구조방정식모델의 특징

회기분석이나 상관분석을 이용한 논문은 급감하고 있는 반면 구조방정식 모델을 이용해 발표하는 논문이나 연구보고서가 급증하는 이유는?

 

1. 잠재변수의 사용 및 측정오차의 추정

: 구조방정식 모델은 잠재변수와 함께 측정오차를 구분하여 사용하기 때문에 잠재변수가 측정항목들에서 발생하는 측정오차를 고려하고 있는 상태에서 다른 잠재변수와의 인과관계를 분석하게됨

cf)다중 회귀 분석에서는 모델에 포함된 변수의 측정오차들이 무시된채 분석이 진행됨(다중회귀분석의 경우 다수의 독립변수는 가능하지만 종속변수는 반드시 하나여만 한다는 제약 때문에 다항목의 단일항목화가 필수요소가 됨)

 

2. 동시추정(simulataneous estimation)

: 구조방정식모델은 다수의 독립변수(외생변수)와 다수의 종속변수(내생변수)간 관계뿐만 아니라, 종속 변수들끼리의 인과관계를 동시에 추정할 수 있기 때문에 복잡한 인과관계모델분석이 가능

cf) 대부분의 통계기법(t-test, ANOVA, MANOVA, 다중회귀분석, 판별분석, 정준상관분석 등)은 독립변수와 종속변수간의 일차원적인 관계 밖에 보여주지 못함

 

3. 직접효과(direct effect), 간접효과(indirect effect), 총효과(total effect)

: 구조방정식모델은 다수의 외생변수와 내생변수간 인과관계를 설정할 수 있기 때문에 변수간 직접효과, 간접효과, 총효과를 파악할 수 있다. 총효과=직접효과+간접효과

 

4. 다양한 통계기법

: 다변량 통계기법을 한 모델안에 포함시켜 한꺼번에 분석이 가능하다. 구조방정식모델이 통계분석관점에서 보면 확인적 요인분석과 다중회귀분석의 성격을 가진 경로분석이 결합된 형태이기 때문에 요인분석과 회귀분석의 특성을 가지고 있음.

 

5. 다양한 표현기법

: 쌍방향 인과관계, 순환적 인과관계, 제약모수를 사용함으로써 다른 분석 기법에 비해 많은 결과를 도출 할 수 있다. 

 

출처: 우종필 교수의 구조방정식모델 개념과 이해 chapter.2