디리슐레 확률과정과 스플라인을 이용한 베이지안 준모수적 구조방정식 모형 연구

양서은,김기성,이장원,최태련 한국자료분석학회 2019 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.21 No.6

Structural equation model is a method used to analyze the correlation between observed and latent variables, consisting of measurement equation and latent equation, and is widely applied to various fields such as social sciences, marketing, psychology and politics, in addition to statistics. Some of recent studies have dealt with the data where nonlinear structural equations need to be used or the error distributions are unknown and do not have to follow the normality assumption. However, existing structural equation models have limitations in analyzing such data since they assume the linearity and normality. In this paper, we introduce the Bayesian spline structural equation models for estimating the nonlinear correlation between latent variables and propose an improved model that can be applied that the error terms do not satisfy normality assumption via Dirichlet process. The performance of the proposed method is verified by simulation studies and real data applications based on survey data from the world values survey (WVS) and Korea general social survey (KGSS). 구조방정식 모형은 관측 변수와 잠재 변수 사이의 상호 연관성을 분석하기 위해 사용하는 방법으로, 측정 방정식과 구조식으로 구성되며, 통계학 뿐 아니라, 사회과학, 마케팅, 심리학, 정치학 등의 다양한 응용 분야에서 널리 사용된다. 최근 연구에서는 데이터의 구조식이 선형이 아닌 경우와 오차항이 정규성 가정을 만족하지 않는 복잡한 경우를 다루고 있으며, 선형성과 정규성에 바탕을 둔 기존의 구조방정식 모형은 이러한 데이터를 분석하는 데 한계를 보인다. 본 논문에서는 이러한 기존의 구조방정식 모형이 가지고 있는 선형성에 대한 가정과 오차항에 대한 정규성 가정을 완화하는 베이지안 준모수 구조방정식 모형에 대해서 고찰한다. 이를 위하여, 베이즈 스플라인 구조방정식 모형과 디리슐레 확률과정 혼합 모형을 결합하여, 비선형 방정식과 오차항이 정규분포가 아닌 경우에 사용할 수 있는 베이지안 준모수 구조방정식 모형을 연구한다. 모의실험을 통해 베이지안 준모수 구조방정식 모형의 성능을 고찰하고, 세계가치관조사(world values survey; WVS)와 한국종합사회조사(Korea general social survey; KGSS)자료를 바탕으로 실증적 비교 분석을 수행한다.

매개변인이 포함된 구조방정식모형에서 공변인 통제를 위한 모형설정 방법 비교: 모의실험 연구

이진실(Lee, Jinsil) 한국청소년정책연구원 2019 한국청소년연구 Vol.30 No.3

청소년학 분야에서 많이 활용되고 있는 매개변인이 포함된 구조방정식모형에서 공변인 통제를 위한 모형설정 방법을 비교하여, 타당한 모형설정 방법을 확인하였다. 변인 간 인과관계를 분석하기 위해서는 공변인 통제가 중요함에도 그동안의 구조방정식모형을 적용한 연구들에서는 공변인이 고려되지 않거나 공변인에 대한 모형설정 방법의 근거가 제시되지 못한 경우가 많았다. 이에 본 연구에서는 구조방정식모형에서 공변인을 적절하게 통제할 수 있는 모형설정 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위해 모의실험을 실시하였고, 5가지 모형설정 방법에 따라 효과추정치의 정확성 및 모형적합도에 어떠한 차이가 있는지를 비교하였다. 연구결과, 통제 전 모형(모형1: NC model)은 모형적합도는 양호하였지만, 모든 개별 효과추정치 및 매개효과, 직접효과, 총 효과가 모두 부정확하게 추정되었다. 결과변인 통제 모형(모형2: OC model)과 외생변인 상관-결과변인 통제 모형(모형3: COC model)에서는 직접효과는 정확하게 추정되었으나, 외생 독립변인이 매개변인에 미치는 효과가 부정확하게 추정되고 이로 인해 매개효과 및 총 효과가 부정확하게 추정되는 것으로 나타났다. 매개변인 통제-결과변인 통제 모형(모형4: MOC model)은 효과추정치는 모두 정확하게 추정되었으나, 모형적합도가 양호하지 않은 경우가 있었다. 외생변인 상관-매개변인 통제-결과변인 통제 모형(모형5: CMOC model)에서는 모든 개별 효과추정치 및 매개효과, 직접효과, 총 효과 모두 정확하게 추정되었으며 모든 조건에서 모형적합도도 매우 양호하게 나타나, CMOC 모형이 구조방정식모형에서 공변인 통제를 위한 가장 적절한 모형설정 방법임을 확인하였다. The purpose of this study was to compare methods of model specification to control covariates in mediation analysis with structural equation modeling. In order to do this, monte carlo simulation was conducted. In this study, five models were compared, and each model was evaluated based on both the accuracy of estimates and model fit. The results showed that when the NC(Non Control) model was applied, model fit was good, however, estimates of mediation effect, direct effect, and total effect were all found to be biased. In terms of both the OC(Outcome Control) model and the COC(Correlated Outcome Control) model, estimates of mediation effect and total effect were biased. Additionally, model fit was found to be unacceptable in both the OC model and the COC model. When the MOC(Mediator-Outcome Control) model was applied, the estimates were unbiased, but under certain conditions, model fit was unacceptable. In the CMOC model, estimates of mediation effect, direct effect, and total effect were all unbiased, and model fit was good. Based on these results, for the purposes of controlling covariates in mediation analysis, the CMOC model was suggested as being the most appropriate.

