유클리드거리에 기초한 대응분석에서 평균 제거와 균등화의 영향

강현철(Hyuncheol Kang) 한국자료분석학회 2018 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.20 No.1

대응분석은 범주형 변수들에 의한 분할표 자료의 행과 열을 저차원 공간상에 나타내어, 그들의 관계를 시각적으로 탐색할 수 있는 유용한 자료분석 기법이다. 또한 대응분석은 분할표 자료가 아닌 어떤 형식의 2차원 표에도 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 대응분석에 의한 행렬도는 많은 분야에서 자주 사용되지만, 대부분의 경우 카이제곱거리에 기초한 대응분석이 주로 사용되는 경향이 있으며, 카이제곱거리에 기초한 대응분석에서는 상대적인 거리가 표현된다는 것을 주목할 필요가 있다. 이 논문에서는 카이제곱거리 대신에 유클리드거리에 기초한 대응분석의 개념과 절차를 자세히 소개하였으며, 실제 자료에 대한 사례분석을 통해 여러 가지 표준화 및 균등화 방법이 분석결과에 미치는 영향을 설명하였다. 이러한 결과를 통해 유클리드거리를 이용한 대응분석이 실제 문제에 사용될 때의 유용성을 제시하고자 한다. Correspondence analysis is a useful data analysis technique that can visualize the relationship between the rows and columns of contingency table by categorical variables on the low dimensional space. It also has the advantage that the correspondence analysis can be applied to any type of two-dimensional table. It should be noted that although the biplot by the correspondence analysis is often used in many fields, in most cases the corresponding analysis based on the chi-square distance tends to be used predominantly and the relative distance is expressed in the corresponding analysis based on the chi-square distance. In this paper, the concept and procedure of the correspondence analysis based on Euclidean distance instead of the chi-square distance are introduced in detail, and illustrations of actual data show the effect of various standardization and equalization methods on the analysis results. These results show that the correspondence analysis based on Euclidean distance can be useful when used in actual problems and that the correspondence analysis can be applied to various data in many fields.

구성타당도 평가에 있어서 요인분석의 활용

강현철(Kang, Hyuncheol) 한국간호과학회 2013 Journal of Korean Academy of Nursing Vol.43 No.5

간호학 연구에서 효과크기의 사용에 대한 고찰

강현철(Kang, Hyuncheol),연규필(Yeon, Kyupil),한상태(Han, Sang-Tae) 한국간호과학회 2015 Journal of Korean Academy of Nursing Vol.45 No.5

순서형 프로빗 모형과 깁스표본 기법을 이용한 고객만족의 측정 및 평가

강현철(Hyuncheol Kang) 한국자료분석학회 2004 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.6 No.1

마케팅 리서치에 있어서 관심 대상이 되는 반응변수가 순서형으로 측정되는 경우가 자주 있으며, 설명변수에 대한 결측값의 처리와 모수에 대한 중요한 사전정보를 동시에 고려해야 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로서 순서형 프로빗 모형 및 깁스표본 기법의 주요 개념을 소개하였다. 또한 이러한 기법들을 보다 일반화하여 제시하고, 이를 국내 한 기업에서 고객만족의 평가를 위해 수집된 자료에 적용함으로써 마케팅 관련 연구자들에게 하나의 전형을 제시하고자 한다. In marketing research, the response variable is often not merely continuous or categorical but inherently ordered scale. Also, it is needed that the missing data can be accommodated and managerial knowledge and natural constraints on the model parameter is incorporate. In this paper, we provide a framework and approaches to effectively estimate customer satisfaction model by using the ordered probit model and Gibbs sampling techniques.

