요인분석 가이드: R에서의 적용 및 해석

요인분석은 많은 변수들 사이의 관계를 파악하여, 변수의 수를 줄여 정보를 요약하는 통계적 방법입니다. 이 가이드에서는 R 프로그래밍 언어를 활용하여 요인분석을 어떻게 수행하고 결과를 해석하는지에 대해 알아보겠습니다. 데이터 분석의 초보자부터 전문가까지, 모든 분들에게 도움이 되기를 바랍니다.

 

 

목차

1. 요인분석 이란
2. R에서 요인분석하는 법
3. 분석결과 해석하는 법

 

1. 요인분석 이란

요인분석은 다변량 통계적 방법 중 하나로, 많은 수의 관측된 변수들을 더 적은 수의 잠재적인 변수(요인)로 요약하는 기법입니다. 이는 복잡한 데이터 세트의 차원을 줄이는 데 유용하며, 변수들 간의 내재적 구조나 패턴을 발견하는 데 사용됩니다. 요인분석은 주로 사회과학, 심리학 및 기타 연구 분야에서 사용되어, 설문조사나 테스트에서 얻은 다수의 항목들을 적은 수의 합성된 변수로 요약하기 위해 활용됩니다.

 

2. R에서 요인분석 하는 법

R에서 요인분석을 수행하려면 'psych' 패키지와 'factanal' 함수를 사용할 수 있습니다. 먼저, 필요한 패키지를 설치하고 불러옵니다. 그 후, 'factanal' 함수를 사용하여 요인분석을 수행합니다. 이 함수는 다양한 옵션을 제공하여 분석을 맞춤화할 수 있습니다.

# 패키지 설치 및 불러오기
install.packages("psych")
library(psych)

# 요인분석 수행
result <- factanal(dataframe, factors=3, rotation="varimax")
print(result)

이 예제에서는 데이터프레임 내의 변수들에 대해 3개의 요인을 추출하며, varimax 방법으로 회전시켰습니다. 결과는 요인 부하값, 고유값 및 다른 통계치를 포함합니다.

 

3. 분석결과 해석하는 법

요인분석의 결과를 해석할 때, 주의 깊게 봐야 할 부분은 요인 부하값, 고유값, 그리고 총 설명된 분산입니다. 요인 부하값은 각 변수가 특정 요인과 얼마나 관련되어 있는지를 나타냅니다. 보통 0.3 이상의 부하값은 해당 변수가 그 요인에 크게 기여한다고 볼 수 있습니다.

# 부하값 확인
print(result$loadings)

고유값은 각 요인의 중요도를 나타냅니다. 보통 1 이상의 고유값을 가진 요인만을 유지하는 것이 일반적입니다. 'factanal' 함수의 결과에서는 'Eigenvalues' 섹션을 통해 확인할 수 있습니다.

총 설명된 분산은 선택한 요인들이 전체 데이터의 얼마나 큰 부분을 설명하는지를 나타냅니다. 이 값이 높을수록 요인분석의 결과가 더 설득력 있게 됩니다.

 

 

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