학습동기 요인들과 학습전략 또는 자기핸디캡경향 사이의 인과구조

고영춘,장래찬 이화여자대학교 교과교육연구소 2010 교과교육학연구 Vol.14 No.1

Structural equation modeling techniques were used to assess a model of science learning strategy (or self-handicapping tendency) based on goal orientation. Data were collected during science lessons from two middle schools. In the optimal model Ⅱ-2 of this research, the learning goal was positively related to the use of self-efficacy, achievement need, and learning strategy. The performance-approach goal was positively related to self-efficacy and achievement need. The performance-avoidance goal was negatively related to self-efficacy but presented a positive relationship to self-handicapping tendency and entity theory of intelligence. The achievement need was positively related to self-efficacy. The entity theory was negatively related to achievement need but represented a positive relationship to self-handicapping tendency. The self-efficacy was positively related to learning strategy Aside from indirectly affecting the learning strategy through self-efficacy. the learning goal directly affected the learning strategy. The performance-avoidance goal affected the learning strategy directly but was indirectly affected through the entity theory. The learning goal, performance-approach goal, and achievement need were positive predictors of self-efficacy, but the performance-avoidance goal was a negative predictor. The learning goal and performanceapproach goal were positive predictors of achievement need, but the entity theory was a negative predictor. The performance-avoidance goal was a negative predictor of entity theory. The learning goal and self-efficacy were positive predictors of learning strategy. The performance-avoidance goal and entity theory were positive predictors of self-handicapping tendency. The implications of these findings for learning strategy or self-handicapping tendency in science are discussed. Although the structural equation model of causal relationships of the motivations to learn and learning strategies in science education are established as mentioned above, a more systematic study to improve learning strategies and to lower self-handicapping tendency in different courses may be needed. 본 연구에서는 학습전략 또는 자기핸디캡경향에 미치는 관련변인들의 인과관계를 탐색하기 위해 각 관계된 변인들 간의 경로모형을 연구모형 I과 연구모형 II의 기본모형으로 설정했다. 이 연구모형의 관점에서 과학교과를 대상으로 체계적이고 정밀한 분석을 통해 학습전략 또는 자기핸디캡 경향에 미치는 관련변인들의 인과관계를 살펴보았다. 그 결과 연구모형 I과 연구모형 II 중에서 연구모형 II가 채택되었고 이 모형의 주요한 통계적 적합도 지수들을 확인하여 분석하면서 경로를 추가했고 1차 수정한 결과, 연구모형 II-1의 구조방정식모형이 본 연구의 완전모형으로 선택되었으나, 이 모형을 분석한 결과, 유의수준 p≤.05의 경계값인 |±1.96| 보다 작은 값인 12개의 경로들이 제거됨으로써 연구모형 II-2의 구조방정식모형이 본 연구에서 최종적인 최적 연구모형으로 채택되었다. 즉 목표지향성의 변인이 ‘자기효능감, 성취욕구 및 지능신념’의 변인을 매개로 하여 ‘학습전략 혹은 자기핸디캡경향’으로 향하는 연구모형 II-2의 구조방정식모형이 본 연구에서 최종적인 최적 연구모형으로 채택되었다. 이 채택된 모형은 숙달목표, 수행접근목표 및 성취욕구가 자기효능감에 정적인 효과를 주었으나 수행회피목표는 자기효능감에 부적인 영향을 주었고, 숙달목표와 자기효능감은 학습전략에 정적인 영향을 주었다. 또한 수행회피목표와 지능신념이 자기핸디캡경향에 정적인 영향을 주었다. 아울러 학습전략은 ‘숙달목표, 수행접근목표, 수행회피목표, 지능신념과 성취욕구’의 변인에 의해 간접적으로 영향을 받은 자기효능감 및 직접적인 숙달목표에 의해 영향을 받았고, 자기핸디캡 경향은 수행회피목표의 변인에 의해 간접적으로 영향을 받은 지능신념 및 직접적인 수행회피목표에 의해 영향을 받고 있음을 알았다.

