탐색적 요인분석 (EFA, Exploratory Factor Analysis)

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탐색적 요인분석이란 무엇인가? 기술

탐색적 요인분석방법은 다수의 변수의 근간이 되는 구조(차원)를 찾는데 사용될 수 있는 기법이다. 그러므로, EFA는 다수의 변수들을 몇쌍의 기반이 되는 요인으로 축소한다.

사례 : 당신은 민간항공산업 (유나이티드 에어라인, 델타, 루프트한자)의 소비자 만족에 관한 설문지를 준비하였다. 고객만족을 기술하고 평가하는 30개의 항목을 확인하였다(예:티켓구매 편리성, 체크인 편리성, 라운지 환경, 승무원의 친근감, 특별요구 충족, 기내식 품질, 좌석의 편안함, 기내영화같은 서비스, 정시도착 등). EFA를 사용해서 분석을 하게되면 당신은 30여개의 항목을 몇쌍의 중심적인 요인으로 축소할 수 있다. 당신은 예를들면, 티켓구매 편리성, 체크인 편리성, 라운지 환경, 기내식 품질, 좌석의 편안함, 기내영화같은 서비스 등의 항목들을 "잠재적인 차원"의 일부로 판단할 수 있다. 항공사들이 그들의 사업을 추진해나가기 위해 수행할 수 있는 물리적인 것들이다(hard things). 그러나 승무원의 친근감, 특별요구의 충족, 정시도착 등은 '프로세스' 차원의 부분이다.

이것은 EFA가 정확히 이러한 구조를 찾고 있는 것을 의미한다.-위 예에서 '잠재적' 요인과 '프로세스' 요인. 매니저는 이제야 '잠재적' 부분과 '프로세스' 부분에 집중함으로써 고개만족을 개선하기 위한 마케팅 활동 개발에 대한 좀 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있다.
 

탐색적 요인분석의 유래. 역사

요인분석적 방법은 연속체로 여겨질 수 있다. 이 연속체는 확인적 기법부터 순수한 탐색적 절차까지의 범위를 갖고 있다. Charles Spearman(1904년)은 일반적인 정보에서 아이디어를 확인하는데에 관심이 있었다. 폭넓은 실험의 증거를 갖고, 다수의 개인들에게 주어진 실험용 배터리와 관련된 수년간의 연구를 통해서, 하나의 지적요인에 대한 Spearman의 이론은 부적절한 것으로 증명되었다. 그룹요인을 다루기 위한 하나의 가능성이 만들어져야 했다. 1930년대 초에, 는 요인의 본질에 관한 이전의 가정에 기반을 둔 일반적인 가정을 깨고, 다변량요인분석 일반이론을 개발했다. Thurstone은 그의 저서 Vectors of Mind(1935년)에서 이 이론의 수학적, 논리적 기초를 제시하였다.

탐색적 요인분석의 계산. 공식

EFA를 사용해서 자료를 분석하기 위하여 SPSS 또는 SAS와 같은 통계 패키지를 활용할 수 있다.

탐색적 요인분석의 사용. 응용

• 고객 만족도 조사.
• 서비스 품질 측정.
• 성격 검사.
• 이미지 조사.
• 시장 세분 확인.
• 고객, 제품, 또는 행동을 유형화.

탐색적 요인분석의 단계. 프로세스

전형적인 EFA 과정은 다음과 같다:

1. EFA에 들어가는 지표/항목 확인.
2. 상관 행렬 (Bravais Pearson의 상관계수) 계산.
3. EFA에서 사용할 상관행렬 조사(유의수준, 역상관행렬 , 바틀렛 검증,잔영공변량행렬(anti-image-covariance-matrix), Kaise rMeyer Olkin Criteria KMO)
4. 요인추출방법 선택(주요소분석, 주요인분석).
5. 요인과 요인적재량 확인. 요인적재량은 변수(가로열)와 요인(세로열)간의 상관계수이다.
6. 추출될 요인의 수를 결정(이 단계에서는 Kaiser 기준과 Scree 테스트를 사용하는 것이 유용하다)
7. 추출된 요인의 해석( 위의 예에서 '잠재적', '프로세스' 등)

탐색적 요인분석의 강점. 이점

• 사용하기 쉽다.
• 많은 설문항목들에 유용하다.
• 다른 분석의 기초가 된다(요인점수를 갖고 회귀분석 실행), 다른 분석과 결합하기 쉽다(확인적 분석)

탐색적 요인분석의 한계. 단점

• 변수는 등간척도여야 한다.
• (Falling number)는 변수량보다 3배 더 커야한다.

탐색적 요인분석의 가정. 조건

• 이상값 없음 (No outliers), 등간 자료, 선형성, 다변량 정규성, 주요요인분석을 위한 직교성

참고도서: Klaus Backhaus, Bernd Erichson, Wulff Plinke - Multivariate Analysemethoden

참고도서: Joseph F Hair, Ronald L Tatham, Rolph E. Anderson, William Black - Multivariate Data Analysis 

참고도서: John C. Loehlin - Latent Variable Models

포럼 다음에 대한 포럼 토론: 탐색적 요인분석. 아래에서 이 주제에 대해 질문하거나 경험을 공유하거나 새로운 개발을 보고하거나 무언가를 설명할 수 있습니다. 2 types of multivariate analys There are two main techniques of multiviariate analysis: 1. Factor Analysis (find the underlying dimensions or 'factors' by investigating the correlation between variables), 2. Cluster Analysis (find ... 14   What to do if the Data of your Research Turn out to be Incomplete? Suppose you have just finished executing an agriculture project in which you were distributing agricultural inputs to farmers. During the analysis of the end-line data, you have seen that three respon... 4   2 개의 댓글 Maximum Likelihood Extraction Method I chose Principal Components Analysis and unfortunately there are 17 factors and Varimax table was presented just in the last step. I want to use limited factors with enough (3-5) items to make a good... 4   1 개의 댓글 SPSS Factor Analysis on Non-Parametric Data Hi, I have 42 items, coded on binary scale 1 or 0. I wish to perform an Exploratory Factor Analysis using SPSS 15.0 My query: Is it possible to perform Exploratory Factor Analysis with such items co... 4   1 개의 댓글 Rotated component matrix Hello, I am doing an exploratory factor analysis with 56 manifest variables using SPSS. However after running it, I don't obtain the rotated component matrix. Any idea about the reasons for this p... 0   1 개의 댓글 새로운 주제를 시작하거 에 대한 탐색적 요인분석

전문가 팁 Exploratory Factor Analysis에 대한 고급 통찰력 (영어). 여기에서 전문가의 전문적인 조언을 찾을 수 있습니다. Disadvantages of Exploratory Factor Analysis Applying Exploratory Factor Analysis, EFA Implementation Some of the disadvantages associated with EFA are: - Usefulness of EFA depends mainly on the researchers� ability to de... Advantages of Exploratory Factor Analysis Applying Exploratory Factor Analysis, EFA Implementation Some of the advantages of Exploratory Factor Analysis (EFA) are as follows: - Objective as well as subjective attribute...

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