[논문통계강의] 탐색적요인분석 정의 및 활용분야_논문통계분석, 통계강의, 논문컨설팅_퀵데이터

탐색적 요인분석이란??

◆ 탐색적 요인분석(Exploratory factor analysis): 이론 생성 과정

탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis, EFA)은 변수들 간의 상관관계를 기반으로 데이터 속에 존재하는 잠재적 구조를 탐색하는 통계 기법입니다. 다수의 관찰된 변수들이 소수의 잠재 요인으로 설명될 수 있다는 가정 하에 사용됩니다. 이를 통해 데이터를 요약하거나 차원을 축소하여, 변수 간의 상호작용을 보다 간단하게 이해할 수 있습니다.

탐색적 요인분석은 특히 심리학, 교육학, 마케팅과 같은 사회과학 분야에서 널리 사용되며, 설문지나 검사 도구의 타당성을 평가하거나, 변수들이 공통된 요인으로 묶이는지를 확인할 때 유용합니다.

 

그럼 탐색적 요인분석을 왜 할까요?

● 데이터 축소 : 많은 변수를 간략하게 줄여 분석의 복잡성을 줄임

● 잠재적인 구조 파악 : 변수 간의 숨겨진 관계를 찾아내어 변수들의 의미를 더 명확하게 이해할 수 있음

● 설문지 개발 : 새로운 설문지를 개발할 때 문항들이 어떤 개념을 측정하는지 파악하는 데 도움을 줌

​

예를 들어, 다양한 심리적 특성(우울, 불안, 스트레스 등)을 측정하는 설문 문항들이 있다고 가정할 때, 탐색적 요인분석을 통해 이 문항들이 몇 가지 공통된 요인(예: 정서적 불안정성, 사회적 불안 등)으로 그룹화될 수 있는지 탐구할 수 있습니다.

 

탐색적 요인 분석의 과정

● 변수선택 : 분석에 사용할 변수를 선택해야 하며, 이 변수는 상호 연관성이 있는 것이 좋음. 표본 크기는 변수 수 대비 최소 5~10배​ 정도가 이상적임.

예를 들어, 20개의 변수를 분석할 때는 최소한 100~200개의 표본이 필요합니다. 표본 크기가 클수록 분석 결과의 신뢰성이 높아집니다.

● 상관행렬 검토 : 변수 간의 상관관계를 살펴보고 요인 분석을 시행할 수 있는지 판단.

● 요인 추출 : 적절한 요인 추출 방법을 선택하여 잠재적인 요인을 추출

● 요인회전 : 추출된 요인들을 더 명확하게 해석하기 위해 요인회전을 수행

● 요인 적재량 해석 : 각 변수가 어떤 요인과 가장 강하게 연관되어 있는지 해석

​

탐색적 요인 분석의 활용 분야는?

● 심리학: 성격 특성, 태도, 동기 등을 측정하는 설문지 개발

● 마케팅: 소비자 행동, 브랜드 이미지 등을 분석하여 마케팅 전략 수립

● 교육학: 학생들의 학업 성취도, 학습 능력 등을 분석하여 교육 프로그램 개발

 

 

탐색적 요인분석의 장점

● ​데이터 탐색 : 사전 가설 없이도 데이터 내 잠재 구조를 발견할 수 있음

● 차원 축소 : 다수의 변수를 소수의 요인으로 줄여 데이터 해석이 쉬워짐

● 변수 간의 관계 파악 : 변수들이 어떻게 그룹화되는지 파악할 수 있어, 새로운 통찰을 제공함

탐색적 요인분석의 주의점

● 데이터의 질 : 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 사용해야 함

● 표본 크기 : 충분한 표본 크기가 필요함

● 요인 해석의 주관성 : 요인 해석은 연구자의 판단에 따라 달라질 수 있음

 

 

 

탐색적 요인분석 동영상으로 확인하기▼▼▼