배리맥스 회전 (Varimax Rotation)

통계
한 줄 정의: 요인부하가 크거나 0에 가깝게 갈리도록 축을 직교 회전시켜 해석을 단순화하는 방법입니다.

쉽게 풀면

요인을 처음 뽑으면 여러 문항이 여러 요인에 어중간하게 걸쳐 해석이 어렵습니다. 배리맥스 회전은 요인 축을 직각으로 유지한 채 돌려서, 각 요인에서 부하 제곱의 분산이 최대가 되도록 만듭니다. 그 결과 문항마다 한 요인에만 높은 부하가 남아 그 요인이 무엇인지 읽기 쉬워집니다.

왜 중요한가

탐색적 요인분석 결과를 보고할 때 회전 방식은 해석의 전제가 됩니다. 배리맥스는 가장 널리 쓰이는 직교회전이라 척도 개발 논문의 방법 기술에서 거의 항상 언급됩니다.

논문에서는 이렇게 쓰입니다

"요인추출 후 배리맥스 회전을 적용한 결과 각 문항이 하나의 요인에만 0.50 이상의 부하를 보였다."

회전을 통해 문항이 하나의 요인에만 뚜렷하게 걸리는 단순구조가 확보되었음을 보고하는 문장입니다.

조금 더 깊게 보면

회전은 요인이 설명하는 전체 분산과 각 문항의 공통성을 바꾸지 않고, 분산이 요인들 사이에 배분되는 방식만 바꿉니다. 배리맥스는 요인 간 상관을 0으로 고정하므로, 요인들이 실제로 상관된 구성개념이라면 직교 가정이 현실과 어긋날 수 있습니다. 이런 경우 프로맥스나 오블리민 같은 사각회전을 쓰며, 사각회전에서는 패턴행렬과 구조행렬을 구분해 보고해야 합니다.

주의할 점

회전은 요인 수를 정해 준 뒤의 해석 보조 절차이며, 요인 수 결정 자체는 평행분석 같은 별도 기준으로 합니다. 또 직교회전을 썼다는 이유만으로 요인들이 실제로 무관하다고 주장할 수는 없습니다.

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