요인분석 안묶일때 - yoinbunseog anmukk-ilttae

요인분석이 잘 안될 경우 이렇게 해보자

요인분석이 잘 안될 경우 이렇게 해보는 것도 방법이 될 수 있는데요.
우선 요인분석을 시행해 보죠.

변수들을 지지 1-25까지 모두 넣고 요인분석을 실행합니다.

크기순 정렬한 후 확인을 누르면 결과가 도출되는데요.

※ 기술통계량

사회적 지지는 25개 문항으로 구성되어 있으며,
각각의 평균과 표준편차를 보여줍니다.
표본의 크기는 126부로 설문조사 갯수를 알수 있네요.

※ 상관분석

상관관계를 나타내는데 여기서는 크게 의미가 없으니 넘어가도록 하겠습니다.

※ KMO와 Bartlett 검정

KMO 측도는 0.919로 매우 높은 수치를 보여주고 있고,
Bartlett의 구형성 검정역시 유의확률 0.000으로
요인분석으로 사용하기에 적합합니다.

※ 공통성 해석

공통성은 추출된 요인들에 의해 설명되는 비율로
공통성이 낮은 변수는 요인분석에서 제외하는 것이 좋습니다.
그 기준은 0.4이하인데 분석결과 사회적 지지의 모든 변수는 0.4이상이니
버릴게 없구요.

※ 설명된 총분산

분석결과 두개의 요인으로 묶인 것으로 확인되고 1번째 성분의 고유치와
분산설명률은 12.720, 50.88%로 나타나고 있고,
2번째 성분의 경우 6.979와 27.915%를 보여줍니다.
총 누적 분산 설명율은 78.796%로 나타납니다.

 

※ 성분 행렬

사회적 지지는 선행이론에 근거하여 4개의 하위요인으로 구성되어 있다고 했는데
분석결과 선행이론과 다르게 2개 요인으로 묶이는 것으로 나타났습니다.
이 경우 선행연구의 이론에 맞게끔 4개의 하위요인과 각각의 하위요인에
적합한 항목들이 적재되도록 재분석을 실시해야 합니다.

이때 요인의 수를 강제로 지정한 후 요인의 수를 4개로 입력합니다.
이후 요인분석결과에서 "회전된 성분행렬" 을 다시 확인하면
4개 요인으로 나오는 것이 확인됩니다.

어때요? 어렵지 않죠?
물론 실제로 통계를 돌리려면 이것보다 많은 난관에 부딪치게 되지만
그만큼 많이 고민하다보면 실력도 늘겁니다.
모든 일에는 양면이 있으니까요~