[요인분석]상관계수가 높은 문항을 유지해야 하는가?(Chat GPT)

 

Q. 왜 상관계수가 높은 문항을 제거하지 않고 하나로 묶는가?

 

📌 1️⃣ 여러 문항을 질문하는 이유

탐색적 요인분석에서 문항들을 그룹화하는 이유는, 같은 요인을 측정하는 다양한 문항을 사용하여 측정의 신뢰도를 높이기 위해서입니다.

✅ 1. 단일 문항은 신뢰성이 낮다.

• 예를 들어, 학업 성실성을 "나는 수업을 결석하지 않는다." 한 문항으로만 측정하면,
  • 학생들이 정확히 동일한 기준으로 답할지 확신할 수 없음
  • 설문자가 문항을 오해할 가능성이 있음
  • 하루 이틀 정도 결석했지만, 전반적으로 성실한 학생이 있을 수 있음
• 따라서, 동일한 요인을 측정하는 여러 문항을 포함하면, 측정 오류를 줄일 수 있음

✅ 2. 다차원적 개념을 포괄적으로 측정

• 학업 성실성을 측정할 때, 출석만으로 평가하면 부족할 수 있음
• 예를 들어, 아래 3개의 문항이 학업 성실성을 측정한다고 가정하자.

Q1: 나는 수업을 결석하지 않는다.  
Q2: 나는 강의를 주의 깊게 듣는다.  
Q3: 나는 시험 준비를 철저히 한다.  

• Q1(출석), Q2(강의 집중), Q3(시험 준비)는 모두 학업 성실성의 일부이지만, 각각 다른 측면을 측정
• 만약 출석만으로 학업 성실성을 측정하면, 출석은 잘하지만 강의에 집중하지 않거나 시험 준비를 소홀히 하는 학생들을 구별할 수 없음
• 즉, 여러 문항이 하나의 요인으로 묶이더라도, 해당 요인의 다양한 측면을 측정하기 위해 여러 문항이 필요함

✅ 3. 신뢰도 분석(Cronbach’s Alpha)과의 연관성

• 문항이 너무 적으면 신뢰도가 낮아질 수 있음
• 탐색적 요인분석을 통해 문항이 하나의 요인으로 묶일 수 있다는 사실을 확인했다면, 신뢰도 분석을 통해 문항이 서로 일관되게 측정되는지도 확인해야 함
• 일반적으로 신뢰도(Cronbach's Alpha)가 0.70 이상이면 측정 도구로 적절하다고 평가됨

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📌 2️⃣ 상관이 너무 높은 문항은 제거해야 하는가?

✅ "너무 높은" 상관계수를 가지는 문항은 중복될 가능성이 있음

• 만약 두 문항의 상관계수가 0.9 이상이면, 거의 동일한 정보를 측정할 가능성이 큼
• 이런 경우, 문항 하나를 제거해도 측정값에 큰 영향을 주지 않음
• 하지만, 일반적으로 0.5~0.8 정도의 상관은 적절한 요인 구조를 반영할 가능성이 높음

✅ 실제 연구에서는 다음과 같은 절차를 거침

1. 탐색적 요인분석(EFA)을 통해 문항들이 어떻게 묶이는지 확인
2. 신뢰도 분석(Cronbach’s Alpha)을 수행하여 내적 일관성이 낮은 문항을 제거
3. 확인적 요인분석(CFA)을 통해 요인 구조가 실제로 적절한지 추가 검토

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📌 3️⃣ 결론: 탐색적 요인분석에서 문항을 제거해야 할까?

• 문항 간 상관이 적절한 수준(0.5~0.8)이면 유지하는 것이 좋다.
  • 같은 요인을 측정하더라도 측정 신뢰도를 높이고, 다양한 측면을 반영하기 위해 필요
• 상관이 너무 높은 문항(0.9 이상)은 제거를 고려할 수 있다.
  • 동일한 정보를 반복 측정할 가능성이 높음
• 신뢰도 분석과 함께 고려해야 한다.
  • 단순히 상관계수만 보고 문항을 제거하는 것이 아니라, 전체적인 측정 신뢰도를 평가한 후 결정하는 것이 바람직함

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✅ 따라서, 여러 문항이 하나의 요인으로 묶인다고 해서 바로 제거할 필요는 없습니다.
신뢰도 분석, 요인의 다양한 측면 반영, 측정 오류 최소화 등을 고려해야 합니다. 😊