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 적합도지수의 해석과 모형적합 전략에 대한 논의

강현철 한국자료분석학회 2013 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.15 No.2

Recently, the structural equation model is one of the most widely used data analysis techniques from very diverse fields. In the process of structural equation modeling, the evaluation of a theoretical model is to decide whether to accept a model of researchers to be relevant, so is a very important process. But, since, as a general rule, the evaluation of a theoretical model is done by goodness of fit indices, the suitable interpretation of model fit indices and the strategies to select a good model is a very important part. In this study, investigating papers published by Journal of the Korean Data Analysis Society and a few journal during the last year, the goodness of fit indices mainly reported is analyzed and several errors appeared in these papers were examined. As a result, in the structural equation modeling, the things to be careful in fitting a model and useful strategies that can be used to get the model with an excellent goodness-of-fit are proposed. 구조방정식모형은 최근 매우 다양한 분야에서 가장 광범위하게 사용되는 자료분석 기법 중 하나이다. 구조방정식모형의 분석과정 중 이론모형에 대한 평가는 연구자의 모형을 타당한 것으로 받아들일 것이냐를 결정하는 것이므로 매우 중요한 과정이다. 그런데, 일반적으로 적합도지수들에 의해서 이론모형에 대한 평가가 이루어지므로 적합도지수에 대한 올바른 해석과 좋은 모형을 선택하기 위한 전략은 매우 중요한 부분이라고 할 것이다. 본 연구에서는 최근 1년 동안 Journal of the Korean Data Analysis Society 등에 게재된 논문들을 조사하여 주로 보고되는 적합도지수들을 분석하였으며, 이들 논문에서 나타나는 몇 가지 오류들을 검토하였다. 이러한 과정을 통해 구조방정식모형을 이용하는 연구자들이 모형설정 시 주의해야 할 사항들과 적합도가 우수한 모형을 설정하기 위해 사용될 수 있는 유용한 전략을 제시한다.

