요인상관, 상관관계 분석

소개글

요인상관, 상관관계 분석

목차

< 요인분석 >
< 상관관계 분석법 >
1. 정의
2. 분석방법
2-1. 피어슨 상관계수 (Pearson correlation coefficient)
2-2. 스피어만 상관계수 (Spearman correlation coefficient)
2-3. 크론바흐 알파 계수(Cronbach Alpha) 신뢰도

본문내용

구조방정식모델을 분석하기 이전에 측정모델의 타당성을 분석하기 위해서 요인분석을 실시하게 되며, 이러한 요인분석에는 크게 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석이 있다.
탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis)은 서로 관계가 알려져 있지 않은 측정변수와 잠재변수 간의 관계를 규명하기 위해 이용한다. 예를 들어, 브랜드 이미지를 평가하기 위한 차원들로 ‘신뢰성’, ‘혁신성’, ‘친근함’ 등 3개의 잠재변수로 구성하고, 각 차원별로 4개의 세부항목을 측정변수로 사용하였다고 한다면, 탐색적 요인분석을 통해 각 차원별 세부항목들이 해당 차원과 얼마나 관계가 있는 지를 검증하게 된다. 즉, 측정항목들이 미리 의도한 해당 차원을 제대로 측정하고 있는지에 대해 사전지식을 갖고 있지 않기 때문에 탐색적(Exploratory)이라고 하며, 분석결과에 따라 일부항목을 제거하거나



있다.
2. 분석방법 : 단순히 두 개의 변수가 어느 정도 강한 관계에 있는가를 측정하는 단순상관분석(simple correlation analysis), 3개 이상의 변수들간의 관계에 대한 강도를 측정하는 다중상관분석이 있다. 다중상관분석에서 다른 변수들과의 관계를 고정하고 두 변수만의 관계에 대한 강도를 나타내는 것을 편상관계분석(partial correlation analysis)이라고 한다.
이때 상관관계가 0<ρ≤+1 이면 양의 상관, -1≤ρ<0 이면 음의 상관, ρ=0이면 무상관이라고 한다. 하지만 0인 경우 상관이 없다는 것이 아니라 선형의 상관관계가 아니라는 것이다.
2-1. 피어슨 상관계수 (Pearson correlation coefficient)
피어슨 상관계수는 두 변수간의 관련성을 구하기 위해 보편적으로 이용된다.
2-2. 스피어만 상관계수 (Spearman correlation coefficient)
스피어만 상관계수는 데이터가 서열척도인 경우 즉 자료의 값 대신 순위를 이용하는 경우 의 상관계수로서, 데이터를 작은 것부터 차례로 순위를 매겨 서열 순서로 바꾼 뒤 순위를 이용해 상관계수를 구한다. 두 변수 간의 연관 관계가 있는지 없는지를 밝혀주며 자료에

참고 자료

최승옥·신종학·변상우, 『신 경영학원론』, 형설출판사, 2002
http://blog.naver.com/jeeya10?Redirect=Log&logNo=10082970944
http://blog.naver.com/eugeneha?Redirect=Log&logNo=95900060
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