구조방정식모형에서 경로계수의 검정 방법들에 대한 비교 연구

황인옥(Inok Hwang),강현철(Hyuncheol Kang) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.3

구조방정식모형을 이용하여 데이터 분석을 수행할 때 주요 관심이 되는 것은 경로계수들에 대한 추정과 검정이다. 경로계수들에 대한 검정 방법으로는 -값을 이용하는 방법, Satorra-Bentler의 척도화 검정통계량을 이용하는 방법, Bollen-Stine의 붓스트랩 방법 등이 사용된다. 이러한 방법들은 모두 근사적인 검정 방법으로서 주어진 데이터 및 모형의 형태에 따라서 서로 다른 검정결과를 제공하는 경우도 있다. 본 논문에서는 주요 검정 방법들에 대해 모의실험(simulation)을 사용하여 다양한 상황하에서 제1종 오류를 산출하였으며, 이를 통해 주요 검정 방법들의 성능이 어떤지를 평가하였다. ML 방법은 추정과 검정의 관점에서 ML 방법이 정규분포로부터의 이탈에 로버스트(robust)한 성질을 가지는 것으로 나타났다. 반면에 WLS 방법의 경우에는 표본크기가 작을 때 수렴하지 않는 비율이 상대적으로 높으며, 제1종 오류도 상대적으로 크게 나타났다. 따라서 WLS 방법은 표본크기가 상당히 클 때 유용하다는 것을 알 수 있다. 붓스트랩 방법의 경우에는 표본크기가 커질수록 제1종 오류가 오히려 커지는 경향이 있음을 볼 수 있다. 따라서 붓스트랩 방법을 적용할 때 이러한 현상을 개선할 수 있는 보완이 필요하다고 여겨진다. When performing data analysis using the structural equation model, one of the main concerns is the estimation and testing of path coefficients. As a test method for path coefficients, a method using t-value, a method using a scaling test statistic of Satorra-Bentler, and a bootstrap method of Bollen-Stine are used. All of these methods are approximate testing methods, and in some cases provide different test results depending on the type of data and model given. In this paper, the type I error was calculated under special circumstances by using bootstrap simulation for the main test methods, and through this, the performance of these testing methods was evaluated. In terms of estimation and testing, the ML method was found to have a robust property in deviating from the normal distribution. On the other hand, in the case of the WLS method, the non-convergence rate was relatively high when the sample size was small, and the type I error was also relatively large. Therefore, it can be seen that the WLS method is useful when the sample size is quite large. In the case of the bootstrap methods, it can be seen that the type I error tends to increase as the sample size increases. Therefore, it is considered that a supplement to improve this phenomenon is necessary when applying the bootstrap methods.

구조방정식모형에서 주요 적합도 지수들의 제1종 오류에 대한 평가

유치선(Chi-Seon Yu),강현철(Hyuncheol Kang) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.1

구조방정식모형에 대한 분석을 수행할 때 주요 관심 사항은 연구자가 가정하고 있는 모형이 실제 데이터에 의해서 얼마나 지지되는지를 평가하는 것이다. 즉, 연구자가 구축한 가설적 모형이 실제 자료에 얼마나 부합되는지를 평가함으로써 이를 기초로 하여 연구자는 그 모형을 타당한 모형으로 받아들이거나 수정할 수 있다. 따라서 연구자의 이론모형에 대한 평가는 구조방정식모형의 분석에서 매우 중요한 과정이라고 할 수 있다. 그런데, 일반적으로 적합도 지수(fit index)들에 의해서 이론모형에 대한 평가가 이루어지기 때문에 적합도 지수에 대한 적절한 해석과 좋은 모형을 선택하기 위한 전략은 중요하게 다루어져 내용이라고 할 것이다. 최근까지 구조방정식모형의 적합도를 평가하기 위한 많은 지수들이 개발되어 왔다. 따라서 연구자들은 여러 가지 적합도 지수들이 가지는 성질을 다양한 측면에서 검토하여 적절히 사용할 필요가 있다. 본 논문에서는 주요 적합도 지수들의 내용을 비교하고 붓스트랩 모의실험을 사용하여 특별한 모형 하에서 제1종 오류를 산출하였으며, 이를 통해 이들 적합도 지수들의 성능에 대한 평가를 실시하였다. When conducting an analysis of the structural equation model, the main concern is to assess how well the model that the investigator assumes is supported by the actual data. In other words, by evaluating how the theoretical model constructed by the researcher fits with the actual data, the researcher can accept or modify the model as a valid model. The evaluation of the theoretical model in the process of analyzing the structural equation model is very important because it decides whether to accept the researcher s model as valid. However, in general, the theoretical model is evaluated by the goodness-of-fit indices, so the strategy for selecting the right interpretation and good model for the goodness-of-fit indices is very important. Until recently, many indices have been developed to evaluate the goodness-of-fit of the structural equation model. Therefore, researchers need to examine the properties of each fit index in various aspects and use them appropriately. In this paper, we compared the contents of the major fit indices and computed the type I errors under a special model by using bootstrap simulation.

