문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 요인 분석 (문단 편집) === 시작하기 전에: 가상의 분석 예시 === > '''"너 말하는 걸 보니, 정말 [[나무위키]] 같구나!"''' 이 말에 대해 우리는 어떤 표정으로 반응해야 할까? 화자는 이 말의 청자에게 '나무위키다움' 이라는 뭔가를 느꼈기 때문에 그렇게 말한 것이 분명하다. 하지만 의문은 가시지 않는다. '''도대체 나무위키답다는 건 무엇인가?''' 그것이 뭔가 긍정적일 수도 있지만, [[나무위키 꺼라|나무위키의 평판]]을 냉정하게 따지자면 반대로 부정적일 수도 있다. 하지만 그렇다고 화자의 멱살을 잡기에는 그 '근거' 가 부족하다. 무엇을 근거로 나무위키 같다는 말이 부정적이라고 이해하는가? 대부분의 사람들은 그 자리에서 그게 무슨 뜻이냐며 캐묻겠지만, [[쓸데없이 고퀄리티|시간도 쓸데없이 많고 열정도 쓸데없이 넘치는 김 씨가 구태여 요인분석을 준비한다고 가정하자]]. 먼저, 인터넷 사이트 이곳저곳을 뒤적거린 끝에, 김 씨는 나무위키를 묘사하기 위해서 숱한 사람들이 동원한 형용사들 상당수를 확보할 수 있었고, 그 중에서 특히 많이 활용되는 형용사 15개를 추려낼 수 있었다. * 방대한 / 무가치한 / 신뢰할 수 없는 / 세세한 / 무책임한 / 웃기는 / 편향적인 / 중독적인 / 개방적인 / 민주적인 / 혐오스러운 / 가벼운 / 뭐든지 있는 / 아는 체하는 / 정보성 있는 그러나, 이걸 이대로 고스란히 설명에 활용하기에는 너무 복잡하다. 그 화자가 청자에게 "네 지식은 정말 방대하고 무가치하고 신뢰할 수 없고 세세하고 무책임하고..." 같은 식의 의미를 전달하려던 건 아닐 것이기 때문이다. '''뭔가 더 간단 명료하면서도 설득력 있는 설명이 필요하다.''' 물론 주관적으로 몇 가지 의미로 묶을 수는 있겠지만, 의미군(群)으로 나누는 기준이 뭐냐고 물으면 대답할 길이 없고, 왜 하필 의미군의 개수가 그만큼이냐는 질문에도 대답할 수 없기 때문이다. 따라서 김 씨는 요인분석, 특히 EFA를 통해 자신의 교통정리에 설득력을 부여해야 한다. 김 씨는 요인분석이 어떤 논리를 따르는지 알고 있었던 데다, 운 좋게도 수백 명의 잠재적 응답자들을 보유하고 있었다. 김 씨는 그들에게 각각의 형용사가 나무위키를 얼마나 잘 묘사한다고 생각하는지 [[척도|10점 만점으로 점수를 각각 매겨 달라]]고 요청했고, 그 응답 데이터를 확보할 수 있었다. '''첫째 관문은 상관행렬이다.''' 요인분석의 논리에 따라, 김 씨는 문항 간 상관을 계수(coefficient)로서 나타내는 [[행렬]]을 15개 형용사들 간에 전부 계산했다. 그러나 행렬이 너무 거대하고 숫자가 너무 많아서 눈이 빙글빙글 돌 것 같았기 때문에, 여기서는 계수 절대값의 일정한 크기에 따라 색상으로 각 셀을 색칠했다. ±0.3 이하일 때에는 가장 흐리게, ±0.5 이상으로 커질 때에는 가장 진하게 표시하면, 상관행렬은 다음과 같은 모습으로 알록달록해진다. || '''문항''' || 1 || 2 || 3 || 4 || 5 || 6 || 7 || 8 || 9 || 10 || 11 || 12 || 13 || 14 || 15 || || 1 || '''1''' ||<-14> || || 2 || || '''1''' ||<-13> || || 3 || || || '''1''' ||<-12> || || 4 || || || || '''1''' ||<-11> || || 5 || || || || || '''1''' ||<-10> || || 6 || || || || || || '''1''' ||<-9> || || 7 || || || || || || || '''1''' ||<-8> || || 8 || || || || || || || || '''1''' ||<-7> || || 9 || || || || || || || || || '''1''' ||<-6> || || 10 || || || || || || || || || || '''1''' ||<-5> || || 11 || || || || || || || || || || || '''1''' ||<-4> || || 12 || || || || || || || || || || || || '''1''' ||<-3> || || 13 || || || || || || || || || || || || || '''1''' ||<-2> || || 14 || || || || || || || || || || || || || || '''1''' || || || 15 || || || || || || || || || || || || || || || '''1''' || '''둘째 관문은 요인추출이다.''' 김 씨는 자신이 공통요인모형에 입각해서 분석을 진행한다는 것을 인식하고 있었으므로, 이 행렬의 숫자들을 이리저리 뜯어고치고 분해하고 추정한 끝에, 비로소 각 요인성분의 행렬을 얻어낼 수 있었다. 원론적으로 요인의 수는 문항의 수만큼 만들어질 수 있는데, 일단 김 씨는 네 개까지 따져볼 법하지 않을까 하고 상상한 뒤 요인행렬을 만들었다. || '''문항''' || '''요인1''' || '''요인2''' || '''요인3''' || '''요인4''' || || 1 || .24|| .35|| .67|| .33|| || 2 || .54|| .44|| .30|| .40|| || 3 || .77|| -.32|| .28|| .34|| || 4 || .29|| .36|| .57|| .40|| || 5 || .60|| .39|| .25|| .24|| || 6 || .28|| .77|| .31|| .45|| || 7 || .76|| -.22|| .36|| .39|| || 8 || .24|| .51|| .37|| .49|| || 9 || .45|| .44|| .29|| .69|| || 10 || .40|| .38|| .30|| .52|| || 11 || .59|| .35|| .34|| .27|| || 12 || -.42|| .78|| .48|| .38|| || 13 || -.33|| .45|| .76|| .24|| || 14 || .59|| .30|| .46|| .22|| || 15 || .38|| .43|| .55|| .29|| [* Note. 여기서 각각의 수치들은 대충 이런 느낌이라는 의미에서 임의로 입력한 것이다.] 이 요인행렬은 훈련된 연구자가 보더라도 '''그저 숫자더미에 불과하다'''. 김 씨 또한, 자신이 얻은 이 밑도끝도 없는 숫자놀음을 수학적으로 훼손하지는 않으면서 좀 더 "예쁘게" 꾸밀 필요가 있었다. 그래야만 그 숫자들을 해석하고 의미부여를 하기에 쉬워지기 때문이다. '''셋째 관문은 요인회전이다.''' 김 씨는 위의 저 막막한 행렬을 살짝 바꾸어, 수학적으로 완벽하게 동일한 가치를 갖는 또 다른 형태의 행렬로 변화시켰다. 그리고 각 문항들을 숫자의 크기에 맞게 새롭게 정렬하고 순서대로 하이라이트했다. 결과적으로, 요인분석가라면 누구나 간절히 바라는 '아름다운' 숫자들이 나타났다. || '''문항''' ||