SEM

개요

• 인과방향에 따라 지표를 반영적 지표(reflective indicator) 형성적 지표(formative indicator)로 구분한다. -반영적 지표는 잠재변수가 원인이 되고 측정변수들이 결과가 되는 지표로 잠재변수가 측정변수를 야기하는 것으로 가정함
• 형성적 지표는 측정변수가 원인이 되고 잠재변수가 결과가 되는 지표로 측정변수가 잠재변수를 야기하는 것으로 가정함.
• 화살표의 방향은 측정변수에서 잠재변수로 표시됨.

I. 반영적 지표와 형성적 지표

(1) 인과관계(화살표)의 방향

• 반영적 지표: 잠재변수 $\rightarrow$ 측정변수(지표들)
• 형성적 지표: 측정변수(지표들) $\rightarrow$

(2) 측정변수(지표)간 상관

• 반영적 지표: 설문지법 적용 시, 각 설문문항은 유사한 것들로 구성되어 있어야 함

개요

• PLS-SEM의 주요 개념 및 유사용어에 대해 살펴본다.
• 영어로 논문을 써야하기 때문에, 한국어와 영어를 같이 표기했다.

주요개념

• 잠재변수(Latent Variable): 직접 측정되지 않는 비관측변수(Unobserved Variable)로 측정변수를 통해 간접적으로 측정.
  • 잠재변인, 구인, 구성개념(construct), 차원(dimension), 요인, 이론변수라고도 하며 경로도에는 circle로 표시됨
• 측정변수(Measured Variable): 직접 측정되는 관측변수(Observed Variable)로 잠재변수를 측정하기 위해 사용된 변수를 말함. (설문문항이 여기에 해당됨
  • 지표변수(Indicator Variable), 명시변수(Manifest Variable), 측정항목(Items)로 표기되며 직사각형 또는 정사각형으로 표시함
• 외생변수(Exogenous Variable): 독립변수의 개념으로 다른 변수의 변화에 원인(Causes)이나 동기의 역할을 하는 변수로 경로도에서 화살표가 시작이 되는 모든 변수 말함
  • 잠재변수 개념과 결합되면 외생잠재변수(Exogenous Latent Variable)가 됨
• 내생변수(Endogenous Variable): 종속변수의 개념으로 다른 변수에 의해 영향을 받는 변수이며 화살표를 받는 변수를 말함. 이는 잠재변수 개념과 결합되면 내생잠재변수(Endogenous Latent Variable)가 됨
• 측정오차(Measurement Error): 측정변수에 포함되어 있는 오차로 잠재변수가 관측변수(측정변수)를 설명하고 난 나머지 즉 설명되지 않은 부분을 말함.
  • 오차항(error term), 잔차(residual)이라고 함. 보통 e로 표시됨.
• 구조오차(Structural Error): 외생변수로 내생변수를 예측할 때 내생잠재변수에 발생하는 오차로 외생변수가 내생변수를 설명하고 난 나머지를 말함.
  • 방해오차(Disturbance, 방정식오차(Equation Error), 설명오차라고 함), 보통 d로 표시됨
• 측정모델(Measurement Model, Outer Model): 잠재변수가 측정변수(지표)에 어떻게 연결되어 있는가를 나타내는 모델을 말한다. 이는 측정변수나 잠재변수의 신뢰도와 타당도를 분석하는 데 목적이 있음.
• 반영적 측정모델(Reflective Measurement Model): 잠재변수가 원인이 되고 측정변수가 결과가 될 때의 측정모델을 말한다.
• 형성적 측정모델(Formative Measurement Model): 측정변수가 원인이 되고 잠재변수가 결과가 될 때의 측정모델을 말한다.
• 구조모델(Structural Model): 잠재변수 간의 인과관계를 나타내는 모형으로 가설을 검증하기 위한 모델.
• 반영적 지표(Reflective Indicators): 특정모델에서 측정변수가 잠재변수로부터 화살표를 받는 측정변수들(혹은 지표들)을 말함.
  • 이 변수에는 측정오차가 존재하며 결과지표(effect indicator)라고도 함.
• 형성적 지표(Formative Indicators): 측정모델에서 잠재변수가 측정변수들(지표들)에 의하여 영향을 받는 지표를 말한다. 이 변수에는 측정오차가 존재하지 않으며 원인지표(cause indicator)라고도 한다.
• 인과관계(causation): 원인변수가 결과변수에 미치는 영향관계를 말하며 단방향 화살표로 표시한다.
• 쌍방향적 인과관계(Reciprocal Causation): 쌍방향적 인과관계는 변수 서로 간 원인-결과를 반복하는 관계를 말함. 상관은 서로 관련되어져 있는 변수 간의 상관을 표시함.

Reference

신건권. (2018). 석박사학위 및 학술논문 작성 중심의 SmartPLS 3.0 구조방정식모델링. 서울: 청람.

