Structural Equation Model -구조방정식모형, 공분산구조분석-

논문에서 데이터 분석과 해석관련해서 유용한 모델로 사용되고 있는 SEM에 관해서 정리하려고 한다.

앞으로는 통계적 지식을 명확하고 정리하여 논문을 쓸때나 세미나에서 발표때 망설임이 없도록 해야겠다.

 

SEM은 직접적으로 측정할 수 없는 잠재변수를 도입하여, 잠재변수와 관측변수와의 인과관계를 파악하여, 사회현상과 자연현상을 이해하기 위한 통계적 접근방법. 인자분석과 다중회기분석(패스 분석)의 확장.

 

연구자가 상정한 인과에 관한 가설을 가설을 모델화한다. 구체적으로는 아래의 3가지 정보를 얻을 수 있다.

1. 모델(가설)의 타당성의 검토

2. 모델 수정에 대한 제언

3. 인과의 크기와 강도의 측정과 검증

 

최근에는 공분산구조분석보다도 구조방정식모델이라 부름. 평균구조도 분석가능하기에 공분삭구조분석으로는 오해를 불러일으킴.따라서 구조방정식은 진정한 인과관계를 표현한다는 의미이다.

 

기본적인 3개의 이용방법

1. 조사항목간의 인과관계를 조사

- 다중회기분석모델

2. 조사항목을 정리하여 단순화(잠재변수화)

- 인자분석모델

3. 조사항목을 정리하여 단순화하여 인과관계를 조사

- 다중지표모델(전형적인 공분산구조모델)

 

위의 2번의 잠재변수를 도입하는 의의로는

1. 단순화 함으로 인한 이해하기 쉬움

- 차원축소

- 과학은 단순한 기본원리를 찾아, 그 원리로 많은 것을 설명하려고 함

2, 심리학에서의 구성개념의 수리모델

3. 오차를 수반할 수 밖에 없는 측정환경

- 측정도구의 문제

- 낮은 상관의 보정

 

패스 표의 결정

- 측정변수는 사각형으로 표현

- 잠재변수는 원형또는 타원형으로 표현

- 오차변수는 기호 및 타원형으로 표현

- 한방향 화살표는 인과를 표현

- 쌍방향 화살표는 상관관계를 표현

- 한방향 화살표를 받는 변수(종속변수)에는 반드시 오차변수가 부속

 

위의 3개의 이용방법을 통해 얻는 이익으로는

1. 효과의 분석

- 직접효과, 간접효과, 총합효과

2. 차원축소

- 잠재변수화

3. 희박화의 수정

- 오차를 제외

 

직접효과, 간접효과, 총합효과: X1에서 X2로 직접 패스를 연결하면, 그것을 direct effect라고하며, X1에서의 여러 변수를 경유하여 X2에 연결되는 경우를 indirect effct라고 한다. 직접효과와 간접효과를 합쳐서 total effect라고 한다. 계산방법으로는 간접효과를 직접효과의 곱으로, 총합효과는 직접효과와 간접효과의 합으로 계산할 수 있다.