SPSS 통계분석 3. 요인분석, 척도의 타당성 검증, KMO, 공통성, 요인적재량 확인하기

통계분석 시 등간척도(리커트척도, 어의차별척도(Semantic Differential Scale) 등)를 이용한다면 분석하기 전 척도의 타당성과 신뢰도를 먼저 분석해야 합니다. 척도의 타당성은 요인분석을 통해 이루어지며, 신뢰도는 크론바흐 알파(Cronbach's α) 계수를 이용하여 분석할 수 있습니다. 본 글에서는 먼저 요인분석에 대해 알아보도록 하겠습니다.

요인분석 방법 알아보기

1. 요인분석이란?

요인분석은 여러 변수들 간의 공분산 및 상관관계 등을 이용하여 변수들 간 상관성과 구조를 파악하는 분석으로, 여러 변수들이 지닌 정보를 적은 수의 요인으로 묶어서 나타내는 분석 기법입니다.

요인분석과 신뢰도분석은 등간척도나 비율척도로 이루어져야 합니다.

 

요인분석은 다음 두 가지 종류로 나누어집니다.

1) 탐색적 요인분석(EFA: Exploratory Factor Analysis): 어떤 이론이나 가설 없이 척도에 대한 응답 데이터를 분석해 설문 문항이 몇 개의 요인으로 구성되는지 살펴보는 방법

2) 확인적 요인분석(CFA: Confirmatory Factor Analysis): 설문을 통해 얻은 데이터가 기존 이론이나 가설에 부합하는지, 즉 문항들이 미리 정해진 요인대로 묶이는지 확인하는 방법

 

탐색적 요인분석에서는 요인의 수를 결정하는 것이 중요하지만, 확인적 요인분석에서는 이미 가설로 설정된 모델 구조에 현재의 표본 데이터가 적합한지 따져보는 것이 중요합니다.

2. 요인분석 기준

척도의 타당성은 일반적으로 KMO측도 0.6 / 공통성 0.4 / 요인적재량 0.4 이상이면 적합하다고 판단합니다. KMO 측도는 각 변수가 상관관계가 있는지 측정하는 것이며, Bartkett의 구형성 검정은 유의확률을 통해 요인분석 모형의 적합성 여부를 확인하는 것입니다.

공통성은 추출값이 1에 가까울수록 요인이 해당 변수를 잘 설명하고 있다는 의미입니다.

KMO 값에 따른 분류
.90 이상	매우 높음
.80-.89	약간 높음
.70-.79	적당함
.60-.69	평범함
.50-.59	약간 낮음
.50 미만	매우 낮음

3. 요인분석 실습

본 글에서는 전문적 협력이라는 변수에 대해 요인분석을 실시해 보겠습니다.

전문적 협력이라는 변수에는 총 4개의 측정항목이 있으며, 리커트 5점 척도를 활용해서 설문조사를 실시하였습니다.

 

1) 먼저 분석 > 차원 축소 > 요인분석을 클릭합니다.

차원 축소 > 요인분석 클릭

 

2) 4개의 전문적 협력을 변수에 투입 > 기술통계를 클릭합니다.

변수 투입 > 기술통계 클릭

3) 유의 수준 > KMO와 Bartlett의 구형성 검정 체크 > 계속을 클릭합니다.

유의수준, KMO 클릭

4) 요인분석 창에서 다시 요인회전을 클릭합니다.

요인회전 클릭

5) 베리멕스 회전방식을 체크하고 계속을 누릅니다. SPSS에서는 다양한 기법을 제공해주고 있으며 연구모형에 따라 기법이 달라집니다. 통상적으로 많은 논문에서 베리믹스 기법을 사용합니다.

베리멕스 회전 클릭

6) 요인분석 창에서 확인을 클릭합니다.

확인 클릭

반응형

7) 분석 결과 창이 다음과 같이 나옵니다. 먼저 KMO 측도를 살펴보면 측도값이 .741로 나타났습니다. 위에서 언급한 기준인 0.6보다 높게 나타났기에 KMO 측도값은 적합하다고 할 수 있습니다. Bartlett의 구형성 검정에서 근사 카이제곱 값은 2391.424, 유의확률은 .000으로 유의수준 .05보다 작게 나타났으므로 연구모형이 적합하다고 할 수 있습니다.

KMO 값 확인

공통성은 .427, .651, .663, .482로 나왔습니다. 위에서 언급한 기준인 0.4보다 높게 나타났기에 공통성도 적합하다고 할 수 있습니다.

공통성 확인

마지막으로 요인적재량(요인부하량)을 확인하겠습니다. 요인적재량은 성분행렬이라고 되어있는 부분을 확인하면 됩니다. 일반적으로 성분행렬표와 회전된 성분행렬표 중 결과를 볼 때는 베리믹스 기법으로 회전된 성분행렬표의 표를 보고 요인을 확인하면 됩니다.

성분행렬표	회전하기 전의 변수와 요인 사이의 상관계수를 표기
회전된 성분행렬표	회전한 후 변수와 요인 사이의 상관계수. 어떤 문항이 어떤 요인으로 묶였는지 확인할 수 있음 1) 요인적재량의 절대값이 .4 이상 2) 변수의 성분 중에서 절대값이 가장 큰 성분으로 묶임

그러나 본 분석은 하나의 성분만 추출되었기 때문에 회전된 성분행렬표가 나오지 않으므로 성분행렬표를 봐주시면 됩니다. 모든 값이 위에서 언급한 기준인 0.4를 넘었기 때문에 요인적재량도 적합하다고 할 수 있습니다.

만약 성분행렬이 1 이상으로 나타나고, 회전된 성분행렬에서 다양한 수치들이 나왔다면 변수가 하나로 묶이지 않는다고 할 수 있습니다.

요인적재량 확인

회전된 성분행렬

위 측정 내용을 통해 전문적 협력의 4가지 측정항목은 하나의 변수로 구성하기에 타당성이 적합하다고 할 수 있습니다. 신뢰도분석을 실시하는 방법은 다음 포스팅을 통해 알아보도록 하겠습니다.

 

SPSS 통계분석 4. 신뢰도분석, 크론바흐 알파 계수, Cronbach's α

SPSS 통계분석 1. 설문조사 파일 SPSS 프로그램에 코딩하기

SPSS 통계분석 2. SPSS 프로그램 창 구성 및 변수 이름 만드는 방법과 주의사항