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1. 구조방정식모델의 분석 단계

    가. 모델개념화 및 경로도 작성

    • 구개념적 틀의 구축: 변수, 가설 설정
    • 외생잠재변수(항상 독립변수, 모델 내의 다른 변수에 방향적 영향 받지 않음)와 내생잠재 변수(모델에 포함된 다른 변수에 방향적 영향을 받음)의 구분에 주의
    • 지표의 수 문제: 5~6개 잠재변수에 대해 각각 3~4개 관측변수 모델이 일반적

    나. 자료수집 및 자료점검

    • 표본 크기의 결정
    • 결측자료 처리: 목록별 제거, 대응별 제거, 대체
    • 상관행렬과 공분산행렬의 이용
    • 상관행렬: 피어슨상관은 모든 변수가 수량변수(metric)로 측정된 것으로 가정하므로, 명목·서열·이항척도는 다른 유형의 상관행렬을 이용(폴리코릭상관, 테트라코릭상관 등)

    다. 모델설정

    • 잠재변수를 연결하는 구조모델 설정
    • 관측변수를 잠재변수에 연결시키는 측정모델 설정
    • 잠재변수 간 상관 설정
    • 오차변수 설정

    라. 모델식별

    • 표본공분산행렬에 모델을 적합시켰을 때, 모델의 모든 자유모수가 고유 치(unique value) 또는 고유 해(unique solution)로 구해질 수 있는가를 의미
    • 하나 이상의 계수가 매우 큰 표준오차를 모이고, 정보행렬이 역행렬을 계산하지 못하거나, 음오차분산(negative error variance)과 같은 부적 해의 추정치가 있거나, 추정 계수 사이에 매우 높은 상관관계를 보이는 경우에 검토할 필요가 있음.
    • 모델식별에 문제가 있는 것으로 밝혀지면, 공분산행렬의 수에 비해 추정모수의 수가 많은지, 두 내생잠재변수들 사이에 쌍방의 인과관계가 있는 비재귀모델인지, 잠재변수의 척도를 설정하지 않았는지를 검토

    마. 모델추정

    • 모델에 포함된 자유모수 및 제약모수의 수치 값을 산출하는 것

    바. 모델적합도 평가 및 해석

    • 위반추정치의 검토: 구조모델이나 측정모델에서 수용한계를 벗어난 추정계수
    • 모델의 전반적인 적합도 평가
    • 결과의 해석: 이론에서 가정한 주요 관계가 지지되는지, 통계적으로 유의한지, 경쟁모델은 통찰력을 제공해줄 수 있는지, 관계의 방향(+, -)은 의도한 대로 나타났는지, 총효과와 간접효과 등 검토

    사. 모델수정

    • 모델생성전략: 설정된 모델을 자료에 적합시킨 뒤, 모델의 간명도와 적합도를 높이고자 모델을 수정하는 일련의 과정을 계속적으로 진행
    • 경쟁모델전략: 사전에 여러 가지 대안모델을 설정하고 각 모델을 동일한 자료에 적합시키는 접근법

    아. 모델의 교차 타당성 평가 및 최종모델의 선정

    • 모델이 다른 표본에서도 잘 적합되는지를 평가