[논문통계] 2편. 확인적요인분석을 이용한 타당도 검증_논문통계강의

확인적 요인분석

AMOS를 활용한 타당도 검증

확인적요인분석으로 집중타당도, 판별타당도, 법칙타당도 확인하는 방법

 

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확인적요인분석을 이용한 타당도 검증

                                                            - 집중타당도 검증 방법

                                                            - 판별타당도 검증 방법

                                                            - 법칙타당도 검증 방법     

 

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▣ 분석 후 그림을 통한 경로계수 확인 방법

경로계수 확인 방법

 

■ 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)

■ 타당도 검증

• 그림의 경로계수는 직관적이고 자의적으로 해석 될 수 있어 충분한 타당도 검증은 안됨(참고사항)

• 분석결과의 값들을 확인하고 과학적 방법으로 타당도 검증 해야함(일반적 학계 기준 원칙 준수)

 

집중타당도 및 판별타당도 지표

 

▶ 타당도 검증에 필요한 조건

• 비표준화계수의 P값이 유의(p<.05)해야 하고, CR(critical ratio)의 값이 1.96이상

 

확인적요인분석의 비표준화계수 확인 방법

 

■ 집중타당도 검증 : 잠재변수를 측정하는 관측변수들의 일치성 정도

□ 표준화계수 값: 0.5이상▶

□ CR(construct reliability): 개념신뢰도

 

□ AVE(average variance extracted): 평균분산추출

※ CR과 AVE는 엑셀 등을 이용하여 직접 계산해야 함

 

□ AVE(평균분산추출) & CR(개념신뢰도): 방법 A

 

□ AVE(평균분산추출) & CR(개념신뢰도): 방법 B

 

■ 판별타당도 검증: 독립된 잠재변수 간의 차이를 나타내는 정도

□ AVE(평균분산추출) 값 > 상관계수² or √AVE > 상관계수

• 두 구성개념 간 AVE값과 두 구성개념 간의 상관계수 제곱값 비교해서 AVE값이 상관계수 제곱값 보다 커야함

 

□ 상관계수 ± 2 X S.E. => 식을 이용해 1을 포함하지 않을 경우

• 95% 신뢰구간에서 두 구성개념 간 상관계수에 ±2 곱하기 표준오차를 계산한 결과값에 1이 포함하지 않아야 함

 

□ 비제약(자유)모델과 제약모델 간의 X² 변화량

• 두 구성개념 간 자유로운 상관을 갖는 비제약(자유)모델과 두 구성개념 간 공분산을 1로 고정시킨 제약모델 간 X²의 차이 분석을 하고, 두 모델 간 X²에 통계적으로 유의한 차이 여부 판단하고 변화량이 유의적

• 유의수준 α= 0.05에서 3.84 이상이면 판별타당성 있음

 

■ AVE(평균분산추출) 값 > 상관계수²

• 가장 높은 상관계수는 친구지지와 가족지지(0.834)

• 상관계수 제곱(0.834 * 0.834 = 0.696)

• 친구지지와 가족지지의 AVE는 각 0.77과 0.86

• 가장 높은 상관계수의 제곱이 해당 변수 AVE보다 작아서 판별타당성 확보

 

 

■ 상관계수 ± 2 X S.E. => 식을 이용해 1을 포함하지 않을 경우

• 가장 높은 상관계수는 친구지지와 가족지지

• 상관계수 0.834, 표준오차 0.026

• 0.834 ± 2 ×0.026 = 0.782 ~ 0.886

• 범위에 1을 포함하지 않아 판별타당성 확보

 

■ 비제약모델과 제약모델 간의 X² 차이

• 가장 높은 상관관계인 친구지지와 가족지지 간의 공분산을 1로 고정

• 비제약모델의 X²=492.642이고 제약모델의 X²=669.694

• 즉, df(자유도)=1일 때 ΔX²= 177.052( >3.84)로 두 모델 간 유의한 차이가 있어 판별타당성 있음)

• 자유도가 2이상으로 증가하면 X² 분포표로 기준치를 확인(eg. df가 2라면 ΔX² 5.99 이상)

 

 

■ 법칙타당도 검증: 선행연구 기반으로 다른 구성개념을 어느정도 예측하는지에 대한 정도

• 선행연구 혹은 이론적 근거를 기반으로 구성개념 간의 상관관계가 본 연구에서도 같은 방향의 상관관계로 유의하다면 법칙 타당성 있음

• 척도개발 및 타당화 연구에서 중요하게 고려됨

 

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