구조방정식모형에서 경로계수에 대한 검정 방법들의 제2종 오류 평가

우민선(Min Sun Woo),강현철(Hyuncheol Kang) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.3

구조방정식모형을 적용하여 데이터 분석을 수행할 때 주요 관심 중 하나는 경로계수들에 대한 추정과 검정이다. 경로계수들에 대한 검정 방법으로는 t-값을 사용하는 방법, Bollen-Stine의 붓스트랩 방법, Satorra-Bentler의 척도화 검정통계량을 사용하는 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 모두 자료의 정규분포를 가정하는 점근적인 검정 방법이며, 주어진 자료 및 모형의 형태에 따라서 다른 검정결과가 산출되는 경우도 있다. 본 연구에서는 주로 사용되는 검정 방법들에 대하여 모의실험(simulation)을 이용하여 여러 가지 상황하에서 검정력(1-제2종 오류)을 산출하였으며, 그 결과를 통해 이들 검정 방법들의 성능을 평가하였다. ML 방법은 추정과 검정력의 측면에서 자료가 정규분포에 따르지 않는 경우에도 로버스트(robust) 성격을 가지는 것으로 나타났다. 또한 대부분의 상황에서 Satorra-Bentler의 척도화 검정 방법의 검정력이 ML 방법의 검정력보다 크게 나타났다. 그리고 일부 상황에서 표본크기가 작을 때 WLS에 기초한 붓스트랩 방법의 검정력이 다른 방법들에 비하여 다소 작게 나타났다. 본 연구의 결과를 모든 상황에서 일반화할 수는 없으나, 구조방정식모형을 활용한 다양한 분야의 연구에서 참고할 수 있을 것으로 생각된다. When performing data analysis using a structural equation model, the main concern is the estimation and testing of path coefficients. Testing methods for path coefficients include the t-value method, Satorra-Bentler's scaling testing statistic method, and Bollen-Stine's bootstrap method. All of these methods are asymptotic testing methods that assume a normal distribution of data, and may provide different testing results depending on the type of given data and model. In this study, the testing power (1-type 2 errors) was calculated under various circumstances using simulations for the testing methods that are mainly used, and the performance of these testing methods was evaluated through the results. The ML method was found to have robust properties in deviation from normal distribution in terms of estimation and power. Also, in most situations, the power of the Satorra-Bentler scaling testing was greater than that of the ML method. And in some situations, when the sample size is small, the power of the bootstrap method based on WLS was slightly smaller than that of other methods. Although the results of this study cannot be generalized in all situations, it is thought that they can be referenced in various fields of research using structural equation models.

정규분포와 지수분포하에서 구조방정식모형의 주요 적합도 지수에 대한 제2종 오류 평가

송요석(Yo-Seok Song),강현철(Hyuncheol Kang) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.2

