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문제 정보
문제 ID: 723522
카테고리: 임상심리사 1급
강의: 미분류
키워드: 없음
문제
요인분석에서 고유치(eigenvalue)에 대한 설명으로 가장 적합한 것은?
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단일 문제
정답
3번
: 전체 측정변수의 분산에서 각 요인이 설명하는 분산 정도
해설 gpt-4o-mini 생성
[정답 근거] → 3번은 고유치(eigenvalue)의 정의와 일치합니다. 고유치는 요인이 설명하는 분산의 양을 나타내며, 각 요인이 전체 측정변수의 분산에서 얼마나 많은 비율을 설명하는지를 보여줍니다. 따라서 고유치가 클수록 해당 요인이 중요한 역할을 한다는 것을 의미합니다.
[오답 해설] →
1번은 고유치가 아니라 요인 회귀계수에 대한 설명입니다. 고유치는 요인과 측정변수 간의 관계를 직접적으로 나타내지 않습니다.
2번은 종속변수와 독립변수 간의 관계를 설명하는 것으로, 요인분석의 고유치 개념과는 관련이 없습니다.
4번은 각 측정변수의 분산에서 요인이 설명하는 정도를 언급하지만, 고유치는 전체 측정변수의 분산에서 각 요인이 설명하는 분산 정도를 나타내므로 틀린 설명입니다.
[관련 개념] → 요인분석은 다변량 통계기법으로, 여러 변수들 간의 상관관계를 분석하여 잠재적인 요인을 추출하는 방법입니다. 고유치는 각 요인이 설명하는 분산의 양을 수치적으로 나타내며, 요인의 중요성을 평가하는 데 사용됩니다.
[학습 포인트] → 요인분석에서 고유치의 개념을 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 고유치는 요인의 설명력을 나타내며, 이를 통해 연구자는 어떤 요인이 중요한지를 판단할 수 있습니다. 요인분석의 결과를 해석할 때 고유치의 의미를 명확히 알고 있어야 합니다.
[오답 해설] →
1번은 고유치가 아니라 요인 회귀계수에 대한 설명입니다. 고유치는 요인과 측정변수 간의 관계를 직접적으로 나타내지 않습니다.
2번은 종속변수와 독립변수 간의 관계를 설명하는 것으로, 요인분석의 고유치 개념과는 관련이 없습니다.
4번은 각 측정변수의 분산에서 요인이 설명하는 정도를 언급하지만, 고유치는 전체 측정변수의 분산에서 각 요인이 설명하는 분산 정도를 나타내므로 틀린 설명입니다.
[관련 개념] → 요인분석은 다변량 통계기법으로, 여러 변수들 간의 상관관계를 분석하여 잠재적인 요인을 추출하는 방법입니다. 고유치는 각 요인이 설명하는 분산의 양을 수치적으로 나타내며, 요인의 중요성을 평가하는 데 사용됩니다.
[학습 포인트] → 요인분석에서 고유치의 개념을 정확히 이해하는 것이 중요합니다. 고유치는 요인의 설명력을 나타내며, 이를 통해 연구자는 어떤 요인이 중요한지를 판단할 수 있습니다. 요인분석의 결과를 해석할 때 고유치의 의미를 명확히 알고 있어야 합니다.
문제 정보
문제 ID: 723522
카테고리: 임상심리사 1급
강의: 미분류
키워드: 없음