연구방법론 - 요인분석의 개념과 구성요소

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연구방법론 - 요인분석의 개념 및 주요 구성요소

개념
요인분석(Factor Analysis)은 여러 변수들 간의 상관관계를 분석해, 이 변수들에 공통적으로 작용하는 소수의 잠재 요인(factor)을 추출하고 데이터를 더 간결하고 해석하기 쉬운 구조로 축약하는 통계 기법입니다[3][4][7]. 변수의 수를 줄이고, 변수들 내재의 구조를 파악하는 데 목적이 있습니다.

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요인분석의 구성요소

• 요인(factor): 여러 변수에 공통적으로 영향을 미치는 잠재적(관찰 불가) 변수[1][4].
• 공통성(communality): 각 변수의 분산 중 요인들에 의해 설명되는 비율[2].
• 특수성(uniqueness): 각 변수의 분산 중 요인으로 설명되지 않는 고유한 부분.
• 요인적재량(factor loading): 각 변수와 요인 간의 상관계수로, 변수와 요인 간의 관계 강도를 의미[4].
• 요인 행렬(factor matrix): 변수별 요인적재량을 행렬 형태로 정리한 것.
• 변수: 분석 대상이 되는 관측 변수(설문 문항, 지표 등).

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요인 추출방법

• 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA): 데이터의 분산을 최대한 보존하는 방향으로 요인을 추출[5][6].
• 주요인 분석(Principal Axis Factoring, PAF): 공통성에 초점을 맞춰 요인을 추출.
• 최대우도법(Maximum Likelihood): 확률적 모형을 기반으로 요인을 추정.

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요인회전(Factor Rotation)

• 요인 추출 후, 해석을 용이하게 하기 위해 요인축을 회전하는 과정[4].
• 직교회전(Varimax, Quartimax 등): 요인 간 상관관계가 없도록 회전.
• 사각회전(Oblimin 등): 요인 간 상관관계를 허용하며 회전.
• 회전을 통해 각 변수와 특정 요인 간의 관계를 명확히 하여 해석력을 높임.

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요인 행렬(Factor Matrix)

• 각 변수와 각 요인 간의 요인적재량(상관계수)을 행렬로 정리한 것[4].
• 해석 시, 각 변수별로 가장 높은 적재량을 보이는 요인을 해당 변수의 대표 요인으로 간주.

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요인 해석

• 요인 행렬을 바탕으로, 각 요인에 적재량이 높은 변수들의 공통된 의미를 찾아 요인의 성격을 해석[4].
• 예: ‘만족도’, ‘신뢰도’ 등으로 명명.

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변수와 카디널리티(Cardinality)

• 변수: 요인분석의 입력 자료로 쓰이는 관측 변수(연속형 척도 필요)[3].
• 카디널리티: 변수의 값이 가질 수 있는 범위(수치형, 범주형 등). 요인분석에서는 보통 등간척도 이상의 연속형 변수가 요구됨[3].

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요인분석의 핵심 구성요소와 그 역할은 무엇인가요

요인분석의 핵심 구성요소와 그 역할

• 관측 변수(Observed Variables)
  분석의 출발점이 되는 실제 측정된 변수들입니다. 이 변수들 간의 상관관계를 바탕으로 요인분석이 수행됩니다[2][5].

• 잠재 요인(Latent Factors)
  여러 관측 변수에 공통적으로 영향을 미치는 숨겨진(관찰 불가) 변수입니다. 요인분석의 목적은 이 잠재 요인을 찾아내는 것입니다[1][5].

• 요인적재량(Factor Loading)
  각 관측 변수와 잠재 요인 간의 상관계수로, 변수와 요인 간의 관계 강도를 나타냅니다. 요인적재량이 높을수록 해당 변수는 그 요인에 더 큰 영향을 받는다는 의미입니다[3][5].

• 요인 행렬(Factor Matrix)
  변수별로 각 요인에 대한 요인적재량을 행렬 형태로 정리한 것입니다. 이 행렬을 통해 변수와 요인 간의 구조적 관계를 한눈에 파악할 수 있습니다[5].

• 공통성(Communality)
  각 변수의 분산 중에서 요인들에 의해 설명되는 비율입니다. 공통성이 높을수록 해당 변수는 요인분석에 잘 맞는 변수임을 의미합니다[5].

• 특수성(Uniqueness)
  각 변수의 분산 중 요인으로 설명되지 않는 고유한 부분입니다. 특수성이 높으면 해당 변수는 요인분석에서 설명력이 낮다는 뜻입니다[5].

• 요인 추출방법(Factor Extraction Method)
  잠재 요인을 추출하는 통계적 방법입니다. 대표적으로 주성분 분석(PCA), 주축요인분석(PAF), 최대우도법(MLE) 등이 있습니다[4][5].

