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논문 상세정보

탐색적요인분석과 확인적요인분석의 비교에 과한 연구

The Study on the comparative analysis of EFA and CFA

초록

본 연구는 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석에 대한 특성과 그 차이점에 대하여 살펴보고, 동일한 데이터를 활용하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석의 분석과정 및 결과를 비교분석함으로써 두 방법론의 올바른 이해와 적용에 대하여 알아보고자 한다. 한편, 실증분석 결과는 아래와 같다. 탐색적 요인분석에서는 판별타당도가 저해되는 p.1, p.3이 제거된 반면, 확인적 요인분에서는 집중타당도가 저해되는 p.3가 제거 되었다. 탐색적 요인분석의 경우 다수의 측정변수를 소수의 요인으로 축약하는 분석과정(다소 부족한 이론적배경)인 반면, 확인적 요인분석은 측정변수와 잠재변수들 간의 관계를 파악 및 확인하는 과정(강력한 이론적배경)으로 동일한 데이터를 활용한다 하더라도 두 방법론은 언제든지 다른 결과 값이 도출될 수 있는 바, 데이터의 성격 등에 따라 올바른 방법론의 활용이 요구된다는 시사점을 보여주고 있다.

Abstract

This study was performed with a view to examine the nature and difference of EFA(Exploratory Factor Analysis) and CFA(Confirmatory Factor Analysis), and to compare the analysis process and result of EFA and CFA with the same data. The result of empirical analysis was as follows. Meanwhile, p.1, p.3 was removed owing to hampering the convergent validity in EFA, p.3 was removed owing to hampering the discriminent validity in CFA. EFA was reduction process of muti measurement variables to a few factor, but CFA was understanding and confirmatory process of measurement and latent variables' relation. Eventually, this study showed that EFA and CFA used different methology, thus the different outcomes appeared although using the same data, and implicated resonable application of methology according to given data.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
요인분석
요인분석은 요인분석을 하는 목적에 따라 어떻게 구분되나요?
요인분석은 요인분석을 하는 목적에 따라 탐색적요인분석(exploratory factor analysis)과 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)으로 각각 구분

한편, 요인분석은 요인분석을 하는 목적에 따라 탐색적요인분석(exploratory factor analysis)과 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)으로 각각 구분되지만 이 두 가지 기법은 매우 상이한 가정과 접근 방법론을 사용하기 때문에 결과(변수가 정제되는 과정 등)에 상당한 차이를 보이게 되는 등 올바른 이해와 적용이 요구된다.

탐색적 요인분석
탐색적 요인분석은 변수들 간에 어느정도 상관관계가 있어야 하는데 어떻게 확인하는가?
변수들 간의 상관관계는 일반적으로 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)와 Bartlett의 구형성 검정으로 확인하는데, KMO는 변수들 간의 편상관계수[13]가 얼마나 작은지를 [KMO = 상관계수의 제곱합/(상관계수의 제곱합 + 편상관계수의 제곱합)] 확인(일반적으로 KMO〉.8 이면 바람직하고 최소한 .5 이상 이여야 함) 하는 방법이고, Bartlett의 구형성 검정은 변수들이 모두 상관관계가 없다(단위행렬)는 귀무가설과 하나라도 상관관계가 있다는 대립가설을 설정하여 대립가설이 채택되는 [x2(p).〈.05 이여야 함] 지를 파악하여 확인한다.

한편, 탐색적 요인분석을 실시하기 위해서는 먼저 관련 변수들이 연속형데이터(등간척도 또는 비율척도)여야 하고, 관련 변수들 간에는 어느 정도의 상관관계가 있어야 한다. 변수들 간의 상관관계는 일반적으로 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)와 Bartlett의 구형성 검정으로 확인하는데, KMO는 변수들 간의 편상관계수[13]가 얼마나 작은지를 [KMO = 상관계수의 제곱합/(상관계수의 제곱합 + 편상관계수의 제곱합)] 확인(일반적으로 KMO〉.8 이면 바람직하고 최소한 .5 이상 이여야 함) 하는 방법이고, Bartlett의 구형성 검정은 변수들이 모두 상관관계가 없다(단위행렬)는 귀무가설과 하나라도 상관관계가 있다는 대립가설을 설정하여 대립가설이 채택되는 [x2(p).〈.05 이여야 함] 지를 파악하여 확인한다.

요인분석
요인분석이란?
요인분석은 측정변수들 간의 상호 관련성(공분산 또는 공분산을 표준화한 상관계수)을 분석해서 이들 간에 공통적으로 작용하는 요인을 추출하여 정보의 손실을 최소화 한 상태에서 전체 측정변수를 대별할 수 있는 변수의 수를 축약하는 기법이다.

한편, 요인분석은 측정변수들 간의 상호 관련성(공분산 또는 공분산을 표준화한 상관계수)을 분석해서 이들 간에 공통적으로 작용하는 요인을 추출하여 정보의 손실을 최소화 한 상태에서 전체 측정변수를 대별할 수 있는 변수의 수를 축약하는 기법이다. 따라서 요인분석을 활용하면 주어진 많은 정보(다수의 측정변수)를 몇 개의 핵심적인 요인으로 축약하여 정보에 대한 이해력을 높일 수 있고 추가적인 분석(상관관계나 인과관계)이 가능할 수 있다[1,2,3].

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저자의 다른 논문

참고문헌 (16)

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  3. 3. Chang-Ho, Choi, " The study on the different moderation effect of contingency variable(Focused on SPSS statistics and AMOS program)l", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 15, No. 2, pp. 1-10, 2017. 
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  11. 11. Stapleton, C. D. "Basic concepts and procedures of confirmatory factor analysis", Paper presented at the annual meeting of the Southwest Educational Research Association, Austin, TX, January, pp.23-25, 1997. 
  12. 12. Van Prooijen, J.-W.,& Van der Kloot, W.A, "Confirmatory analysis of exploratively obtained factor structures", Educational and Psychological Measurement, Vol. 61, No. 5, pp. 777-792, 2001. 
  13. 13. Il-Hyen, Lee, "Easy Flow Regression Analysis", Hannare, 2012. 
  14. 14. Hair, J.F.Jr., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E., & Tatham, R.E., "Multivariate data Analysis(6th ed.)", Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2006. 
  15. 15. Bagozzi, R.P., & Yi,Y, "On the evaluation of structural equation models", Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 16, No. 1, pp. 74-94, 1988. 
  16. 16. Fornell, C., & Larcker, D.F, "Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error", Journal of Marketing Research, Vol. 18, No. 1, pp. 39-50, 1981. 

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