요인분석 요약

[송영민]

 

요인분석이란 관측이 가능한 설문문항(item)을 이용하여 관측이 불가능하고 추상적인 구성개념(construct), 또는 요인(factor)을 찾아내는 기법입니다. 물론 요인분석은 공통성(communality) 값을 이용하여 설문문항의 신뢰성 검토 또한 할 수 있습니다.

note: 요인분석은 100년 정도의 역사를 가지고 있음에도 불구하고 그 장단점은 지금도 논란이 되고 있습니다(참조: www.fa100.info).

연구자 자신은 작성한 문항들이 어떠한 구성개념에 속하는지 사전적으로 알고 있으나 응답자들은 연구자와 동일한 배경지식을 갖추었다고 볼 수 없으므로 요인분석을 수행하였을 경우 설문문항이 연구자가 원하는 요인(구성개념)으로 묶이지 않는 현상이 발생합니다. 이는 연구자가 설정한 구성개념과 설문문항에 문제가 있어 연구자가 의도한 바를 응답자가 정확히 인지하지 못하였다는 것을 의미합니다.

그러므로 탐색적 요인분석이란 연구자가 측정하고자 하는 구성개념과 문항들에 대한 개념타당성(construct validity)이 설문지 응답자에 의하여 검증되는 통계적 분석기법이며 수많은 관측이 가능한 설문문항에서 몇 개의 관측이 불가능하고 추상적인 구성개념을 추출한다는 의미에서 요인분석을 자료축소(data reduction)기법이라고도 합니다

탐색적 요인분석결과를 해석하기 위해서 반드시 검토해야할 사항은 ① 아이겐값(eigenvalue)이 최소한 ‘1’ 이상이며 설명된 누적분산비율의 제시여부 ② A라는 구성개념을 설명하는 문항들의 요인적재량(값)(factor loading, 여기서 요인적재량이란 특정 구성개념과 이에 해당하는 문항들간의 상관관계를 나타내는 수치로 이해하면 됨, 참고로 상관계수와 의미는 비슷하나 계산방법은 다름.)이 0.4이상이며 A라는 구성개념을 설명하는 문항들의 요인적재량이 B라는 구성개념에서는 매우 적어야 한다는 것입니다. 일반적으로 탐색적 요인분석 결과가 ①과 ②의 조건을 만족하면 설문문항과 구성개념들간의 개념타당성이 확보되었다고 합니다.

왜냐하면 구성개념 A를 설명하는 문항 a의 요인적재량은 크지만 구성개념 B에 대한 문항 a(구성개념 A에 해당)의 요인적재량이 적게 나타나 집중타당성(convergent validity)과 판별타당성(discriminant validity)이 확보되었다고 말할 수 있기 때문입니다.

  만일 특정 문항의 요인적재량이 최소한 2개 이상의 요인(구성개념)에서 매우 크게 나온다면, 이 문항은 특정 구성개념에 대한 집중타당성과 판별타당성이 확보되지 않았으므로 이 문항을 제거시킨 후 다시 요인분석을 수행해야 합니다. 그러나 요인분석을 통하여 개념타당성이 확보될 때까지 문항제거 작업을 수행하다 보면 원하지 않는 결과가 산출될 수도 있으니 주의하셔야 합니다.

참고로 탐색적 요인분석은 각 구성개념들간의 인과관계를 알 수 없다는 단점이 있지만, 확증적 요인분석(confirm‎atory factor analysis)은 관심의 대상이 되는 추상인 구성개념들간의 인과관계를 고려하여 가설을 검증하는 고급 통계분석기법입니다. 이를 일반적으로 구조방정식 모형(Structural Equation Model) 또는 공변량 구조모형(Covariance Structure Model) 이라고 명칭하고 하고 있습니다.