• 요인 회전(Factor Rotation)
  추출된 요인을 해석하기 쉽게 구조를 단순화하는 과정입니다. Varimax(직교회전), Oblimin(사각회전) 등이 대표적입니다. 회전을 통해 각 요인의 해석력을 높입니다[4][5].

• 요인 해석(Factor Interpretation)
  요인 행렬과 요인적재량을 바탕으로, 각 요인에 적재량이 높은 변수들의 공통된 의미를 찾아 요인의 성격을 해석하고 이름을 붙입니다[4][5].

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이러한 구성요소들은 요인분석이 복잡한 변수 구조를 단순화하고, 데이터 내에 숨겨진 패턴과 구조를 효과적으로 밝혀내는 데 핵심적인 역할을 합니다.

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요약

• 요인분석은 변수 간 상관관계를 바탕으로 소수의 요인을 추출, 데이터 구조를 단순화하는 분석법입니다.
• 주요 과정: 변수 선정 → 요인 추출 → 요인회전 → 요인 행렬 해석 → 요인 명명.
• 주성분 분석, 주요인 분석, 최대우도법 등 다양한 추출법과 Varimax 등 회전법이 활용됩니다.
• 변수는 연속형이어야 하며, 각 변수의 카디널리티(값의 범위)도 분석 적합성에 영향을 줍니다.

인용:
[1] 요인분석의 factor 요인 정의 : 네이버 블로그 https://blog.naver.com/lucifer246/174916706
[2] [PDF] 요인분석(factor analysis)의 의의 http://kocw.xcache.kinxcdn.com/KOCW/document/2018/wonkwang/chunghoil0415/14.pdf
[3] 요인분석의 개념 - 네이버 블로그 https://blog.naver.com/uranusjj/222001769212
[4] 209. 요인 분석(Factor Analysis) - 위키독스 https://wikidocs.net/250818
[5] 요인분석 Factor Analysis 와 주성분 분석 PCA 비교 https://testney.com/blog/%EC%9A%94%EC%9D%B8%EB%B6%84%EC%84%9D-factor-analysis-%EC%A3%BC%EC%84%B1%EB%B6%84-%EB%B6%84%EC%84%9D-pca-%EB%B9%84%EA%B5%90-%EA%B5%AC%EC%A1%B0%EB%B0%A9%EC%A0%95%EC%8B%9D-sem/
[6] [R] 요인분석(Factor Analysis) - Practice makes perfect - 티스토리 https://kerpect.tistory.com/150
[7] 요인분석 > 통계연구 http://www.6025.co.kr/bbs/board.php?bo_table=cust_in&wr_id=7
[8] [HWP] 14 https://planning.dsu.ac.kr/planning/index.php?pCode=lecturedata&pg=8&mode=fdn&idx=188&num=3

인용:
[1] 주성분 분석(PCA), 탐색적 요인분석(EFA), 확인적 요인분석(CFA)의 ... https://blog.naver.com/shoutjoy/222054297266
[2] 요인분석1) 요인분석 정의 및 목적 : 네이버 블로그 https://blog.naver.com/sea8525/110153707088
[3] [PDF] 요인분석(factor analysis)의 의의 http://kocw.xcache.kinxcdn.com/KOCW/document/2018/wonkwang/chunghoil0415/14.pdf
[4] 요인 분석: 최적의 투자 결정을 위한 요소 평가 - FasterCapital https://fastercapital.com/ko/content/%EC%9A%94%EC%9D%B8-%EB%B6%84%EC%84%9D--%EC%B5%9C%EC%A0%81%EC%9D%98-%ED%88%AC%EC%9E%90-%EA%B2%B0%EC%A0%95%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EC%9A%94%EC%86%8C-%ED%8F%89%EA%B0%80.html
[5] 209. 요인 분석(Factor Analysis) - 위키독스 https://wikidocs.net/250818
[6] 요인 분석: 2024년 연구에서 잠재 변수 발견 - Editverse https://editverse.com/ko/factor-analysis-uncovering-latent-variables-in-your-2024-research/
[7] 정보 위험 요인 분석(FAIR)이란 무엇입니까? - Wallarm https://lab.wallarm.com/what/%EC%A0%95%EB%B3%B4-%EC%9C%84%ED%97%98-%EC%9A%94%EC%9D%B8-%EB%B6%84%EC%84%9Dfair%EC%9D%B4%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9E%85%EB%8B%88%EA%B9%8C/?lang=ko
[8] 기업의 외부 환경/내부 환경 요인 분석에 대해 알아보자 https://bbiyack2.tistory.com/entry/%EA%B8%B0%EC%97%85%EC%9D%98-%EC%99%B8%EB%B6%80-%ED%99%98%EA%B2%BD%EB%82%B4%EB%B6%80-%ED%99%98%EA%B2%BD-%EC%9A%94%EC%9D%B8-%EB%B6%84%EC%84%9D%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%B4-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EC%9E%90