문단 (context)
앞서 논의한 개인 수준의 노동시간 배열을 유형별로 분류하고 유형의 특성을 기술, 결정 요인을 분석하기 위해서는 요인분석(factor analysis)과 군집분석(cluster analysis)이 적합하다. 요인분석은 관측된 변수들의 공분산(covariance)을 토대로 변수들에 공통적으로 영향을 미치는 요인을 추정하여 변수의 수를 감소시켜 준다. 노동시간 배열에 관련된 변수들은 공분산을 토대로 묶일 수 있으며, 변수들이 공유하는 특성을 통하여 해당 요인의 잠재적인 성격(latent characteristics)을 설명할 수 있다. 노동시간에 관련된 지표들을 요인분석을 통하여 잠재적인 몇 가지 요인으로 구분한 후, 각 요인들을 위계적 군집 분석에 따라 분류하고 각 유형별 특성을 분석한다. 군집분석은 복수의 개체를 몇 가지 변수의 속성에 따라 동질적인 부분집합으로 묶어 분류하는 방법이다. 본 연구에서는 노동시간 배열에 대한 요인들을 분류하고, 이러한 요인들의 특성에 따라 개인의 노동시간 배열 유형을 나눌 수 있다고 보기 때문에 군집분석은 각 개인이 처한 노동조건을 요인의 속성에 따라 유형별로 분류해주고 유형별 특성에 대한 정보를 제공해줄 수 있다는 점에서 조사대상의 유형별 분포를 확인하는 데 적합하다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 915053 | 무엇이 복수의 개체를 변수의 속성에 따라 동질적인 부분집합으로 묶어 분류하는 방법이야 | 가능 | 군집분석 |
| 915054 | 복수의 개체를 변수의 특성에 따라 같은 부분집합으로 묶어 분류하는 방법은 뭐지 | 가능 | 군집분석 |
| 915055 | 여러 개체를 각자의 특성에 따라 같은 부분집합으로 묶어 구분하는 방법은 무엇일까 | 가능 | 군집분석 |
| 915056 | 무엇으로 복수의 개체를 변수의 속성에 따라 동질적인 공분산으로 묶어 분류하니 | 불가 | 군집분석 |