[요인분석]요인분석

소개글

요인분석의 내용입니다.

목차

I. 요인분석의 기초개념
1. 측정변수
1. 2요인 공통모형
2. 상관계수와 요인분석
3. 분석 모델의 종류
4. 공통요인 분석의 기본가정

II. 요인 분석을 수행 절차
1단계 ~ 8단계

III. 요인분석의 사용 목적

IV. 요인분석의 기본 가정

본문내용

․3단계: 상관행렬을 계산한 후 연구목적에 맞는 요인모델 결정
-주성분분석 VS 공통요인 분석

․4단계: 요인 추출하는 방법을 결정하여 요인을 추출. 아이겐값을 기본으로 컴퓨터의 계산이나, 이론적인 근거를 토대로 요인의 계수를 정함.

-공통분(communality-h2): 추출된 요인에 의해 설명되는 각 관찰 변인들의 변량비율 관찰변인이 20개 이상이어야 합리적인 공통분 추정이 가능

-공통요인 분석의 사전 공통분 추정
① 다중상관제곱치(SMC: squared multipul correlation) ;각 변수를 종속변수로 하고 나머지 모든 변수들을 예측 변수로 하는 회귀식에서 종속변수에 대한 R-Square 값.
예) 독해력 점수(Z1)를 나머지 세 다른 변수에 회귀
Z1=+( )Z2+( )Z3+( )Z4
② 재분해를 통한 반복 추정: 축소상관행렬이 반복적으로 분해되면서 공통분의 적 절한 추정치 계산
③ 상관계수들의 절대값중 최대값 : 변수의 공통분의 추정치로 그 변수가 다른 변 수들과 가지는 절대치중에서 최대값=원상관행렬이 역을 가지지 못할 경우 사용 (1.0에 가까운 부분이 있을 때)

-요인계수 결정
․주축분해 : 요인수효에 대한 통계적 검증이 불가
① 단일주축분해(SMC사용)-측정변수의 수효 만큼 계산
ㄱ) 스크리검사
ㄴ) 누적 분산 퍼센트 기준: 75-85퍼센트 기준.
ㄷ) 해석가능성: 자료 분석 이전에 해석가능한 요인수를 고려하여 결정
② 반복 주축 분해(재분해를 통한 반복 추정)-해석 가능성

참고 자료

없음