반응형 통계 방법/구조방정식5 구조방정식 모형의 특징 ◆ 구조방정식 모형: 실험연구가 어렵거나 가능하지 않은 상황에서 변수간의 인과관계에 관한 추론을 용이하게 해주는 다변량 분석기법 ◆ 회귀분석이 각각의 사례가 갖는 실제 관찰값과 회귀방정식에 의해 예측되는 값의 차이를 최대로 작게 하는 하나의 직선을 찾는 분석방법이라면 구조방정식은 각각의 사례로 부터 구해진 표본공분산행렬과 모집단의 특성을 나타내는 모집단 공분산행렬간의 차이를 최대로 작게 하는데 초점을 맞춘 분석방법임 ◆ 구조방정식모형의 장점 1. 여러개의 측정변수(measured variable)를 이용해 추출한 공통변량을 변수(잠재변수)로 사용하므로 그 변수의 측정오차(measurment error)를 통제할 수 있다. 즉, 구조방정식 모형을 적용해서 추정한 값은 측정오차를 고려할 수 있기에 단지 측정.. 2023. 9. 2. 확인적 요인분석과 타당성 1. 확인적 요인분석은 관측변수와 잠재변수간 요인부하량을 측정할 수 있고 모델의 전반적인 적합도를 평가 할 수 있기 때문에 구성개념 타당성(construct validity)를 측정하는데 유용하게 사용됨 1-1. 구성개념 타당성 구성개념과 그것을 측정하는 변수 사이의 일치성(agreement)에 관한것으로 구성개념이 관측변수에 의해서 얼마나 잘 측정 되었는지를 나타냄. 집중타당성(convergent validity), 판별타당성(discriminant validity), 법칙타당성(nomological validity) 등으로 분류 타당성의 분류 의미 검증방법 집중타당성(convergent validity) 잠재변수를 측정하는 관측변수들의 일치성 정도 요인부하량이 높을 수록 집중타당성이 있음 판별타당성(.. 2023. 8. 25. 확인적 요인 분석 1. 요인분석 1-1. 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis, EFA) ① SPSS나 SAS프로그램 등에 의해 분석되는 기법, 선행연구를 통한 이론적 배경이나 논리적 근거대신 데이터 베이스가 보여주는 결과 자체를 그대로 받아들이게 되므로 '이론 생성 과정(theory generating procedure)에 가깝다고 할 수 있음 ② 변수들 간의 구조를 조사하고 통계적 효율성을 높이기 위해 변수의 수를 줄이기 위한 방법으로 사용 ③ 변수와 요인의 관계가 이론상으로 체계화되지 않거나 논리적으로 정립되지 않은 상태에서 이용됨 ④ 조사자가 데이터를 분석하기 전까지는 요인에 대한 통제가 불가능하며 요인의 수에 대해서도 알 수 없고 요인이 어떤 항목으로 묶일지도 예측할 수 없음 ⑤ 새로.. 2023. 8. 9. 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 관계뿐.. 2023. 7. 23. 이전 1 2 다음 반응형