구조방정식모형을 이용한 차별문항기능의 탐지: MACS와 MIMIC의 비교

윤수철,이순묵 한국심리학회 2013 한국심리학회지 일반 Vol.32 No.4

Two models, MACS and MIMIC, can be used to detect Differential Item Functioning(DIF) in a Structural Equation Modeling framework. Although these two models can be considered as special cases of general Structural Equation Models, they may perform differently in various research contexts due to differences in statistical assumptions and the way in which each model uses data. In particular, since MIMIC model requires some additional assumptions, its performance may decline when those assumptions are not satisfied. Furthermore, the performance of MIMIC model will be superior to that of MACS model when sample sizes vary among groups because the former uses a single dataset including group variable(s), unlike the latter. Although many articles have commented on these predictions, no systematic research comparing the performance of the two models under these circumstances had yet to be conducted. Thus, we investigated the differences in performance of these two models under various conditions, specifically the size of impact, differences in measurement variable reliability, sample size ratio, total sample size, the size of differential item functioning, and the strategy for detecting DIF through a Monte Carlo simulation study. We found that the performance of MIMIC model in detecting uniform DIF did not decline significantly, although one of its additional assumptions was violated. Moreover, MIMIC model was superior to MACS model when sample sizes differed between two groups. Finally, we emphasize the importance of employing appropriate strategies for effective use of the two models to detect uniform DIF. 구조방정식모형을 이용하여 차별문항기능을 탐지하는 방법으로 평균 및 공분산구조(MACS) 모형과 다지표-다원인(MIMIC) 모형의 두 가지를 들 수 있다. 두 모형은 모두 구조방정식모형의 특수한 경우에 해당하지만, 모형 간에 통계적 가정 및 자료의 입력 방식이 다르기 때문에 연구 상황에 따라 그 수행이 상이할 수 있다. 특히 MIMIC 모형은 MACS 모형에 비해 추가적인 가정을 필요로 하기 때문에, 가정이 위배될 경우 균일적 차별문항기능 탐지에 더 불리할 수 있다. 또한 MACS 모형과 달리 MIMIC 모형은 집단변수를 포함한 단일 입력자료를 사용하기 때문에, 집단 간에 표본크기가 상이할 경우 MIMIC 모형이 MACS 모형보다 균일적 차별문항기능 탐지에 더 유리할 것으로 예상할 수 있다. 이러한 가능성에 대해 여러 문헌에서 지적되었음에도 불구하고, 다양한 상황에서 두 모형의 차이를 체계적으로 비교한 연구는 발견되지 않았다. 따라서 다양한 연구 상황을 반영한 몬테 카를로 모의실험(Monte Carlo simulation)을 통해 균일적 차별문항기능 탐지에 대한 두 모형의 수행을 비교하였다. 구체적으로는 집단효과, 측정변수 신뢰도의 차이, 전체 표본크기, 표본크기의 비율, 차별문항기능의 크기, 차별문항기능 탐지 전략 등을 체계적으로 조작하였으며, 이에 따른 두 모형의 수행을 비교하였다. 비교 결과, 추가적인 가정이 위배되는 상황에서도 MIMIC 모형의 균일적 차별문항기능 탐지율이 MACS 모형에 비해 크게 저하되지 않았으며, 표본 크기가 집단 간에 다른 경우 MIMIC 모형이 MACS 모형보다 우수한 탐지율을 보였다. 단, 두 모형의 효과적인 사용을 위해서는 적절한 탐지 전략이 필요하므로, 이에 대해 논의한 후 현실적으로 바람직한 방안을 제안하였다.

