Structural Equation Modeling in the Communication Sciences, 1995-2000
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Structural Equation Modeling in the Communication Sciences, 1995-2000
R. LANCE HOLBERT
University of Missouri-Columbia
MICHAEL T.STEPHENSON
Texas A&M University
Intro
SEM
헬렌켈러
빅터
사례공유
1
Structural Equation Modeling in the Communication Sciences
연구의 함의 : SEM의 진보적인 가이드라인 제시
연구의 목적 : SEM에서 구조관계를 평가하기 위한 3가지 방법
(측정, 구조, 혼성모형) 확인
분석 대상 : 3명의 연구자에 의해 1995년~2000년 까지
커뮤니케이션 과학 분야 SEM 59개의 논문 평가, 검토
분석 방법 : Baumgartner and Homburg(1996)에 의해 만들어진 기준
2
· 모형 기초
구조방정식 : 요인 분석, 경로 분석, 회귀 분석이 합성되어 발전된 통계 방법
1) 측정 모형 : 잠재변수와 관찰변수 간의 확인적 요인분석
2) 구조 모형 : 여러 관찰, 잠재변수들 간의 인과관계를 하나의 모형을 통해 검증
연구모형, 오차항, 관계된 매개변수 제시
SEM 공분산 구조 분석 : 표준 편차를 포함한 공분산 행렬 혹은 상관행렬 제시
· 모형 설정
1) 관찰 변수만으로 구성된 모형 : 하나의 측정치를 이용하여 구인을 측정
2) 관찰, 잠재 변수로 구성된 모형 : 구조적 관계의 모든 변수들이 잠재변수이므로 완전잠재모형
3) 혼성모형 : 경로모형과 측정모형을 합성한 혼성모형
판별 : SEM은 간명판별(over-identification)이어야 한다. 해를 산출하는데 있어 모수의 수보다 관측된 정보의 수가 많은지를 확인하는 것이다. 포화판별(just-identification)의 경우, 모형의 적합도를 높일 수 있다.
일방모형 (recursive model) : 일방향으로만 되어 있는 모형
비일방모형 (non recursive model) : 상호영향 주고받는 변수들 간의 순환관계 포함
· 모형 추정
최대우도 추정법(ML), 일반화 최소제곱법(GLS), 비가중 최소제곱법(ULS) : 모든 측정변수가 동일한 척도를 가지는 조건
완전정보법 : 모형모수의 추정치를 모두 한번에 계산
부분정보법 혹은 제한 정보법 : 한번에 하나의 내생변수에 대해서만 방정식을 분석
· 모형 평가
카이제곱 검증/ RMSEA, CFI, TLI(.95이상일 때 좋은 적합도)
표본수(sample size)에 영향을 받아 영가설을 기각하기 때문에 자주 안 쓰이지만 모형설정 시 비슷한 모형을 비교할 때 사용된다.
모수추정과 표준오차 : 모든 모수추정치, 표준오차, 잠재 변인의 분산 제시
사후모형수정 : 엄격하게 확인적 방법 - 탐색적 분석에 대한 논란
우연에 의한 최종모형 선정으로 인한 replication / 교차타당화 cross-validation
커뮤니케이션 과학 분야 간접효과 영향이 크므로 제시
직접효과(direct effect) : 한 변수가 다른 변수에 대해 직접적인 영향
간접효과 (indirect effect) : 두 변수들 간의 효과가 다른 변수에 의해 매개
SEM
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