이 강의에서 할 일
- 측정모형(요인 구조)을 Jamovi에 지정한다.
- 적합도 지수(χ², CFI, TLI, RMSEA, SRMR)를 읽는다.
- 표준화 요인적재량과 요인 간 상관을 보고한다.
시작하기 전에
- 5강 탐색적 요인분석으로 요인 구조 확인
- 5강과 같은 실습 데이터 사용(오른쪽)
확인적 요인분석(CFA)이란
탐색적 요인분석이 요인 구조를 자료에서 찾는 방법이라면, 확인적 요인분석은 연구자가 미리 정한 구조(어느 문항이 어느 요인을 재는가)가 자료와 맞는지 검증합니다. 이 실습에서는 학습동기(동기1~3), 학습불안(불안1~3), 학습전략(전략1~3)의 3요인 모형을 검증합니다. 각 문항은 자기 요인에만 적재되고 요인끼리는 상관을 허용합니다.
- 같은 자료로 EFA와 CFA를 모두 하지 않는 것이 원칙입니다. 실습은 편의상 한 자료를 쓰지만, 실제 논문에서는 자료를 나누거나 다른 표본으로 검증합니다.
- 추정 방법 — 5점 척도 문항은 순서형이므로 연구에 따라 ML 대신 순서형에 맞는 방법을 쓰기도 합니다. 이 강의는 기본 설정(ML)을 기준으로 합니다.
Jamovi에서 실행하기
- 1Analyses 탭 > Factor > Confirmatory Factor Analysis를 엽니다.Factor 메뉴에 있습니다. 메뉴 이름은 작성 시점의 화면으로 확인합니다.
- 2요인을 만들고 문항을 넣습니다.Factors 칸에서 요인 이름을 정하고(그림에서는 동기·불안·전략으로 지었습니다), 요인 1에는 동기1~3, 요인 2에는 불안1~3, 요인 3에는 전략1~3을 옮깁니다.
- 3적합도 지수와 추정값 옵션을 켭니다.Model Fit 칸의 Fit Measures에서 CFI, TLI, SRMR, RMSEA를 켜고(기본은 SRMR이 꺼져 있습니다), Estimates 칸에서 Standardized estimate를 선택하면 표준화 요인적재량과 요인 상관이 함께 나옵니다.
- 4경로도(Path diagram)를 확인합니다.Additional Output 칸의 Plots에서 Path diagram을 켜면 요인과 문항의 관계가 그림으로 나옵니다. 한글 요인 이름은 그림에서 줄어들어 표시되므로(예: 학습동기 → 학동기) 요인 이름을 두 글자로 짧게 지었습니다.
옵션 이름과 기본값은 Jamovi 2.7.6 화면 기준이며 버전에 따라 다를 수 있습니다.
적합도 지수 읽기
| 지수 | 값 | 자주 쓰는 기준 |
|---|---|---|
| χ²(24) | 34.61 (p = .074) | p > .05이면 모형이 자료와 어긋나지 않는다고 봄 |
| CFI | .987 | .90 또는 .95 이상 |
| TLI | .980 | .90 또는 .95 이상 |
| RMSEA | .038 | .05~.08 이하 |
| SRMR | .034 | .08 이하 |
값은 실습 데이터(가상, 300명)에 3요인 모형을 Jamovi 2.7.6으로 추정한 결과입니다(RMSEA의 90% 신뢰구간은 .00~.065). 기준값은 문헌마다 달라 출처를 함께 적습니다.
- χ² 검정은 표본이 클수록 작은 차이에도 유의해지므로 다른 지수와 함께 판단합니다.
- 한 지수만 보지 않고 여러 지수의 결과를 종합해 보고합니다.
표준화 요인적재량
| 문항 | 요인 | 표준화 적재량 |
|---|---|---|
| 동기1 | 학습동기 | 0.72 |
| 동기2 | 학습동기 | 0.77 |
| 동기3 | 학습동기 | 0.76 |
| 불안1 | 학습불안 | 0.80 |
| 불안2 | 학습불안 | 0.76 |
| 불안3 | 학습불안 | 0.67 |
| 전략1 | 학습전략 | 0.71 |
| 전략2 | 학습전략 | 0.68 |
| 전략3 | 학습전략 | 0.64 |
Jamovi 2.7.6의 Standardized estimate 값입니다.
- 모든 문항의 표준화 적재량이 .64~.80으로, .50~.70 이상을 권하는 흔한 기준을 넘습니다. 기준은 출처를 함께 적습니다.
- 낮은 적재량이 나오면 문항 내용부터 점검합니다. 적합도를 높이려고 오차 상관을 임의로 추가하는 방식은 이론적 근거 없이 쓰지 않습니다.
요인 간 상관
| 학습동기 | 학습불안 | 학습전략 | |
|---|---|---|---|
| 학습동기 | 1 | .34 | .44 |
| 학습불안 | .34 | 1 | .42 |
| 학습전략 | .44 | .42 | 1 |
Jamovi 2.7.6의 Standardized estimate 값입니다.
요인 간 상관이 너무 높으면(예: .85 이상이라는 기준을 쓰는 문헌이 있음) 두 요인이 구별되는지 따져 봅니다. 이 자료에서는 .34~.44입니다.
논문에 넣는 결과표 (APA 양식)
위·아래 선과 머리글 아래 선만 쓰는 APA 표 형식입니다. 통계 기호는 기울임꼴이고, 1을 넘을 수 없는 값(p, r, β, R²)은 영(0)을 생략했습니다. 투고할 학술지의 작성 지침이 다르면 지침을 따릅니다.
3요인 측정모형의 적합도
| 지수 | 값 |
|---|---|
| χ²(24) | 34.61 (p = .074) |
| CFI | .987 |
| TLI | .980 |
| RMSEA | .038 |
| SRMR | .034 |
주. 가상 데이터(N = 300), Jamovi 2.7.6 결과이다.
표준화 요인적재량
| 문항 | 요인 | 표준화 적재량 |
|---|---|---|
| 동기1 | 학습동기 | .72 |
| 동기2 | 학습동기 | .77 |
| 동기3 | 학습동기 | .76 |
| 불안1 | 학습불안 | .80 |
| 불안2 | 학습불안 | .76 |
| 불안3 | 학습불안 | .67 |
| 전략1 | 학습전략 | .71 |
| 전략2 | 학습전략 | .68 |
| 전략3 | 학습전략 | .64 |
주. 모든 적재량은 표준화 추정값이다.
요인 간 상관
| 요인 | 1 | 2 | 3 |
|---|---|---|---|
| 1. 학습동기 | — | ||
| 2. 학습불안 | .34 | — | |
| 3. 학습전략 | .44 | .42 | — |
주. 모형 추정치이다.
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표의 값은 가상 데이터(N = 300)를 Jamovi 2.7.6으로 분석한 결과입니다.
논문에 쓰는 문장
3요인 측정모형의 적합도는 χ²(24) = 34.61(p = .074), CFI = .987, TLI = .980, RMSEA = .038, SRMR = .034로 양호하였다. 표준화 요인적재량은 .64~.80이었고, 요인 간 상관은 .34~.44였다.