요인분석 (Factor analysis)
목차 1. 요인분석은? 2. 요인분석수행과정 3. 요인분석의실제 4. 요인분석의해석
요인분석은? 질문문항들, 변수들혹은측정대상들간의상관관계를고려해서이들측정치사이에공유하는구조를파악해내는기법을말함 자료및변수의감축기법으로변수가독립변수 / 종속변수인가를구분하지않음 요인분석의구체적목적 자료요약 불필요한자료제거 변수의구조파악 측정도구의타당성평가
요인분석은? 요인분석은많은변수의상호관련성을소수의기본적인요인으로집약하는방법의하나로전체변수에공통적인요인이있다고가정하고이요인을찾아내어각변수가어느정도영향을받고있는지그정도를산출하기도하고그집단의특성이무엇인가를기술하려는통계기법 상관분석매트릭스 ex. 왜인기있는사람인가? 이야기듣기사회적기술흥미이야기하기이기적거짓말 이야기듣기 1.000 Factor 1 사회적기술.772 1.000 흥미.646.879 1.000 이야기하기.074 -.120.054 1.000 Factor 2 이기적 -.131.031 -.101.441 1.000 거짓말.068.012.110.361.277 1.000
요인분석은?
요인분석은? 요인분석은어떤변수들간의잠재요인 (latent factor) 에있어개별변수들을설명하고있음을통계적으로도출하는분석을의미함 변인들간의상관관계를이용하여서로유사한변인들끼리묶어주는방법 요인분석의목적 자료의요약 변인구조파악 불필요한변인의제거 측정도구의타당성검증 - 여러개의변인들을몇개의공통된집단으로묶음으로써 자료의복잡성줄이고정보를요약하는데이용 - 여러개의변인들을동질적인몇개의요인으로묶어줌으로써 변인들내에존재하는상호독립적인특성발견하는데이용 -변인군으로묶이지않은변인을제거함으로써중요하지않은 변인선별가능 - 동일한개념을측정한변인들이동일한요인으로묶이는지 여부확인함으로써측정도구타당성을검증하는데이용
요인분석은? 요인분석의용어 변수 (variable) 요인 (factor) 요인적재값 (factor loading) 요인행렬 (factor matrix) 공통성 (communality) 고유값 (eigenvalue) -분석에적용하고자하는내용을포함하고있는데이터 -서로상관계수가높은변수들끼리모아서작은수의변수집단으로나눈것임 -변수들과요인간의상관계수로요인적재값의제곱은해당변수가요인에의하여설명되는분산의비율을나타냄 -각요인들에대한모든변수들의요인적재값을모아놓은행렬 -여러요인에의하여설명될수있는한변수의분산의양을백분율로나타낸것 -어떤변수에대하여추출된요인들에의하여그변수에담겨진정보 ( 분산 ) 을얼마나표현할수있는가를나타내는비율 -각각의요인으로설명할수있는변수들의분산총합으로각요인별로모든변수의요인적재값을제곱하여더한값임 -변수속에담겨진정보 ( 분산 ) 가어떤요인에의하여어느정도표현될수있는가를말해주는비율로, 먼저추출된요인이고유값은항상다음에추출되는요인의고유값의값보다큼.