PLS 구조방정식 모형을 활용한 부모 SES, 사교육, 자기조절학습능력, 학업성취 간의 관계 연구

오숙영(Oh, Sook Young) 고려대학교 교육문제연구소 2012 敎育問題硏究 Vol.0 No.42

본 연구의 목적은 부모의 SES, 사교육, 자기조절학습능력, 학업성취 간의 상호 관계를 선형구조방정식 모형으로 개념화하고, PLS 구조방정식 모형을 활용하여 구조적 모형에 대한 적합도와 경로계수를 검정하는 것이다. 구체적으로, 첫째, 다변량회귀분석을 통하여, 모든 잠재변인의 하위요인들 간에 영향을 주는 요인들을 확인하는 것이다. 둘째, PLS 구조방정식을 통하여, 구조적 모형에 대한 적합도와 경로계수를 검정하는 것이다. 셋째, PLS 구조방정식을 사용하여, 구조적 모형에 대한 매개효과를 검정하는 것이다. 연구대상은 단순무선표집방법을 사용하여 오차 허용범위 5%, 신뢰수준 95%를 기준으로하여, 일반계 5개 고등학교 386명을 추출했다. 통계방법은 Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis, Multi-Variate Regression, PLS Structural Equation Model이 사용되었다. 통계프로그램은 SPSS version 20.0, AMOS version 20.0, Smart PLS Version 2.0이 사용되었다. 우선, 자기조절학습능력검사도구 타당도는 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석으로 수렴 타당도와 집중타당도를 검정했다. 다음으로, 전체 잠재변인들 타당도는 PLS 구조방정식으로 측정모형(수렴타당도, 집중타당도)과 구조모형으로 검정했다. 연구결과, 하위요인 간 관계는 다음과 같다. 첫째, 모 교육수준은 사교육비용에 유의한 영향을 주며 총수입도 사교육비용에 유의한 영향을 주었다. 둘째, 사교육기간은 인지, 동기, 행동의 자기조절에 유의한 영향을 주었다. 셋째, 부 교육수준은 인지조절, 동기조절, 행동조절에 유의한 영향을 주었다. 넷째, 인지조절, 동기조절, 행동조절은 언어, 수리, 외국어, 탐구영역에 유의한 영향을 미치었다. 다섯째, 사교육기간은 언어, 수리, 외국어, 탐구영역에 유의한 영향을 주었다. 여섯째, 부교육은 언어, 수리, 외국어 영역에 유의한 영향을 주었다. 구조방정식 경로계수 결과는 다음과 같다. 첫째, 부모 SES는 사교육에 유의한 영향을 미치었다. 둘째, 사교육은 자기조절학습능력에 유의한 영향을 미치었다. 셋째, 부모 SES는 자기조절학습능력에 유의한 영향을 미치었다. 이때, 사교육은 부모 SES와 자기조절학습능력 사이에서 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 넷째, 자기조절학습능력은 학업성취에 유의한 영향을 미치었다. 다섯째, 사교육은 학업성취에 유의한 영향을 미치었다. 이때, 자기조절학습능력은 사교육과 학업성취의 사이에서 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 여섯째, 부모 SES는 학업성취에 유의한 영향을 미치지 않았다. 그러나 부모 SES와 학업성취 사이에는 사교육의 매개효과, 자기조절학습능력의 매개효과, 사교육과 자기조절학습능력의 이중매개효과가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 부모의 SES는 학업성취에 직접적인 영향을 주지 못하지만, 사교육을 경유하여, 자기조절학습능력을 경유하여, 혹은 사교육과 자기조절학습능력을 경유하여 학업성취를 향상시키는 것으로 나타났다. The Purpose of this study is to conceptualize parents’ SES, extracurricular learning, self-regulatory learning ability, and achievement as Linear Structural Equation Model, and then, identify the significance of Path Coefficient and Goodness of Fit Index by using PLS Structural Equation Model. Specifically, the first step is to identify the relationship among measurement variables of latent factors by using Multi-Variate Regression. And the second step is to testify Goodness of Fit Index and Path Coefficient of Structural Model by using PLS Structural Equation Model. The subjects used are 386 students in the second grade of academic high school according to 5% permitted range and 95% confidence range. The statistics methods used in study are Exploratory Factor Analysis, Confirmatory Factor Analysis, Multi-Variate Regression, and the PLS Structural Equation Model which is useful for formative indicators. The statistics programs used are SPSS version 20.0, AMOS version 20.0, and SmartPLS version 2.0.M3. The results of the exploratory factor analysis and the confirmatory factor analysis that includes convergent validity and discriminant validity are presented for validity of self regulatory learning ability. The results of Measurement Model including convergent and discriminant validity and Structural Model of PLS Structural Equation Model are presented for the validity of total latent variables. The results of the significance of path coefficients are as followed. 1)Parents’ SES has an effect on the extracurricular learning. 2)The extracurricular learning has an effect on the self-regulatory learning ability. 3)Parenrs’ SES has an effect on the self-regulatory learning ability. The mediation effect of the extracurricular learning exists in the relationship between SES and self-regulatory. 4)The self-regulatory learning ability has an effect on achievement. 5)The extracurricular learning has an effect on achievement. The mediation effect of the self-regulatory exists in the relationship between extracurricular learning and achievement. 6)Parents’ SES has no effect on achievement. The mediation effect of the extracurricular learning and the self-regulatory exists in the relationship between extracurricular learning and achievement. As a results, although parents’ SES has no direct effect of achievement, it can has an effect on achievement through the extracurricular learning, through the extracurricular learning, and the extracurricular learning and self-regulatory learning ability.