구조방정식모형에 대하여 분석을 수행하는 경우 주요 관심 사항이 되는 것은 연구자의 가설적 모형이 실제 데이터와 얼마나 부합되는지를 평가하는 것이다. 즉, 연구자의 가설에 의해 구축된 모형이 실제 자료에 의해 얼마나 지지되는지를 평가함으로써, 이를 기초로 하여 연구자는 그 모형을 적절한 모형으로 받아들이거나 일부를 수정할 수 있다. 따라서 연구자의 가설적 모형에 대한 평가는 구조방정식모형에 대한 분석에서 매우 중요한 내용이라고 할 수 있다. 그런데, 일반적으로 이론모형에 대한 평가는 적합도 지수(fit index)들에 의해서 이루어지기 때문에, 적합도 지수에 대한 적절한 이해와 타당한 모형을 선택하기 위한 절차는 중요하게 다루어져 내용이라고 할 수 있다. 지금까지 구조방정식모형의 적합도를 평가하기 위하여 많은 지수들이 개발되어 왔다. 따라서 연구자들은 이들 적합도 지수들이 가지는 특성을 여러 가지 측면에서 검토하여 적절히 사용할 필요가 있다. 이 논문에서는 붓스트랩방법에 의한 모의실험을 통해 주요 적합도 지수들의 제2종 오류를 산출하고 성능을 평가하였다. 관찰변수들의 분포로는 정규분포와 비대칭적인 지수분포를 고려하였고, ML과 WLS 추정방법을 적용하여 주요 결과를 비교하였다. When analyzing the structural equation model, the main concern is to evaluate how well the researcher s hypothetical model fits the actual data. In other words, by evaluating how much the model constructed by the researcher s hypothesis is supported by the actual data, the researcher can accept the model as an appropriate model or modify a part based on this. Therefore, it can be said that the evaluation of the researcher s hypothetical model is very important in the analysis of the structural equation model. However, since the evaluation of a theoretical model is generally made by fit indices, the proper understanding of the goodness-of-fit index and the procedure for selecting an appropriate model are considered important and content. Until now, many indices have been developed to evaluate the fit of the structural equation model. Therefore, researchers need to review the characteristics of these goodness-of-fit indices from various aspects and use them appropriately. In this paper, we calculated type 2 error of major fit indices and evaluated the performance through simulation by the bootstrap method. As the distribution of observed variables, the normal distribution and the asymmetric exponential distribution were considered, and the major results were compared by applying the ML and WLS estimation methods.

정규분포와 지수분포하에서 구조방정식모형의 주요 적합도 지수에 대한 제1종오류 평가

이경택(Kyoung-Taek Lee),강현철(Hyuncheol Kang) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.1

구조방정식모형을 이용하여 자료분석을 수행할 때 주요 관심 사항 중 하나는 연구자의 가정이 실제 자료에 의해서 얼마나 지지되는지를 평가하는 것이다. 즉, 연구자가 상정한 가설적 모형이 실제 데이터에 얼마나 부합되는지를 평가하고, 이에 근거하여 연구자는 가설적 모형을 타당한 것으로 받아들이거나 수정할 수 있다. 따라서 연구자가 상정한 모형에 대한 평가는 구조방정 식모형에 대한 분석에서 매우 중요한 절차라고 할 수 있다. 그런데, 통상 적합도 지수들에 의해서 상정한 모형에 대한 평가가 이루어지기 때문에, 적합도 지수에 대한 올바른 해석과 좋은 모형을 얻기 위한 전략을 취하는 것은 매우 중요하다고 할 것이다. 최근까지 구조방정식모형에 대한 적합도를 평가하기 위하여 수많은 지수들이 개발되어 있다. 따라서 분석자는 여러 가지 적합도 지수들이 가지는 특징을 다양한 측면에서 검토하여 적절히 사용할 필요가 있다. 본 논문에서는 붓스트랩 모의실험을 사용하여 주요 적합도 지수들의 제1종 오류를 산출하고 성능에 대한 평가를 실시하였다. 관찰변수들의 분포는 정규분포와 비대칭적인 지수분포를 고려하였으며, ML 방법과 WLS 방법을 적용하여 그 결과를 비교하였다. When applying an analysis of the structural equation model, the main concern is to assess how well the model that the researcher assumes is supported by the actual data. That is to say, by evaluating how the hypothetical model constructed by the researcher fits with the actual data, the researcher can accept or modify the model as a valid model. The evaluation of the hypothetical model in the process of analyzing the structural equation model is very important because it decides whether to accept the researcher s model as valid. But, in general, the hypothetical model is evaluated by the goodness-of-fit indices, so the strategy for selecting the right interpretation and good model for the goodness-of-fit indices is very important. Until recently, many indices have been suggested to evaluate the goodness-of-fit of the structural equation model. Therefore, researchers need to examine the properties of each fit index in various aspects and use them appropriately. In this paper, bootstrap simulation was used to calculate the type 1 errors of the major fit indices and to evaluate the performance. For the distribution of observation variables, the normal distribution and the asymmetric exponential distribution were considered, and the results were compared by applying the ML method and the WLS method.

요양병원의 간호사와 간호조무사 확보수준과 이직률이 입원환자의 건강결과에 미치는 영향

김윤미(Kim, Yunmi),이지윤(Lee, Ji Yun),강현철(Kang, Hyuncheol) 한국간호과학회 2014 Journal of Korean Academy of Nursing Vol.44 No.1