요인분석은? 요인분석의선행조건 변수가등간척도혹은비율척도와같은연속형변수 정규분포 / 관찰치상호독립적 / 분산같아야함 표본수 : 최소한 50 이상, 100 넘는것이정상 / 일반적으로변수수의 4-5 배 ( 보수적 ), 표본수 : 최소한 50 이상, 100 넘는것이정상 / 일반적으로변수수의 4-5 배 ( 보수적 ), 경우에따라서 2 배
요인분석수행과정 자료입력상관관계계산요인추출요인적재량산출요인의회전요인의해석요인점수의산출 상관관계행렬검토 요인분석수행을위해측정변수들간의상관관계를고려, 계산된상관관계매트릭스를검토하여야함 요인분석의목적은측정변수들간의동질적이거나유사한진단으로묶는것이므로어느한특정변수는유사한다른변수와높은상관관계를가져야함 변수들간의상관관계가높다는것은하나의요인으로나타난다는것을의미하고, 측정변수들간의상관관계가낮다는것은하나의요인으로묶이지않는다는것을의미함
요인분석수행과정 자료입력상관관계계산요인추출요인적재량산출요인의회전요인의해석요인점수의산출 모델결정 주성분분석법 (principal component) 최소제곱요인추출법 (Least squares) 최대우도요인추출법 (Maximum likelihood) 주축요인추출법 (Principal axis factoring) 알파요인추출법 (Alpha factoring) 이미지요인추출법 (Image factoring) -SPSS에서디볼트로사용하는요인추출방법으로데이터총분산을이용하며가장널리사용되는방법 -공통요인분석방법의하나로연구에사용되는변수는모집단이고대상자가표본이라고가정할수있을때사용됨. 요인수에대한가설검정이가능함. - 연구에사용되는변수가모집단전체이고, 대상자는모집단의일부인표본일경우에사용됨. 표본수가많은경우다른방법보다우수한분석결과를얻을수있는것으로알려져있음 -측정대상자와변수가모두모집단이기때문에그분석결과는다른모집단에대해일반화시킬수없음. 많은표본과많은변수와의관계를기술하는것이목적일경우에유용한방법임 -측정대상자는모집단이고변수는모집단으로부터추출된표본이기에연구목적이최대우도요인추출법이나최소제곱법과는달리표본인변수를분석하여얻은결론을변수의모집단에일반화시킬수있는방법임 -측정대상자와변수가모두모집단이기때문에그분석결과는다른모집단에대해일반화시킬수없음. 많은표본과많은변수와의관계를기술하는것이목적일경우에유용한방법임
요인분석수행과정 자료입력 요인수결정 상관관계계산요인추출요인적재량산출요인의회전요인의해석 최소고유값 (minimum eigenvalue) 스크리검정 (Scree test) -가장많이사용하는방법의하나로적용하기매우간단함. -주성분분석법에서는요인들은고유값이 1 보다적을경우에는의미가없는것으로간주하고무시함. -공통요인분석법을선택할경우고유치는약간하향조정되어야함. 요인수의결정에있어서최소고유값기준하나만으로결정하는것은매우위험함. -SPSS에서는요인추출을결정하는최소고유값은기본값이 1 임. -요인수가증가하면고유값이점점작아지다가일정수준에이르면완만하게됨. X축과평행을이루기직전의요인이추출하여야할요인수임 ( 가장중요한요인에서부터고유값이하락하다가급격한하락에서완만한하락으로추세가바뀌는지점에서요인의수를결정하는방식 ) 요인점수의산출
요인분석수행과정 자료입력상관계수행렬계산요인추출요인적재량산출요인의회전요인의해석요인점수의산출 요인분석의중요한개념은요인의회전임 주성분요인또는공통요인에의해얻어진최초요인행렬은측정변수들의분산을어느정도설명할수있으나, 대부분각변수들과요인들간의관계가명확하게나타나지않음 회전되지않는요인은단순히자료를감축시키는과정으로요인들의중요성에따라요인들을추출하기때문에변수의형태에따른의미있는정보를얻기어려움 요인회전의궁극적인목적은요인을해석하기쉽고의미있는요인패턴을갖도록분산을재분배시키는과정임 요인을회전시키는방법에는직각회전방식 (orthogonal) 과비직각회전방식 (oblique) 이있음
요인분석수행과정 자료입력상관계수행렬계산요인추출 직각회전 요인들간의상관관계가없다고가정하고요인을회전시키는방법으로각요인간의각도를 90 로유지하면서회전시킴 이방식은변수들간의독립성을유지시키면서회전시킴 여기에 Varimax 방식과 Quartimax 방식이있음 - 요인행렬의행을단순화시키는방식 요인적재량산출요인의회전요인의해석요인점수의산출 쿼티멕스회전 (QUARTIMAX) 베리멕스회전 (VARIMAX) 이쿼멕스회전 (EQUIMAX) -한변수가어떤요인에대해높은요인적재량을가지면다른요인에대해서는낮은요인적재량을갖게함 -단순한요인구조를얻는데는문제가있는반면, 많은변수에대해문항간높은적재량을갖는변수들의일반적요인을만들어낼수있음 -요인행렬의열을단순화시키는방식으로대부분이방법을사용함 -요인행렬의각열에 1 또는 0에가까운요인적재량을보임 -변수와요인간의관계가명확해지고해석하기에용이하기때문에단순한요인구조를산출할때사용함 -쿼티멕스회전과베리멕스회전을절충한방법 -행과열을동시에간략히하려는방법임 -널리인정받지못하고있고, 따라서자주사용되지않음
