탐색적 요인분석이 필요한 경우
탐색적 요인분석(EFA)은 관찰 변수들 간의 상관을 설명하는 잠재 구인을 식별하는 기법입니다. 설문지 개발 및 타당화, 다수 문항을 소수의 의미 있는 요인으로 축소, 새로운 측정 도구의 차원성 탐색에 주로 사용됩니다.
심리학과 교육학에서 가장 널리 사용되는 다변량 기법임에도, 많은 연구자가 EFA 결과를 APA 형식으로 정확하게 보고하는 데 어려움을 겪습니다.
APA 보고의 필수 구성요소
APA 7판에서 EFA 결과를 보고할 때 반드시 포함해야 하는 요소:
- 표본 적절성: Kaiser-Meyer-Olkin(KMO) 측도
- 요인분석 적합성: 바틀렛 구형성 검정
- 추출 방법: 주축 요인추출, 최대우도법 등
- 회전 방법: 배리맥스, 프로맥스, 오블리민 등
- 보유 요인 수: 사용한 기준(고유값 > 1, 스크리 도표, 평행분석)
- 총 설명 분산: 보유된 요인들이 설명하는 비율
- 요인적재량 표: 적재량, 공통성, 교차적재량
- 신뢰도: 각 요인의 Cronbach's alpha
1단계: 표본 적절성 보고
요인 해석을 제시하기 전에 데이터가 요인분석에 적합함을 입증합니다.
예시:
Kaiser-Meyer-Olkin 측도가 분석의 표본 적절성을 확인하였다, KMO = .87, 이는 권장 기준인 .60을 초과한다. 바틀렛 구형성 검정 결과, χ2(190) = 2145.30, p < .001, 문항 간 상관이 요인분석에 충분히 큰 것으로 나타났다.
KMO 해석 기준
| KMO | 해석 | |-----|------| | ≥ .90 | 훌륭함 | | .80-.89 | 매우 좋음 | | .70-.79 | 보통 | | .60-.69 | 다소 부족 | | .50-.59 | 부적합 | | < .50 | 허용 불가 |
2단계: 추출 및 회전 방법 보고
사용한 방법을 명시하고 회전 선택을 정당화합니다.
잠재 구인을 식별하는 것이 주요 목적이므로 주축 요인추출법을 사용하였다. 요인 간 상관이 예상되므로 프로맥스 회전(사각)을 적용하였다.
회전 방법 선택 기준
- 직교 회전(배리맥스): 요인 간 상관이 없다고 가정할 때
- 사각 회전(프로맥스, 오블리민): 요인 간 상관이 예상될 때 (사회과학에서 더 일반적)
3단계: 요인 보유 기준 보고
요인 수를 어떻게 결정했는지 설명합니다.
고유값이 1.0을 초과하는 세 개의 요인이 추출되었으며, 이는 스크리 도표 및 평행분석 결과와 일치하였다. 세 요인은 총 분산의 62.4%를 설명하였다.
각 요인의 기여도를 보고합니다:
요인 1은 분산의 28.3%, 요인 2는 19.7%, 요인 3은 14.4%를 설명하였다.
4단계: 요인적재량 표 보고
유의한 적재량(일반적으로 > .30 또는 > .40)만 표시하는 깔끔한 표를 제시합니다.
본문에서:
회전 후 요인적재량은 표 1에 제시하였다. 요인 1에 적재된 문항들은 인지적 참여와 관련되었다(4문항, 적재량 .65-.78). 요인 2 문항들은 정서적 참여를 반영하였다(3문항, 적재량 .69-.82). 요인 3 문항들은 행동적 참여를 포착하였다(3문항, 적재량 .67-.81). 모든 문항의 주요인 적재량이 .40을 초과하였으며 .30을 초과하는 교차적재량은 없었다.
5단계: 신뢰도 보고
각 요인의 내적 일관성을 Cronbach's alpha로 평가하였다. 요인 1(인지적 참여)은 양호한 신뢰도를 보였고(α = .84), 요인 2(정서적 참여)도 양호한 신뢰도를 보였으며(α = .81), 요인 3(행동적 참여)은 수용 가능한 신뢰도를 보였다(α = .76).
완전한 보고 예시
결과
10문항 학생 참여 척도에 대해 주축 요인추출법과 프로맥스 회전을 사용하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. Kaiser-Meyer-Olkin 측도가 표본 적절성을 확인하였다, KMO = .87. 바틀렛 구형성 검정 결과, χ2(190) = 2145.30, p < .001, 문항 간 상관이 EFA에 충분히 큰 것으로 나타났다.
고유값이 1.0을 초과하는 세 요인이 보유되었으며, 총 분산의 62.4%를 설명하였다. 요인 1(인지적 참여, 4문항)은 분산의 28.3%, 요인 2(정서적 참여, 3문항)는 19.7%, 요인 3(행동적 참여, 3문항)은 14.4%를 설명하였다. 모든 문항이 주요인에 .40 이상으로 적재되었으며 .30을 초과하는 교차적재량은 없었다(표 1 참조). 모든 요인의 내적 일관성은 양호하였다(α = .76-.84).
흔한 실수 5가지
1. KMO와 바틀렛 검정 누락
심사자들은 데이터의 요인분석 적합성 증거를 기대합니다. 항상 둘 다 보고하세요.
2. 회전 방법 미정당화
직교 vs. 사각 회전 선택 이유를 설명하세요. 근거 없이 배리맥스를 기본값으로 사용하지 마세요.
3. 모든 적재량 보고
.30 또는 .40 미만의 적재량은 표 가독성을 위해 제거하세요. 제거 기준을 명시하세요.
4. 교차적재량 무시
여러 요인에 .30 이상으로 적재되는 문항은 문제가 될 수 있습니다. 결과에서 이를 다루세요.
5. EFA와 CFA 혼동
EFA는 탐색적이고 데이터 주도적입니다. 확인적 요인분석(CFA)은 사전 지정된 모형을 검증합니다. CFA를 수행하면서 EFA 용어를 사용하거나 그 반대의 경우를 피하세요.
직접 분석해보기
무료 요인분석 계산기를 사용하면 KMO, 바틀렛 검정, 고유값, 스크리 도표, 요인적재량, 설명 분산을 자동으로 계산하고 APA 형식 결과를 제공합니다.