요인 분석 실습(1)

MATH/차원 축소와 요인 분석(PCA,FA)

mjmjpp 2023. 11. 15. 16:19

#요소분석 실행

#주축 요소분석 (principal axis), 회전(varimax) 이용한 factor loading 값

factorloading은 변수와 factor 간의 상관관계를 나타냄,상관관계가 가장 높은 곳에 그변수가 facotor에 묶이는것

->3번째factor는 분위기로 볼 수 잇음 접근성은 1번쨰 factor로 볼 수 잇

->편의성1은 날라감,가장 높은 factor loading값이 0.5가 안된다.

#1번 foctor는 접근성, 2번 factor는 편의성, 3번 factor는 분위기, 4번factor는 친절도 라고 이름을 붙임

#factor요인명은 요인분석을 돌리고 나서 붙이는 것

#4갸의 factor가 사용한 분산은 62.3%이다. 약 40%를 버림-> 요소 분석의 단점

#correlation이 매우 낮다 왜냐하면 rotation varimax를 돌렸기때문에 서로간의 상관관계를 0이되도록 만들어서...

#scree plot첫번째 것이 굉장히 높으나 다른 것들도 1을 넘으므로 4개를 선택

#이facotr들의 요인 점수를 분석해서그거를 변수로 뽑아네야함ㅍspss에 있는 기능

#spss와jamovi의 요인분석 결과비교

#요소와 변수간의 상관관계 파악-> 절댓값이 클수록 관련성이 높은것임

->분위기는 지금 요소 3과 가장 상관관계가 높다->0.6이상은 되야 분위기는 3번 factor다..라고 인정할 수 있다.

따라서 factor3를 분위기와 관련이 강하기때문에 F-분위기 라고 이름을 붙힐 수 있다.

#변수를 4개에서 6개로 추가-> 요인이 4개에서 5개로 나옴

왜냐면?

#ㅁ맛과 메뉴가 같은 팩터로 묶임 ..설문지의 질문을 잘못 만들었기때문!

지금 분석을안할 수는 없음..맛과 메뉴중에 무엇을 남겨야하나

메뉴보다는 맛이 질문이 클리어할거같다고 생각하여 메뉴를 빼고 맛을 남겨둠

#메뉴를 뺸 요인 분석

새로 생긴 5개의 요인에 이름을 붙힘

#요인을 모두 변수로 뽑아내기 가능