모형 시작

"모형 시작" 제어판을 사용하여 요인 분석 모형을 구성합니다. 시작을 클릭하면 요인 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

그림 9.6 모형 시작 

요인화 방법

요인 추출 방법을 정의합니다.

주 축

행렬의 대각 항목이 변수의 공통분 추정값으로 대체된 축소 상관 행렬 또는 축소 공분산 행렬에 대해 고유값 분해를 수행합니다. 이 방법은 계산이 효율적이지만 가설 검정을 허용하지 않습니다.

최대 가능도

공통 요인 수에 대한 가설을 검정하고 모형 적합 통계량을 구할 수 있습니다.

참고: 최대 가능도 방법을 사용하려면 양정치 상관 행렬이 필요합니다. 상관 행렬이 양정치가 아닌 경우 주 축 방법을 선택하십시오.

사전 공통분

각 변수의 공통 요인이 기여하는 분산 비율을 추정하는 방법을 정의합니다.

주성분(대각 = 1)

모든 공통분을 1로 설정하여 모든 요인에 의해 각 변수의 분산이 100% 설명된다는 것을 나타냅니다.

팁: "요인화 방법"을 "주 축"으로 설정하고 이 옵션을 사용하면 주성분 분석이 수행됩니다.

공통 요인 분석(대각 = SMC)

공통분을 SMC(다중상관제곱) 계수로 동일하게 설정합니다. 변수가 주어지면 SMC는 다른 모든 변수에 대한 해당 변수의 회귀 분석 R²입니다.

요인 수

분석에서 추출할 요인 수를 지정합니다. 기본값은 1.0보다 크거나 같은 고유값 수입니다. 요인 수를 1 이상으로 설정할 수 있으며 변수의 수를 초과할 수 없습니다.

회전 방법

회전 방법을 정의합니다. 기본값은 "Varimax"입니다. 사용 가능한 회전 방법에 대한 설명은 회전 방법에서 확인하십시오.