질적연구(근거이론)와 양적연구(구조방정식모형)의 새로운 통합적 설계

이현철 한국질적탐구학회 2017 질적탐구 Vol.3 No.1

본 연구에서는 질적연구의 근거이론(grounded theory)과 양적연구의 구조방정식모형(structural equation modeling)의 통합연구를 위한 가능성과 접점을 탐색해보았다. 이는 통합연구방법을 활용한 자료 분석의 타당도와 신뢰도를 함께 증진시킬 수 있는 방법을 제안해줄 것이며, 실제 적인 연구 수행을 위한 통합연구방법론 차원에서의 심화된 논의 전개를 이끌 것으로 판단된다. 이를 위해서 본 연구에서는 근거이론의 개념, 구조방정식모형의 개념을 간략하게 살펴보고, 해당 내용들을 바탕으로 각각의 연구방법론의 통합 가능성에 대하여 이론 및 모형 구축과 검증 의 접점, 패러다임모형과 잠재변수 간의 접점, 개방코딩과 관측변수 간의 접점의 측면들을 중 심으로 탐색해보았다. 이러한 접근은 연구설계 및 모형적인 측면만 강조되고 있는 통합연구방 법론의 논의 경향을 탈피하고, 그 논의의 장을 좀 더 자료 분석과 글쓰기 영역까지 확장하고자 하는데 이바지하고 있다. The purpose of this study is to investigate that the possibility of integrating grounded theory of qualitative research and structural equation modeling of quantitative research. This will suggest ways to improve the validity and reliability of data analysis, using mixed research methods and will lead to deepening discussion on the mixed research methods for practical research in fields. For this purpose, I summarized the concept of grounded theory and structural equation model. Based on the concepts and contents, I searched for three possible ways of the methodological integration of grounded theory (qualitative research) and structural equation modeling (quantitative research): Theory and model construction and verification, relation between paradigm model (grounded theory) and latent variable (structural equation modeling), and relation between open coding (grounded theory) and observed variables (structural equation modeling). The results of the study is expected to deepen and expand the level of discussion on the mixed research methods and provide academic ideas for research writing.

사회과학분야의 구조방정식모형에서 매개효과 검정 방법에 대한 논의

지성호,강영순 한국자료분석학회 2014 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.16 No.6

This article discusses about the difference of mediation procedures, in regression and in structural equation model, which universally applied in social science field. And then, we review both limitations in previous mediation studies applied structural equation model and give an alternative suggested by Holmbeck so as to improve reliability of mediation studies analyzed by structural equation model. The procedure for mediation test in the previous studies was mostly applied in the approach suggested by Baron, Kenny (1986). In addition, in the structural equation model, the mediation tests was proved on the basis of approach by Baron, Kenny (1986), but both limitations of previous studies in structural equation model are 1) non-consideration of mediation types (full, partial) which will evokes the importance of mediator's under or over-estimation, 2) non-test of total effects which are enable to make a bias of mediation results. With regard to the non-test of total effects, there are both issues; validity of fit index in comparison of non-nested model, and non-consideration of significance on total effects in structural equation model. The implication of this study contribute to advance the reliability of research results in structural equation model. 본 연구는 사회과학 연구에서 보편적으로 활용되는 있는 매개효과 검정 과정에 있어 회귀분석을 활용한 접근과 구조방정식모형을 활용한 접근에 있어 차이점을 논의한 후, 특히 구조방정식모형을 활용한 매개효과 검정 과정에서 나타나는 문제점과 이에 대한 보완방법으로 Holmbeck (1997)에 의해 제안된 매개효과 검정과정에 대해 고찰하고 있다. 기존연구에서 회귀분석을 활용한 매개효과 검정은 Baron, Kenny(1986)의 3단계 검증 과정을 통해 주로 이루어지고 있다. 또한 구조방정식모형의 매개효과 검정에서도 Baron, Kenny(1986)의 3단계 과정에 기초하여 분석이 이루어지고 있으나, 검증과정에 있어 매개효과 유형 미고려로 인한 매개변인의 중요성에 대한 과소 및 과대평가, 매개효과 검증 과정에서 총효과 검증 부재로 인한 매개효과 연구결과에 대한 편의 가능성이 내포되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 구조방정식모형에서 매개효과 검증시 위계적 chi^2검증과 Holmbeck(1997)의 매개효과 검정단계를 제안한다. 특히 총효과 검증과 관련하여 총효과 검증 부재 및 총효과 유의성 검증 미고려와 매개변인 배제모형과 매개변인 추가모형 비교에 활용되는 적합도 지수의 타당성에 대해 논의하고 있다. 이러한 논의는 향후 구조방정식모형을 활용한 매개효과 연구에 있어 연구결과의 편의 가능성을 사전에 보완하여 연구의 신뢰성 확보에 기여한다는 점에서 의미가 있다.

R을 이용한 PLS 구조방정식모형 분석 튜토리얼 : 예시 연구모형 및 데이터를 중심으로

윤철호,김상훈 한국경영정보학회 2014 Information systems review Vol.16 No.3