요인분석의 목적을 간단하게 규정하면, 복수의 지표들 중에서 요인을 파악하는 것이다. 요인은 높은 상관관계를 가지는 한 집단의 지표들로 규정된다. 우리가 관찰할 수는 없지만 하나의 요인이 이미 존재하고, 그 요인의 영향력이 우리가 직접 관찰할 수 있는 여러 개의 지표들로 나타나게 된다. 여기서는 요인분석을 수행하는 과정을 간단히 설명하고자 한다.
I. 단수요인모델의 설정
요인을 찾아내는 첫 과정은 상관관계 행렬(correlation matrix)을 구하고 단수 요인모델(single factor model)을 설정하는 것이다.
[위의 그림]처럼 4개의 지표가 모두 하나의 요인을 구성한다는 가정 하에서 출발하는 것이다. 이 가정을 검사하기 위해서 지표 간의 상관관계를 검사하면 된다. 만약 하나의 요인만 존재한다면, 4개의 지표는 상관관계가 상당히 높아야 한다. 왜냐하면 요인이 동시에 4개의 지표에 동일한 영향을 주고 있기 때문에 4개의 지표는 형태는 다르지만 하나의 원인에 의해 드러나는 4개의 결과에 지나지 않는 것이기 때문이다.
그러나 만약 지표 1과 지표 2가 높은 상관관계를 가지고 지표 3과 지표 4가 높은 상관관계를 가진다면 단수요인모델의 가정은 기각하고 2개의 요인을 가진 모델을 검사하게 된다. <아래의 표>에서 상관관계 행렬을 볼 때, 2개의 요인이 존재할 가능성이 높다.
II. 요인 수의 결정
그런데 이러한 경우처럼 명확하게 두 개의 요인이 구분되는 경우는 흔치 않다. 실제로 요인의 수를 결정하는 것은 결코 쉽지 않은 일이다. 실제의 척도는 수십, 수백 개의 지표로 구성되어 있으며, 많은 지표들이 유사한 상관관계를 가진다. 적절한 요인 수를 결정하기 위해서는 통계학적 기준과 비통계학적 기준이 사용된다.
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