요인분석(factor analysis)에 관한 설명으로 옳지 않은 것은?
- ①회귀분석이나 판별분석의 예비단계로 활용할 수 있다.
- ②요인적재량은 각 변수와 요인 사이의 상관관계 정도를 의미한다.
- ③요인들 간의 관계가 완전히 독립적이지 못한 경우에는 사각회전(oblique rotation) 방식이 적절하다.
- ④고유치(eigenvalue)는 각 요인별로 모든 변수의 요인적재량을 제곱하여 더한 값이다.
- ⑤요인추출 모델 가운데 주성분분석(PCA)은 자료의 공통분산만을 이용한다.
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정답 ⑤ — 주성분분석은 공통분산뿐 아니라 고유분산과 오차분산을 포함한 전체 분산을 이용한다. 공통분산만을 설명하려는 것은 공통요인분석이므로 주성분분석에 관한 설명이 잘못되었다.
선지별 오답 이유
- ① 회귀·판별분석의 예비 활용은 타당하다. 여러 변수의 정보를 소수의 요인으로 줄여 후속 분석의 입력 변수로 사용할 수 있다.
- ② 요인적재량은 변수와 요인의 연관 정도를 나타낸다. 특히 요인들이 서로 독립적인 직각회전에서는 변수와 요인 사이의 상관계수로 해석할 수 있다.
- ③ 사각회전은 요인 사이의 상관을 허용하므로, 요인들이 독립적이라고 보기 어려울 때 적절하다.
- ④ 고유치는 한 요인이 설명하는 분산의 양을 나타내며, 해당 요인에 대한 변수별 적재량의 제곱합으로 계산한다.
- ⑤ 주성분분석이 공통분산만 이용한다는 설명은 잘못되었다. 주성분분석은 변수의 전체 분산을 바탕으로 성분을 추출한다.
관련 개념
요인분석은 관측변수 사이의 관계를 소수의 잠재 요인으로 설명하거나 차원을 줄이는 데 활용한다.
직각회전은 요인 간 독립을 전제하고, 사각회전은 요인 간 상관을 허용한다.
주성분분석은 전체 분산을 이용하며, 공통요인분석은 변수들이 공유하는 공통분산에 초점을 둔다.
직각회전은 요인 간 독립을 전제하고, 사각회전은 요인 간 상관을 허용한다.
주성분분석은 전체 분산을 이용하며, 공통요인분석은 변수들이 공유하는 공통분산에 초점을 둔다.
출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · AI 해설 · 자동 검증 통과