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Two-step approach 에 관하여

제가 많은 받은 질문중 하나는 모델에서 너무 많은 잠재변수와 관측변수의 사용으로 인해 모델 적합도나 경로간의 관계의 결과치가 너무 안좋게 나왔는데 이런경우 어떻게 해야하는가에 대한 것이였습니다.

사실 보통 구조방정식 모델에서 잠재변수가 7~9 개 이상이 되고 관측변수의 수가 많아지면 많아 질수록 모델 적합도가 떨어지기 마련 입니다.   이러한 방법을 해결하기 위해서 만들어 진 방법이 Anderson and Gerbing (1988)에 의한 고안된 Two-step approach 라고 할수 있겠습니다.

이 방법은 일단 변수들간의 확인적인 요인분석 방법을 실시해서 나쁜변수를 제거 한 후에 다시 그 변수들의 평균값등을 이용 Single item 으로 만든후 다시 single item 간의 경로 분석을 실시하는 방법입니다. 특히 이 방법은 모델이 클경우 매우 유용한 방법이라고 할수 있습니다.

굳이 변수들간의 Modification index 의 결과에 따라 correlation 을 줄 필요가 없으면 모델 적합도등에서 아주 좋은 결과를 얻을수 있습니다.  하지만 주의해야될 점으로 여러변수들을 하나의 single item으로 만들경우 이론적으로 이 변수들이 하나의 변수로 될수 있는지, 신뢰도는 어떤지, 그리고 확인적 요인분석 결과는 어떤지에 따라 신중히 결정해야 됩니다.

개인적으로 서로 다른 변수들을 Single item 으로 묶어놓은 논문을 본적이 있는데 그런점만 조심하면 될것 같습니다. 아직 학계에선 이 방법에 대해서 반론 하시는 분들도 계시고 이방법에 대해 회의적인 태도를 보이시는 분들도 계시지만 개인적으로 괜찮은 방법이란 생각이 듭니다.

한번 사용해 보셔도 좋을듯 싶습니다. Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two-Step Approach Psychological Bulletin; Washington; May 1988; Anderson, James C; Gerbing, David W

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