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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.26 no.6, 2013년, pp.933 - 942
정선호 (경희대학교 경영대학) , 서상윤 (경희대학교 경영대학)
Common factor analysis and principal component analysis represent two technically distinctive approaches to exploratory factor analysis. Much of the psychometric literature recommends the use of common factor analysis instead of principal component analysis. Nonetheless, factor analysts use principa...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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고객 정보를 다루는 데 있어 중요한 통계적 이슈는? | 유통업계 및 금융업계 등에서 관찰할 수 있는 데이터는 많은 수의 고객으로부터 발생하는 방대한 고객 정보와 많은 양의 구매 및 거래 정보로 이루어져 있으므로 그 규모가 매우 크다. 수많은 고객 정보를 다루는데 있어서 제기되는 중요한 통계적 이슈 중 하나는 과연 이 정보를 효과적으로 어떻게 요약할 것인지에 관한 것이다 (Witten 등, 2011). 다변량 통계 분석법 중 주성분분석은 이러한 문제에 대한 답을 쉽게 할 수 있다. | |
탐색적 요인분석을 사용할 때 어떻게 사용되는가? | 탐색적 요인분석은 사회과학 연구에서 기본적인 분석도구로 사용되어 왔다 (Costello와 Osborne, 2005). 요인분석 사용자들은 탐색적 요인분석을 사용할 때 요인추출방법, 추출할 요인 수 결정, 요인 축의 회전방법에 대해 단계적으로 의사결정을 한다. 그런데 각 단계에서 다양한 방법들이 존재하고 특정 방법의 선택에 따라 요인분석 결과가 달라질 수 있다. | |
요인구조 복원능력을 파악하기 위해 사용하는 척도는? | 본 연구에서 요인구조 복원능력은 요인해석의 유사성(similarity of factor interpretations)을 의미한다. 이를 평가할 수 있는 척도로서 일반적으로 Tucker의 일치도 계수(congruence coefficient)를 사용한다. 이 계수를 활용해서 모집단과 표본의 요인적재량 행렬 패턴의 유사성을 평가한다. |
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