요인분석수행과정 자료입력상관계수행렬계산요인추출요인적재량산출 비직각회전 이방식은요인들간의상관관계가있을경우에사용함 요인간의각도를 90 이외의사각 ( 사선 ) 을유지하면서변수를회전시키는방법임 요인간의상관관계를인정하기때문에다소설득력이떨어지지만경험적인근거를가지고요인구조를만들어낼수있기때문에사회현상분석에많이사용할수있음 요인의회전 요인의해석 오블리민회전 (OBLIMAX) - 분석자가단순히이론적으로더의미있는구조, 차원을얻는데관심 이있다면사각회전을많이사용함 요인점수의산출
요인분석수행과정 자료입력 상관계수행렬계산 요인추출 요인적재량산출 요인의회전 요인의해석 요인점수의산출
요인분석의실제 SAQ(SPSS Anxiety Questionnaire) 분석 - 차원감소 - 요인분석 SAQ.sav
요인분석의실제 SAQ(SPSS Anxiety Questionnaire) 일변량기술통계 초기해법 계수 역모형 유의수준 재연된상관행렬 행렬식 역 - 이미지 KMO 와 Bartlett 의구형성검정 - 각변인의평균과표준편차 -default, 초기 communality, 설명된분산의비율제시 - 변인들간의상관제시 - 역상관행렬, 공분산행렬제시 - 상관관계행렬에서계수에대한유의수준제시 - 추정상관행렬표, 추정 / 관찰상관계수간오차변량제시 - 상관계수행렬행렬값제시 - 반영상공분산과상관관계행렬제시 (anti-image covariance/correlation) -Kaise-Meyer-Olkin 측도와 Bartlett 의구상검증치제시 - 전체자료와개별자료의적합도출력, Barrlett 의단위, 행렬검사결과를출력
요인분석의실제 요인추출 주성분요인분석 주성분요인분석은변수가가지는공통분산, 고유분산을분석에포함시킨체계적분산에기초하여요인을추출하는방법 따라서대각선의분산은항상 1 이됨 공통요인분석 공통요인분석은측정변수가가지는고유분산과오차분산을제외한다른변수들과공유되어있는공통분산에기초하여요인을추출하는방식
요인분석의실제 요인회전 지정않음 (n) 추출된요인을회전시키지않음-주성분분석인경우지정 베리멕스 (v) 각요인이서로독립성을유지하도록하는직각회전방식, 각열의요인적재량을제곱한값의분산이최대화시켜각요인을설명 쿼티멕스 (Q) 직각회전방식, 각행의요인적재량이높은요인의수를최소화시키는방법 이쿼멕스 (P) 직각회전방식이며베리멕스와쿼티멕스의혼합형 직접오블리민 (O) 사각회전방식, 변수들간의상관관계를인정하는방식 프로멕스 (P) 사각회전 / 먼저직교회전을시킨다음사각회전을시키는방식
요인분석의실제 요인점수 회귀분석 (R) 동분산과평균을가지며개개의요인값 과추정된요인값간의차이를제곱한값 이최소가되도록한다. Bartlett(B) 요인들의제곱한값의합이최소가되도 록한다. Anderson-Rubin(A) 무상관관계를검정하기위하여 Bartlett 값을수정
요인분석의실제 옵션 목록별결측값 모든변수에대해유효한사례만을분석에사용 대응별결측값제외 (P) 각변수의대응쌍에유효한사례만을분석에사용 평균으로바꾸기 (R) 결측치가있는변수는그문항의평균으로대체
요인분석의해석 기술통계량
요인분석의해석 상관행렬 요인분석에서상관관계행렬을분석할때유의할점은측정하고있는개념과관련된변수들끼리높은상관관계가있어야하며, 관련되지않은변수들끼리상관관계가낮거나없어야함 만약모든변수에서상관관계가높게나타났다면측정하고자하는개념의조작적정의가잘못됐거나측정오류가생긴것으로판단해야함 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q19 Q20 Q21 Q22 Q23 상관계수 Q1 1.000 -.099 -.337.436.402 -.189.214.329 -.104 -.004 Q2 -.099 1.000.318 -.112 -.119.203 -.202 -.205.231.100 Q3 -.337.318 1.000 -.380 -.310.342 -.325 -.417.204.150 Q4.436 -.112 -.380 1.000.401 -.186.243.410 -.098 -.034 Q5.402 -.119 -.310.401 1.000 -.165.200.335 -.133 -.042 Q6.217 -.074 -.227.278.257 -.167.101.272 -.165 -.069 Q7.305 -.159 -.382.409.339 -.269.221.483 -.168 -.070 Q8.331 -.050 -.259.349.269 -.159.175.296 -.079 -.050 Q9 -.092.315.300 -.125 -.096.249 -.159 -.136.257.171 Q10.214 -.084 -.193.216.258 -.127.084.193 -.131 -.062 Q11.357 -.144 -.351.369.298 -.200.255.346 -.162 -.086 Q12.345 -.195 -.410.442.347 -.267.298.441 -.167 -.046 Q13.355 -.143 -.318.344.302 -.227.204.374 -.195 -.053 Q14.338 -.165 -.371.351.315 -.254.226.399 -.170 -.048 Q15.246 -.165 -.312.334.261 -.210.206.300 -.168 -.062 Q16.499 -.168 -.419.416.395 -.267.265.421 -.156 -.082 Q17.371 -.087 -.327.383.310 -.163.205.363 -.126 -.092 Q18.347 -.164 -.375.382.322 -.257.235.430 -.160 -.080 Q19 -.189.203.342 -.186 -.165 1.000 -.249 -.275.234.122 Q20.214 -.202 -.325.243.200 -.249 1.000.468 -.100 -.035 Q21.329 -.205 -.417.410.335 -.275.468 1.000 -.129 -.068 Q22 -.104.231.204 -.098 -.133.234 -.100 -.129 1.000.230 Q23 -.004.100.150 -.034 -.042.122 -.035 -.068.230 1.000
요인분석의해석 KMO and Bartlett s Test Kaiser-Meyer-Olkin 의 KMO 통계량은전 체자료, 개별자료의표본적합도평가 Kaiser(1974), Hutcheson & Sofroniou(1999) 표본적합도의적용기본은 0.7 이상이면 요인분석에적합한표본으로판단함 0.5이하 bare 0.5-0.7 mediocre 0.7-0.8 good 0.8-0.9 great 0.9이상 superb Bartlett의단위행렬점검은요인분석에이용될변수들의상관행렬이단위행렬인지아닌지평가. 즉변수들이서로독립적인지아닌지점검단위행렬 = 상호독립적이며변수간의상관없음
요인분석의해석 역 - 이미지행렬 (Anti-image Matrices) Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q19 Q20 Q21 Q22 Q23 역 - 이미지상관계수 Q1.930a -.020.053 -.167 -.156.012 -.016.006.001 -.059 Q2 -.020.875 a -.157 -.041.010 -.029.059.041 -.121 -.002 Q3.053 -.157.951 a.084.037 -.121.078.070 -.007 -.076 Q4 -.167 -.041.084.955 a -.134 -.034 -.004 -.086 -.033 -.017 Q5 -.156.010.037 -.134.960 a -.018 -.011 -.046.035 -.005 Q19.012 -.029 -.121 -.034 -.018.941 a.091.031 -.115 -.038 Q20 -.016.059.078 -.004 -.011.091.889 a -.323 -.011 -.028 Q21.006.041.070 -.086 -.046.031 -.323.929 a -.024.013 Q22.001 -.121 -.007 -.033.035 -.115 -.011 -.024.878 a -.176 Q23 -.059 -.002 -.076 -.017 -.005 -.038 -.028.013 -.176.766 a a. 표본화적합성측도 (MSA)
요인분석의해석설명된총분산 (Total variance explained) 추출방법 : 주성분분석. 성분 초기고유값추출제곱합적재값회전제곱합적재값합계 % 분산 % 누적합계 % 분산 % 누적합계 % 분산 % 누적 1 7.290 31.696 31.696 7.290 31.696 31.696 3.730 16.219 16.219 2 1.739 7.560 39.256 1.739 7.560 39.256 3.340 14.523 30.742 3 1.317 5.725 44.981 1.317 5.725 44.981 2.553 11.099 41.841 4 1.227 5.336 50.317 1.227 5.336 50.317 1.950 8.476 50.317 5.988 4.295 54.612 6.895 3.893 58.504 7.806 3.502 62.007 8.783 3.404 65.410 9.751 3.265 68.676 10.717 3.117 71.793 11.684 2.972 74.765 12.670 2.911 77.676 13.612 2.661 80.337 14.578 2.512 82.849 15.549 2.388 85.236 16.523 2.275 87.511 17.508 2.210 89.721 18.456 1.982 91.704 19.424 1.843 93.546 20.408 1.773 95.319 21.379 1.650 96.969 22.364 1.583 98.552 23.333 1.448 100.000 추출된 4 요인의고유치는각각제 1 요인 7.290, 제 2 요인 1.7 39, 제 3 요인 1.317, 제 4 요인 1.227 로요인고유치가 1 이상인 요인만이추출되었다. 제 1 요인은 31.696%, 제 2 요인은 7.560%, 제 3 요인은 5.725%, 제 4 요인은 5.336% 를설명함으로써전체 50.317% 를설명하 고있다.
