[논문통계Q&A] 논문통계 분석 시 다중회귀분석 vs 구조방정식(SEM) 결과 차이는 왜 발생할까? / 논문통계강의 /논문컨설팅_퀵데이터

"다중회귀분석 vs 구조방정식(SEM) – 유의성 차이가 발생하는 이유"

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예를 들어, 높은 학술적 자기효능감(독립변수)을 가진 대학원생은 더 효과적인 시간 관리능력(매개변수)을 보일 것이며, 효과적인 시간 관리능력은 질 높은 수준의 논문작성(종속변수)으로 이어질 것입니다. 학술적 자기효능감은 시간 관리능력을 통해 간접적으로 논문의 질(종속변수)에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 즉, 학술적 자기효능감이 논문의 질에 미치는 영향을 시간 관리능력이 설명할 수 있을 것입니다. 매개 효과를 분석하는 대표적인 방법에는 다중회귀분석과 구조방정식모델 분석이 있습니다. 그런데 왜 같은 데이터를 가지고도 두 방법에서 다른 결과가 나올까요?

 

 

 통계분석을 하다 보면, 같은 데이터를 사용했음에도 불구하고 다중회귀분석과 구조방정식(SEM)에서 서로 다른 결과가 나오는 경우가 있습니다. 매개변수를 포함한 모델에서는 이러한 차이가 더욱 두드러지는데, 그 이유를 살펴보겠습니다.

 

1. 변수의 성격과 표본 크기 차이

 다중회귀분석은 주로 관측변수 간의 관계를 분석하는 데 사용됩니다. 표본 크기가 작아도 비교적 안정적인 결과를 얻을 수 있지만, 구조방정식은 잠재변수와 그 사이의 복잡한 관계를 포함해 분석합니다. 구조방정식은 더 큰 표본 크기를 필요로 하며, 이론적 모델 설정에 유리합니다.

 

2. 모델의 복잡성

 다중회귀분석은 종속변수와 독립변수 간의 직접적 관계를 분석하데 중점을 두며, 매개변수를 포함해도 이 관계를 개별 회귀식으로 단순하게 처리합니다. 반면, 구조방정식은 직접 효과와 간접 효과를 동시에 분석하고 변수 간의 더 복잡한 경로를 모델링할 수 있다. 이로 인해 다중회귀분석에서는 매개변수가 충분히 반영되지 않을 수 있지만, 구조방정식에서는 매개효과가 명확하게 드러날 수 있습니다.

 

3. 매개효과 분석의 방법론적 차이

 다중회귀분석에서는 주로 Baron과 Kenny의 단계적 접근방법이나 Process Macro 같은 절차를 통해 매개효과를 분석합니다. 이때 독립변수에서 매개변수, 독립변수에서 종속변수, 매개변수에서 종속변수로의 관계를 개별적으로 분석합니다. 반면 구조방정식은 독립변수와 매개변수, 종속변수 간의 모든 경로를 동시에 분석하여 변수 간의 복잡한 상호작용을 명확히 분석할 수 있습니다​.

 

4. 잠재변수와 측정 오차

다중회귀분석은 관측된 변수를 그대로 사용하고, 변수들이 오차 없이 측정되었다고 가정합니다. 그러나 실제로는 모든 변수에 측정 오차가 존재할 수 있습니다. 반면 구조방정식은 잠재변수를 사용해 이러한 오차를 명시적으로 모델에 반영할 수 있습니다. 이를 통해 더 정교한 분석이 가능해지고, 측정 오차를 반영한 결과를 얻을 수 있습니다.

 

5. 모델 적합도 평가방식의 차이

 다중회귀분석에서는 R²나 F통계량 같은 단순한 지표로 모델을 평가하는 반면, 구조방정식은 CFI, TLI, RMSEA 등의 적합도 지수를 사용해 모델의 전체 적합도를 평가합니다. 이를 통해 더 정교한 분석이 가능해집니다​.

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결론

 다중회귀분석과 구조방정식에서 결과가 다르게 나타나는 이유는 모델의 근본적인 차이와 데이터 특성이 복합적으로 작용하기 때문입니다. 연구의 목적과 자료의 특성을 종합적으로 고려하여 적절한 분석 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 때로는 두 방법을 모두 사용하여 결과를 비교해보는 것도 좋은 접근이 될 수 있습니다. 다중회귀분석과 구조방정식의 차이를 명확히 이해하고, 연구에 적합한 분석 방법을 선택하는 데 도움이 되길 바랍니다.

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논문통계 분석의 다중회귀분석 vs 구조방정식(SEM) : 왜 결과가 다를까?

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