 등이 있습니다. 이를 통해 사전에 가정한 요인의 개수와 구조를 검증하고, 이론적 기반을 테스트하여 데이터의 구조와 측정 도구의 타당성을 확인할 수 있습니다.

 

탐색적 요인분석은 SPSS, R, Python, JASP와 같은 다양한 통계 소프트웨어를 활용하여 수행됩니다. 이들을 통해 데이터의 내재된 구조를 파악하고 공통된 요인을 찾아내는 데 사용됩니다. 소프트웨어 선택 시 사용자의 편의성, 분석 목적, 데이터의 특성을 고려하여 결정하면 됩니다.

 

 

결론

 

본 포스팅은 연구와 리서치 분야에서 활용되는 요인분석에 대한 내용을 다루고 있습니다. 요인분석을 통해 데이터의 구조와 측정 도구의 타당성을 확인하는 중요한 단계를 살펴보시기 바랍니다. 이 글을 통해 연구자와 분석가들에게 유용한 정보를 얻으시고, 요인분석을 통한 정확하고 의미 있는 결과가 있으시길 바랍니다.