요인분석의해석 공통성 (Communalities) 성분행렬 (Component matrix) 공통성은공통분산, 공통성또는공통요인분산이라고도하며공통성은요인들로설명되어지는각변수들의백분율로나타낸것으로공통분산을관찰함으로서요인들에의해설명되는각변수의분산의양을알수있음 성분 1 2 3 4 Q18.701 Q7.685 Q16.679 Q13.673 Q12.669 Q21.658 Q13.656 Q11.652 -.400 Q17.643 Q4.634 Q3 -.629 Q15.593 Q1.586 Q5.556 Q8.549.401 -.417 Q18.437 Q20.436 -.404 Q19 -.427 Q9.627 Q2.548 Q22.465 Q6.562.571 Q23.507 요인추출방법 : 주성분분석. a. 추출된 4 성분
요인분석의해석 스크리도표 (Scree plot) 스크리테스트는각요인의고유치를 Y-축에, 요인의개수를 X-축으로표시하여요인의수가증가할수있도록고유치는줄어드는형태로보여주며초기에는급격히감소하다가점점감소폭이줄어들게된다. 스크리검정을이용하여요인의수를결정할수있다. 분석결과를보면고유치가 2, 4 번째요인까지는급격하게감소하다가 5 번째요인에서완만하게감소하고있다. 추출된요인이 4 요인이라는것을알수있다.
요인분석의해석 Varimax 회전 성분 1 2 3 4 I have little experience of computers.800 SPSS always crashes when I try to use it.684 I worry that I will cause irreparable damage because of my incompetenece with computers.647 Fear of computers All computers hate me.638 Computers have minds of their own and deliberately go wrong whenever I use them.579 Computers are useful only for playing games.550 Computers are out to get me.459 I can't sleep for thoughts of eigen vectors.677 I wake up under my duvet thinking that I am trapped under a normal distribtion.661 Standard deviations excite me -.567 People try to tell you that SPSS makes statistics easier to understand but it doesn't.473.523 Fear of statistics I dream that Pearson is attacking me with correlation coefficients.516 I weep openly at the mention of central tendency.514 Statiscs makes me cry.496 I don't understand statistics.429 I have never been good at mathematics.833 I slip into a coma whenever I see an equation Fear of mathematics.747 I did badly at mathematics at school.747 My friends are better at statistics than me.648 My friends are better at SPSS than I am.645 If I'm good at statistics my friends will think I'm a nerd Peer evaluation.586 My friends will think I'm stupid for not being able to cope with SPSS.543 Everybody looks at me when I use SPSS.428 요인추출방법 : 주성분분석. 회전방법 : Kaiser 정규화가있는베리멕스. a. 8 반복계산에서요인회전이수렴되었습니다.
요인분석의해석 Oblique 회전 ( 패턴행렬 ) 성분 1 2 3 4 I can't sleep for thoughts of eigen vectors.701 I wake up under my duvet thinking that I am trapped under a normal distribtion.589 Standard deviations excite me -.502 Fear of statistics I dream that Pearson is attacking me with correlation coefficients.407 Statistics makes me cry I weep openly at the mention of central tendency I don't understand statistics My friends are better at SPSS than I am.643 My friends are better at statistics than me.630 Peer evaluation If I'm good at statistics my friends will think I'm a nerd.610 My friends will think I'm stupid for not being able to cope with SPSS.518 Everybody looks at me when I use SPSS I have little experience of computers.885 SPSS always crashes when I try to use it.713 All computers hate me.653 I worry that I will cause irreparable damage because of my incompetenece with computers.650 Fear of computers Computers have minds of their own and deliberately go wrong whenever I use them.588 Computers are useful only for playing games.585 People try to tell you that SPSS makes statistics easier to understand but it doesn't.410.462 Computers are out to get me.411 I have never been good at mathematics -.902 I did badly at mathematics at school -.774 I slip into a coma whenever I see an equation -.774 Fear of mathematics 요인추출방법 : 주성분분석. 회전방법 : Kaiser 정규화가있는오블리민. a. 22 반복계산에서요인회전이수렴되었습니다.
