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SEM(Structural Equation Modeling)은 현재 사회과학분야에서 가장 진보된 통계방법입니다.

SEM(Structural Equation Modeling)은 현재 사회과학분야에서 가장 진보된 통계방법으로서, 지금까지 사용되었던 통계 분석방법보다 훨씬 많은 양의 정보와 결과를 도출할 수 있는 장점이 있습니다.

특히 마케팅 분야에서 최고의 프로그램으로 미국의 경우 리서치 혹은 컨설팅 회사에서 이미 사용되고 있는 기법입니다. 또한 학문분야에서도 교육학, 사회심리학, 경영학, 경제학, 광고학, 사회학, 생물학, 의학 등 거의 모든 영역에서 사용되고 있습니다.

이 방법은 구조방정식 모델(SEM(Structural Equation Modeling) 혹은 공분산구조분석(Covariance Structure Analysis)으로도 불리며 이 통계 기법을 이용하는 소프트웨어로는 LISREL, CALIS, EQS, AMOS, LISCOMP, SEPATH 등이 사용되고 있으나 LISREL, EQS, AMOS 등이 가장 보편적으로 사용되고 있습니다.

구조방정식 모델의 장점

구조방정식 모델은 비 신뢰도(Error) 부분까지 고려한 정확한 결과를 우리에게 줄 수 있는 통계방법입니다.

예를 들어서, 단일 변량분석(Analysis of Variance: ANOVA), 상관분석(Correlation analysis), 회귀분석(Regression analysis), 요인분석(Factor analysis), 판별분석(Discriminant anlalysis) 등등 다양한 통계기술들이 광범위하면서 제각기 나른대로의 역할을 가지고 있지만 이를 모두의 단점은 각각의 기법들이 오로지 변수들간의 단편적인(Single relationship) 관계밖에 보여주지 못하고 있다는 점입니다.

특히 다변량분석(Multivariate analysis)나 중회귀분석(Multiple regression analysis) 역시 독립변수(Independence variable)와 종속변수(Dependence variable) 사이의 일차원적인 관계 밖에 보여주지 못하고 있습니다.

하지만 SEM의 경우 회귀분석, 요인분석, 중회기분석 그리고 다변량분석에 이르는 다양한 통계방법을 한 번에 사용할 수 있는 기법이라 할 수 있습니다.

또한 가장 큰 장점 중의 하나는 다른 통계 방법이 제공할 수 있는 변인들간의 인과관계(Causlaity)를 검증할 수 있다는 점입니다. 동시에 사회과학 분야 측정도구로는 완벽한 신뢰도의 구축이 불가능한 바, 구조방정식 모델은 이러한 비 신뢰도(Error) 부분까지 고려한 정확한 결과를 우리에게 줄 수 있는 통계방법입니다.