| 제목 | 그것을 한 차원 | ||
|---|---|---|---|
| 작성자 | 천재 | ||
| 작성일 | 2024-07-22 14:19:53 | 조회수 | 56 |
| 내용 | 데이터 추출은 기본 속성의 유사성을 기반으로 변수 또는 항목 수를 단순화하는 데 사용되었습니다. 추출 방법은 비반복적 추정(주성분 방법, 주요인 방법, 이미지 분석 및 Harris의 정준 요인 분석) 및 반복(최대 우도법, 비가중 최소 제곱법, 반복적 주성분 및 알파 요인 분석)의 형태일 수 있습니다. 두 모델 모두 대규모 샘플을 사용하여 분석할 수 있습니다. 차례로 이 연구에서는 주성분 방법을 사용했습니다. 고유값에 기반한 EFA의 요인 수는 1보다 크고 각 요인은 3개 이상의 항목을 갖습니다(Hair et al., 2019 ). 더 나은 해석을 얻기 위해 요인 회전을 사용하여 요인 로딩 패턴을 얻었습니다. 마지막 단계는 어떤 항목이 어떤 요인에 포함되었는지 확인하고 동시에 항목 그룹화를 기반으로 새로운 요인의 이름을 지정하는 것이었습니다. 항목을 요인에 로딩하기 위해 Plucker( 2003 )는 많은 연구자가 0.30의 요인 로딩 한계를 사용했음을 보여주었습니다. 그러나 결국 연구자들은 해석의 기준점을 결정할 때 편의성 요인을 고려해야 합니다. 이 연구에서는 요인에 대한 항목 로딩이 0.3 이상의 로딩 요인, 가장 큰 로딩 요인, 그리고 그것을 한 차원으로 넣을 수 있는 콘텐츠 항목의 적합성을 기반으로 했습니다. EFA 결과에서 형성된 요인은 CFA를 사용하여 분석되었습니다. 연구자가 잠재적 변수의 구조에 대한 이론적 또는 경험적 지식을 가지고 있을 때 사용할 수 있습니다(Schivinski, 2013 ). CFA는 Jamovi 프로그램을 사용하여 수행되었습니다. 분석 결과는 적합도 모델의 지수를 기반으로 한 이론적 구성의 적합도로 분석된 데이터를 검토하여 얻었습니다. 프로그램에서 보고한 다양한 적합도 지수 모델이 있으며, 여기에는 근사 오차의 평균 제곱근(RMSEA), 표준화된 평균 제곱근 잔차(SRMR), Tucker-Lewis 지수(TLI), Bentler-Bonett 정규 적합도 지수(NFI), 비교 적합도 지수(CFI)가 포함됩니다(Hu & Bentler, 1999 ; Montoya & Edwards, 2021 ). 구글 상위노출 강남달토 강남레깅스룸 슈가티비 호치민불건마 섹스토이 성인용품 카지노솔루션 제작 라이브검문소 안전한놀이터 먹튀사이트신고 | ||
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