항목 묶음 관련 질문드립니다.
교수님, 안녕하세요
늘 이곳에서 교수님께서 질문들에 성실히 답변해주시는 글을 보면 존경스럽고 저도 통계의 전문가가 되서 도움을 드리는 사람이 되면 좋겠다는 생각을 늘 하게됩니다. 열심히 통계의 달인이 되도록 노력하겠습니다.
제가 이번에 드릴 질문은 다름이 아니오라,
제가 Amos를 통해 분석을 진행하고 있는데요
저희 학교는 탐색적 요인분석을 먼저 요인을 분석한 후에 분석 결과를 측정 모형에 적용하여 확인적 요인분석과 구조모형을 제시하고 있습니다.
그런데요. 제가 참고한 선행논문에서는 단일요인으로 요인이 구분되었지만 제 설문 결과에선 요인이 3요인으로 구분되었습니다.
먼저 3요인으로 요인이 나눠진 경우는 모두 0.5이상의 요인적재값이 도출되어 확인적 요인분석을 실시하였는데요. 모형적합도가 수용할 만한 기준으로 도출되지 않았습니다.
그리하여, 탐색적 요인분석으로 요인을 1로 고정한 후에 요인별 적재량을 비교한 결과 3개의 요인에서 0.3이하의 적재량이 나와 3개 요인을 제거하고 나머지 요인을 항목대개념균형법으로 항목 묶음하여 확인적요인분석을 분석한 결과 수용할 만한 수준으로 도출되었습니다.
이러한 상황에서 제가 질문을 드리고 싶은것은,
1. 요인적재량이 1로 고정한 경우와 1로 고정하지 않은 경우 요인적재량의 크기 차이가 왜 크게 나는 원인이 무엇인지 궁금합니다. 이런 경우에
2. 위와 같은 방법으로 확인적 요인분석을 진행해도 분석적 오류가 있는지 궁금합니다.
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이일현 (2025-07-29 14:56:39)
먼저 검증된 도구(선행연구에서 타당도와 신뢰를 검정한 경우, 도구개발 방법에 맞춰서 제대로 분석하여 나온 도구)의 경우에는 신뢰도와 CFA 만으로 타당도를 검정합니다.
새로 만든 도구이거나 수정, 보완 등으로 설문한 도구의 경우 EFA, CFA 단계를 거칩니다.
1. 요인적재량? 요인의 수를 1 고정한 것이죠?
요인의 수가 달라지면 각각의 요인마다 문항의 적재되는 부하량이 달라집니다.
당연히 요인적재량은 요인 수에 따라 다릅니다.
2. 검증된 단일 요인이라면 문항 제거 없이 말씀하신 방법으로 가능합니다.
또는 total 점수를 항목묶음해서 측정 변수를 1개로 놓고 S.R.W 와 오차 공분산을 제약해서 분석할 수 있습니다.
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