"논문에 사용되는 논문통계분석 구조방정식(SEM)에 대해 알아보기"
▣ 구조방정식의 타당도
- 집중타당도: 하나의 개념을 측정하기 위해 사용된 척도(문항)간 측정값의 상관이 높아야 함
- 판별타당도: 각 잠재변수 측정 문항 간 상대적으로 응답의 상관이 낮아야 함(개념이 다르므로)
잠재변수의 조건은 조작적 정의가 구체적이어야 한다. 구체적 조작적 정의를 통해 잠재변수를 위한 관측변수가 개발되어야 한다. 여러 관측변수가 잠재변수를 대표하기 위해서는 동일한 잠재변수를 측정하는 것으로 가정된 관측변수 간에 집중타당도가 있어야 하고, 다른 잠재변수를 측정하는 것으로 가정된 관측변수 간에 판별타당도가 있어야 한다.
- 집중타당도: 같은 하나의 개념을 측정하기 위해 문항의 응답이 유사해야 함
- 판별타당도: 서로 다른 개념을 측정하므로 응답이 상대적으로 달라야 함
예를 들어, 서비스품질을 파악하기 위해 3개의 문항에 대한 응답자들의 응답이 비슷하게 나타나야 한다. 1번 응답자는 3개 문항에 4,4,4로 2번 응답자는 5,5,5로 3번 응답자는 3,3,3과 같이 비슷하거나 동일하게 응답할수록 집중타당도가 높아진다.
판별타당도는 서비스품질과 지각된가치의 두 잠재변수를 측정하기 위해 사용된 측정문항 중 각 3개의 문항 간에 응답은 다소 달라야 판별타당도가 높다. 1번 응답자가 서비스품질 3번 문항에 3이라고 했다면 지각된 가치의 1번 문항에는 5라고 응답하면 판별타당도가 확보될 수 있다. 즉, 하나의 잠재변수를 구성하는 여러 문항에 대한 응답은 유사하고, 각기 다른 잠재변수를 구성하는 문항 간에는 응답이 상대적으로 다르면 측정 도구를 잘 구성한 것이다.
선행연구나 이론적 고찰을 충분히 하지 않고 측정 도구를 구성하면 분석결과가 쓸모없이 나오는 경우가 실제로 많다. 변수 간 관계에 대하여 꼭 선행연구 결과들을 확인해야 한다. 설문을 이용하는 측정 도구라면 더욱 자세히 검토되어야 하고 지도교수나 주변 지인들에게라도 꼭 설문을 검토해달라고 해야 한다. 이해하지 못하는 단어나 용어, 문법 등을 다시 확인하고 수정하는 작업을 거쳐야 한다. 아니면 표본 수십 명을 대상으로 먼저 예비조사를 하고 신뢰도와 타당도를 확인하는 방법도 있다.
■ 구조방정식 분석 방법
- Maximum likelihood: 최대우도법(ML) 초기 지정됨
- Minimization history: 모수치를 얻기 위한 최소화 과정
- Standardized estimates: 표준화 계수 값
- Squared multiple correlations: 다준상관제곱(SMC), R2
- Modification indices: 모델적합도 개선을 위한 수정지수 제공(초기 4 지정됨)
■ 모델적합도(model fit)
- 모델적합도(model fit) 확인 후 가설 검정 결과 확인
- 연구모델의 경로 유의성이 좋아도 모델적합도가 낮으면 큰 의미 없음
- 적합도가 낮다면 연구모델이 문제가 있다고 판단(수정지수modification indices)를 통해 개선)
모델적합도는 연구모델을 채택 혹은 기각하냐를 결정하는 기준이 되기 때문에 가설 검정만큼 중요하다. 모델 경로 유의성이 아무리 좋아도 모델적합도가 좋지 않으면 큰 의미가 없다. 모델적합도는 연구자가 수집한 데이터에서 얻은 공분산행렬과 이론적 배경을 기반으로 만든 연구모형으로부터 추정된 공분산행렬의 차이다. 이 차이가 작으면 높은 적합도, 차이가 크면 낮은 적합도를 보인다.
여러 잠재변수와 수많은 관측변수로 구성된 모형이라면 최적의 모델 적합도가 나올 수가 없다. 잠재변수가 너무 많다면 경로분석을 고민하고, 관측변수가 너무 많다면 요인분석을 통해 하위요인으로 재분류할 것을 추천한다. 단, 논리적인 근거가 뒷받침되어야 한다.
절대적합지수는 수집한 데이터의 공분산 행렬과 이론을 바탕으로 한 연구모형의 공분산 행렬이 얼마나 적합한가를 나타낸다. 다시 말해 제안모델이 표본행렬을 얼마나 예측할 수 있는가를 측정하는 것이다.
증분적합지수는 연구모델이 모든 변수 간 관계가 전혀 설정되지 않은 모델보다 얼마나 잘 측정되었는지를 나타내는 지수다. 다시 말해 연구모델이 모든 관측변수의 상관관계가 0이라고 가정한 모델에 비해 어느 정도 향상되었는지를 측정한 것이다.
간명적합지수는 모델의 복잡성을 고려한 상태에서 경쟁모델 중 최고의 모델에 대한 정보를 제공한다. 즉, 두 개의 상의 모델을 비교할 때 어느 모델이 더 적합한지를 알고자 할 때 주로 사용된다.
가장 많이 보는 적합도는 Fit index에 해당하는 CFI, AGFI, NFI, TLI, CFI는 적합 정도를 의미해서 값이 클수록 좋다. RMR과 RMSEA는 오차 정도를 계산한 값으로 작을수록 좋다.
구조방정식의 타당도와 모델적합도에 대해 살펴보았습니다.
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