요인분석의해석 Oblique 회전 ( 구조행렬 ) 성분 1 2 3 4 I wake up under my duvet thinking that I am trapped under a normal distribtion.695.477 I can't sleep for thoughts of eigen vectors.683 Standard deviations excite me -.624.413 -.407 I weep openly at the mention of central tendency.565.516 -.491 I dream that Pearson is attacking me with correlation coefficients.550.487 -.484 Statistics makes me cry.523.413 -.500 I don't understand statistics.463.453 My friends are better at SPSS than I am.659 My friends are better at statistics than me.658 If I'm good at statistics my friends will think I'm a nerd.583 My friends will think I'm stupid for not being able to cope with SPSS.554 Everybody looks at me when I use SPSS -.426.455 I have little experience of computers.777 SPSS always crashes when I try to use it.401.761 All computers hate me.723 I worry that I will cause irreparable damage because of my incompetenece with computers.723 -.429 Computers have minds of their own and deliberately go wrong whenever I use them.423.671 People try to tell you that SPSS makes statistics easier to understand but it doesn't.574.606 Computers are out to get me.561 -.442 Computers are useful only for playing games.556 I have never been good at mathematics -.855 I slip into a coma whenever I see an equation.453 -.822 I did badly at mathematics at school.451 -.819 요인추출방법 : 주성분분석. 회전방법 : Kaiser 정규화가있는오블리민.
요인분석의해석 요인점수 (factor scores) 성분 1 2 3 4 Statistics makes me cry -.053.173.089.110 My friends will think I'm stupid for not being able to cope with SPSS.102 -.129.086.282 Standard deviations excite me.087 -.195.013.137 I dream that Pearson is attacking me with correlation coefficients -.011.170.045.107 I don't understand statistics.021.131.014.083 I have little experience of computers.383 -.211 -.088.014 All computers hate me.213.004 -.078.038 I have never been good at mathematics -.129 -.074.460.013 My friends are better at statistics than me.025 -.029.108.354 Computers are useful only for playing games.244 -.161 -.021 -.036 I did badly at mathematics at school -.066 -.087.379 -.059 People try to tell you that SPSS makes statistics easier to understand but it doesn't.097.161 -.116.051 I worry that I will cause irreparable damage because of my incompetenece with computers.224 -.065 -.019.013 Computers have minds of their own and deliberately go wrong whenever I use them.180.040 -.084.043 Computers are out to get me.114 -.055.061 -.058 I weep openly at the mention of central tendency -.015.146.046.014 I slip into a coma whenever I see an equation -.057 -.067.372.005 SPSS always crashes when I try to use it.242 -.001 -.104.043 Everybody looks at me when I use SPSS.048 -.115.061.199 I can't sleep for thoughts of eigen vectors -.195.359 -.061 -.002 I wake up under my duvet thinking that I am trapped under a normal distribtion -.039.270 -.064.059 My friends are better at SPSS than I am -.036.162 -.048.382 If I'm good at statistics my friends will think I'm a nerd.032.211 -.162.379 요인추출방법 : 주성분분석. 회전방법 : Kaiser 정규화가있는베리멕스. 요인점수.
요인분석의해석 보고하기 주성분분석으로 23 개의아이템을베리멕스회전을이용함. Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 를통해표집의적합성을알수있는데.93 으로최상으로볼수있음 (Field(2009) 에따라서 ) 각아이템의 KMO 값도모두.77 을넘어.5 를넘기면되어모두적합하다고볼수있음 Bartlett 의구형성검증값도유의확률이 p<.001 로요인분석에적합함. 4 가지가 1 이상의 eigenvalue 를보이므로 4 개의요인으로구성되며이것들이 50.32% 의의분산을설명함 스크리도표를보면약간애매모호하나요인 2 와 4 의구부러짐이달라둘중하나로예상할수있음 위두가지로 4 개의요인으로볼수있으며요인 1 은 fear of computers, 요인 2 는 fear of statistics, 요인 3 은 fear of math, 요인 4 는 peer evaluation 으로볼수있음
감사합니다