요인분석에서 사각회전 방식간의 비교 = (The) comparison between criterions of oblique rotation in factor analysis

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ABSTRACT

The comparison between criterions of oblique rotation in factor analysis.

Tae-kyung, Lim
Department of Psychology
Graduate School of
Sungkyunkwan University


The purpose of this study was to investigate the effects of criterions of oblique rotation on recovery of population factors under conditions in which the common factor model holds in the population. Which are relatively little studied among a variety of Monte Carlo studies on recovery of population factors.
The general approach used in this study involved the following steps: ⑴ 12 population correlation matrices were generated, which matrices were defined as having specific desired properties and known factor structures. The matrices were defined by ⒜ two levels of inter factor correlation(0.30, 0.50), ⒝ two levels of factor loading(0.40, 0.60), ⒞ three levels of number of factors(3, 4, 5), and the number of measured variables was held ‘number of factors×10’. ⑵ 30 sample correlation matrices were generated from each population; ⑶ the sample correlation matrices were factor analysed, using maximum likelihood factor analysis and various criterions of rotation(Geomin, Infomax, Orthoblque, Direct oblimin), specifying the number of factors retained as equal to the known number of factor in the population; the sample factor solutions were evaluated to determine how various aspects of those solutions were affected by criterion and other properties of the data. For each of the rotated sample solutions, measures of congruence between sample and population factors the variations of variable complexity(decrease and increase) were obtained. This Indexes were treated as dependent variables in four-way ANOVAs using three between factor(inter factor correlations, factor loading, number of factors), one within factor(criterions) as independent variables.
As results of the analysis of the dependent variable, factor loadings and inter factor correlations become higher, the role of criterion become more important.
Finally, implications and limitations of the study along with suggestions for future research are discussed.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장. 서 론 1
• 1. 요인분석의 개요 1
• 가. 요인분석의 의의 1
• 나. 요인분석에서 사용되는 자료 2
• 2. 요인분석에서의 회전: 사각회전의 필요성 3
• 가. 회전의 유형 3
• 나. 회전의 구체적 방식과 문제점 4
• 3. 사각회전의 새로운 방식 5
• 제 2 장. 이론적 배경 7
• 제 1 절. 요인분석의 역사 7
• 1. 선형모형으로서의 요인분석 7
• 2. 요인구조 추정을 위한 수단으로서 요인분석 8
• 제 2 절. 요인회전의 역사와 직각 및 사각회전 10
• 1. 요인회전의 유형 10
• 가. 주관적 회전(graphical rotataion) 10
• 나. 반분석적 회전(semi-analytical rotations) 11
• 다. 분석적 요인회전(analytical factor rotation) 11
• 2. 다양한 회전방식 활용의 필요성 및 요인계수의 표준화 15
• 가. 단순 구조를 가지지 못한 자료에서의 회전 15
• 나. 요인계수의 표준화 19
• 제 3 장. 사각회전시 모집단에서의 요인구조를 가장 잘 추정해주는 방식의 탐색 23
• 1. 요인 비결정성(factor indeterminacy)의 문제로 인한 사각회전 방식 탐색의 필요성 23
• 2. 변수 복잡도가 높은 자료에서 자료가 본래 가지고 있는 요인구조를 잘 복원시켜줄 수 있는 회전방식의 탐색 27
• 3. 요인구조를 결정하는 세 가지 파라메터 28
• 4 연구문제 29
• 제 4 장. 연구방법 31
• 1. 연구설계 31
• 가. 모집단 상관행렬의 생성 32
• 나. 표본 상관행렬의 산출 38
• 다. 기초해의 산출 39
• 2. 회전방식(4가지) 39
• 3. 종속측정치 41
• 가. 해(solution)의 수렴 비율(Percentages of Convergent) 41
• 나. 재생산된 요인구조에서의 변수 복잡도의 변화(감소 및 증가) 42
• 4. 분석방법 요약 45
• 제 5 장. 결과 47
• 1. 모집단의 개발 및 확인적 요인분석 결과 47
• 가. 기초해 산출 49
• 나. 사각회전 실시 49
• 다. 최종해에 의해 해석되어질 요인구조 선정 49
• 2. 종속측정치에 대한 분석 결과 51
• 가. 해의 수렴 비율 51
• 나. 변수복잡도 감소도 53
• 다. 변수복잡도 증가도 61
• 3. 추가 분석: 경험적 자료에 대한 분석 결과 69
• 가. 공통분 추정치, 기초구조 추출방법 및 요인수효 결정 69
• 나. 네 가지 회전방식에 따른 요인분석 결과 70
• 제 6 장. 종합논의 76
• 참 고 문 헌 82
• 부 록 86
• ABSTRACT 116