"요인 분석"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
고유값
원래 상관 행렬, 공분산 행렬 또는 비척도화/비중심화 행렬의 고유값 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 이 테이블에는 각 고유값이 나타내는 총 분산의 백분율, 기여도 백분율을 보여 주는 막대 차트 및 연속된 각 고유값이 기여하는 누적 백분율이 포함됩니다. 1.0보다 크거나 같은 고유값 수를 분석할 요인 수의 지표로 사용할 수 있습니다.
스크리 그림
고유값 대 성분(요인) 수를 나타내는 그림을 표시하거나 숨깁니다. 이 그림을 추가 지표로 사용하여 최대 분산 크기에 기여하는 요인 수를 결정할 수 있습니다. 그림에 표시된 선이 평평하게 안정되는 점을 분석에 필요한 충분 요인 수로 사용할 수 있습니다.
구형성 Bartlett 검정
구형성 Bartlett 검정 결과를 표시하거나 숨깁니다. 이 검정은 검정에 대한 카이제곱, DF(자유도) 및 p 값(Prob > ChiSq)을 계산하여 고유값의 분산이 동일한지 여부를 판별합니다. 자세한 내용은 Bartlett(1937, 1954) 연구 자료에서 확인하십시오.
Kaiser-Meyer-Olkin 검정
KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 검정 결과를 표시하거나 숨깁니다. 이 검정은 기본 요인에 의한 공통 분산일 수 있는 분산 비율의 지표입니다. 검정 통계량은 각 개별 변수와 모든 변수 집합에 대해 계산되며, JMP에서는 MSA(표집 적합성 측도)라고 합니다. 다음 값은 요인 분석에 대한 변수의 적합성을 나타냅니다.
– 0.00 ~ 0.49 허용 불가
– 0.50 ~ 0.59 매우 나쁨
– 0.60 ~ 0.69 조금 나쁨
– 0.70 ~ 0.79 보통
– 0.80 ~ 0.89 조금 좋음
– 0.90 ~ 1.00 매우 좋음
참고: 상관 행렬이 특이 행렬인 경우 KMO 검정을 사용할 수 없습니다.
다음 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 “Local Data Filters in JMP Reports”, “Redo Menus in JMP Reports”, “Save Platform Preferences” 및 “Save Script Menus in JMP Reports”에서 확인하십시오.
로컬 데이터 필터
특정 보고서에서 사용되는 데이터를 필터링할 수 있는 로컬 데이터 필터를 표시하거나 숨깁니다.
다시 실행
분석을 반복하거나 다시 시작할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 이 기능을 지원하는 플랫폼에서 "자동 재계산" 옵션은 해당하는 보고서 창에서 데이터 테이블에 대한 변경 사항을 즉시 반영합니다.
플랫폼 환경 설정
현재 플랫폼 환경 설정을 보거나, 현재 JMP 보고서의 설정과 일치하도록 플랫폼 환경 설정을 업데이트할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
스크립트 저장
보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
그룹별 스크립트 저장
기준 변수의 모든 수준에 대한 플랫폼 보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 시작 창에서 기준 변수를 지정한 경우에만 사용할 수 있습니다.
참고: 이 플랫폼의 추가 옵션은 스크립트를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 "도움말" 메뉴의 "스크립트 인덱스"에서 여십시오. 또한 "스크립트 인덱스"에서 이 섹션에 설명된 옵션의 스크립트 예제도 찾을 수 있습니다.