구조방정식 Reporting Structural Equation Modeling
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Nontechnical Evaluative Issues
Technical Issues : 1. Pre-analysis
1. CFA 혹은 SEM을 사용하도록 하는 연구문제
(research questions)
2. 연구방법 부분에서 CFA 혹은 SEM이
소개되는 데에 대한 간단한 설명 및 근거
3. 측정 모델의 개념 및 구조 틀과 관련하여
제공된 정보(이론적 배경)
4. 표와 그림 혹은 텍스트의 적절성과 충분 성
5. 가정 혹은 최종모델과 관련된 적절한 그림
(graphic display)의 제공
6. 연구의 함의
1. 표본 크기 : 모수 추정치의 안정성과 관련
- 일반적으로 추정된 모수의 10배 정도의
표본이 적당
2. 결측치에 대한 해결방법
: pairwise, listwise, estimated
- ML방법 혹은 EM방법 등을 활용하여
결측치를 해결
- 정규성, 이상치, 선형성 및 다중공선성과
관련한 짧은 토론도 필요하다.
3. 소프트웨어 프로그램과 추정 방법
What Should I Look for in a CFA or SEM Article?
Technical Issues : 2. Postanalysis
1. 모수 추정치
- 잔차조사, 각각의 구조 경로의 유의미성을
t-value 및 z-value를 통해 분석
2. 모델 적합도
- 모델 평가를 위해 다양한 적합도 지수 사용
(NFI, NNFI, IFI, CFI, RMSEA 등)
- TLI, CFI, RMSEA지수를 선호
- 다수의 지수들의 모델 적합도 판단
1) Hu and Bentler(1999) : 연속적 데이터
RMSEA<.06, TLI>.95, CFI>.95, SRMR<.08
2) Yu(2002) : 범주형 데이터
RMSEA<.06, TLI>.95, CFI>.95
연속적/범주형 데이터에서 WRMR<.90
3) MacCallum and colleagues(1996)
: RMSEA 모델 적합도지수에서는
표본크기가 중요함
4) CFA : 잠재 변인과의 관계에서 측정 변인들의
신뢰도-SMC(squared multiple correlations)
가 필요.
SEM : 내생변인에서 설명 가능한
분산의 양을 알고 싶어 함.
3, 표준 잔차
- 모든 프로그램은 공통적으로 잔차 행렬을 제공.
과도하게 라인에서 벗어난 표준 잔차가 있다면
이는 모델이 어떤 면에서 잘못설정되었다는 것
을 나타냄.
4. 모델 수정
- 적합도 상승(goodness of fit) 혹은
간명성 증가(parsimony)를 위해 모델 수정
- 이론적 근거를 통해 수정
- 연구자 보고 사항
1) 수정된 모델의
chi-square, Lagrange, or Wald 테스트 결과
2) 그 테스트를 사용한 이유
3) 모델 수정이 이론적 근거에 의해
이루어 진 것인지 여부
- chi-square검증
- nonnested model을 비교할 때는,
AIC적합도지수가 좋은 선택이 될 수 있음.
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