개요

• 기본적으로 다변량 분석
• 1세대 분석 방법론
  • 군집분석, EFA, 분산분석, 다항회귀, 로지스틱 회귀분석
• 2세대 분석 방법론
  • PLS-SEM and CB-SEM
• 간단한 용어 정리
  • SEM - Structural Equation Modeling
  • CB - Covariance Based SEM
  • PLS - Partial Least Squares SEM (= PLS path Modeling)
• CB-SEM의 주 목적은 실증적으로 검증 가능한 다중 변수들 간의 체계적 관계 확인
• PLS-SEM은 주로 탐험적 연구에서의 이론발전에 주로 사용되며, 종속변수의 분산을 설명하는데 주 초점을 맞준다.
• 본 논문에서는 필리핀에서의 스타트업 등에 관련된 논문 및 자료 수집에 한계가 있기 때문에 PLS-SEM 분석방법론을 채택하여 탐험연구에 준하여 분석을 진행한다.

There are two types of SEM: covariance-based SEM (CB-SEM) and partial least squares SEM (PLS-SEM; also called PLS path modeling). CB-SEM is primarily used to confirm (or reject) theories (i.e., a set of systematic relationships between multiple variables that can be tested empirically). It does this by determining how well a proposed theoretical model can estimate the covariance matrix for a sample data set. In contrast, PLS-SEM is primarily used to develop theories in exploratory research. It does this by focusing on explaining the variance in the dependent variables when examining the model. We explain this difference in more detail later in the chapter.

개요

• 석사 학위 논문을 위해 작성하기 위해 만들었음
• PLS SEM 모델링을 위한 R 패키지가 존재함
  • plspm: 2020년 5월 14일 R Cran에서 정식 패키지에서 내려감
    • 위 패키지는 원서 약 230페이지 되는 교재도 있음
    • 1차로 위 패키지를 고려했으나 5/14일 패키지가 내려간 이후 선택에서 제외시킴
• 또한, SMART PLS라는 상용프로그램도 존재함

• 특정 R semPLS와 위 상용 프로그램을 비교한 논문이 있었고, 다행히 두 프로그램의 결과값이 동일한 것으로 증명되었다.

  ref. Utilization of R Program for the Partial Least Square Model: Comparison of SmartPLS and R

• 아직 확정지은 것은 아니지만, 향후 추가적인 논문을 진행한다면 위 2개의 패키지와 SMART PLS 상용 소프트웨어를 비교하는 논문도 괜찮을 것이라 생각함

교재

• 이론적인 공부 및 Self-Study를 위해 크게 2가지 방향성을 잡고 공부하려고 함
  • 이론서 1: PLS-SEM Book: A Primer on PLS-SEM (2nd Ed.)
  • 이론서 2: semPLS: Structural Equation Modeling Using Partial Least Squares
  • 실습서 3: R Package ‘semPLS’
  • smartPLS 온라인 강좌 : PLS-SEM Courses

Sample Code

• 패키지 로드

library("semPLS")

## Loading required package: lattice

• Sample 데이터 불러오기

data("ECSIsm")
head(ECSIsm)

##      source        target        
## [1,] "Image"       "Expectation" 
## [2,] "Expectation" "Quality"     
## [3,] "Expectation" "Value"       
## [4,] "Quality"     "Value"       
## [5,] "Image"       "Satisfaction"
## [6,] "Expectation" "Satisfaction"

data("ECSImm")
head(ECSImm)

##      source        target 
## [1,] "Image"       "IMAG1"
## [2,] "Image"       "IMAG2"
## [3,] "Image"       "IMAG3"
## [4,] "Image"       "IMAG4"
## [5,] "Image"       "IMAG5"
## [6,] "Expectation" "CUEX1"

data("mobi")
head(mobi)

##   CUEX1 CUEX2 CUEX3 CUSA1 CUSA2 CUSA3 CUSCO CUSL1 CUSL2 CUSL3 IMAG1 IMAG2 IMAG3
## 1     7     7     6     6     4     7     7     6     5     6     7     5     5
## 2    10    10     9    10    10     8    10    10     2    10    10     9    10
## 3     7     7     7     8     7     7     6     6     2     7     8     7     6
## 4     7    10     5    10    10    10     5    10     4    10    10    10     5
## 5     8     7    10    10     8     8     5    10     3     8    10    10     5
## 6    10     9     7     8     7     7     8    10     3    10     8     9    10
##   IMAG4 IMAG5 PERQ1 PERQ2 PERQ3 PERQ4 PERQ5 PERQ6 PERQ7 PERV1 PERV2
## 1     5     4     7     6     4     7     6     5     5     2     3
## 2    10     9    10     9    10    10     9    10    10    10    10
## 3     4     7     7     8     5     7     8     7     7     7     7
## 4     5    10     8    10    10     8     4     5     8     5     5
## 5     8     9    10     9     8    10     9     9     8     6     6
## 6     8     9     9    10     9    10     8     9     9    10    10

• 모형 적합

ECSI <- plsm(data = mobi, strucmod = ECSIsm, measuremod = ECSImm)
mvpairs(model = ECSI, data = mobi, LVs = "Expectation")