Programmings

I. SmartPLS 설치

SmartPLS는 구조방정식모델링을 위한 전용 통계분석 프로그램으로 다양한 학문 분야에서 광범위하게 사용됨.
편이성, 친숙성, 안정성 면에서 매우 우수함.
매우 적은 소표본에서도 활용할 수 있음.
정규분포 등의 엄격한 가정 조건에 구애받지 않고 사용할 수 있음.
프로그램 설치는 아래 링크를 클릭한다.
- Download latest version - SmartPLS 3.3.2
학생용 버전은 평생 무료이며, 약간의 사용상 제약이 존재한다.

II. SmartPLS 관련 자료

교제 추천
- 원서 - A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling(PLS-SEM) (2013)
- 번역서 - PLS 구조모델의 이해 (2014)
- 국내저서 - 석박사학위 및 학술논문 작성 중심의 SmartPLS 3.0 구조방정식모델링 (2018)
온라인 강의도 존재하지만, 무료는 아니다.

공지

제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.

사전작업

먼저 구글 코랩 내에서 pandas_profiling을 확인하기 위해 master.zip을 설치한다.
- ref. https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling
설치가 끝나면 구글코랩에서 런타임 다시 시작 한다.

!pip install https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip

Collecting https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip
  Using cached https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling/archive/master.zip
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Successfully built pandas-profiling

I. 빅쿼리 연동

지난 시간에 데이콘에서 내려받은 데이터를 빅쿼리에 넣는 작업을 진행하였다.
빅쿼리에 저장된 데이터를 구글 코랩으로 불러오려면 다음과 같이 진행한다.

(1) 사용자 계정 인증

구글 코랩을 사용해서 인증 절차를 밟도록 한다. 아래 소스코드는 변경시키지 않는다. 아래 절차대로 진행하면 된다. Gmail 인증 절차와 비슷하다.

공지

제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.

사전작업

먼저 구글 코랩 내에서 pandas_profiling을 확인하기 위해 master.zip을 설치한다.
- ref. https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling
설치가 끝나면 구글코랩에서 런타임 다시 시작 한다.

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I. 빅쿼리 연동

지난 시간에 데이콘에서 내려받은 데이터를 빅쿼리에 넣는 작업을 진행하였다.
빅쿼리에 저장된 데이터를 구글 코랩으로 불러오려면 다음과 같이 진행한다.

(1) 사용자 계정 인증

구글 코랩을 사용해서 인증 절차를 밟도록 한다. 아래 소스코드는 변경시키지 않는다. 아래 절차대로 진행하면 된다. Gmail 인증 절차와 비슷하다.

개요

수집된 데이터에 대해 정규성 검증을 하는 것은 중요하다.
그런데, CB-SEM과 PLS-SEM의 기준 조건은 조금 상이하다.

정규성 분포 확인

Kolmogorov-Smirnov Test 또는 Shapiro-Wilk Test를 통해서 검증한다.
- 귀무가설: 데이터분포를 정규분포를 이룬다, p-value > 0.05
데이터가 치우쳐 있는 정도를 나타내는 왜도(skewness: S)와 첨도(Kurtosis: K)를 검토한다.
- 첨도와 왜도가 -1보다 작거나 또는 +1 보다 크지 않으면 변수는 정규분포를 하고 있다고 판단한다.
그러나, 이 부분은 분석 방법에 대해 조금 상이하다.
- 회귀 분석: 엄밀하게는 2, 관용적으로 3을 사용함. (이일현, 2014)
- SEM: 왜도가 2 이상이고, 첨도가 7 이상이면 비졍규분포로 봄 (West, Finch & Curran, 1995)

결측치

설문문항에 의도적으로 혹은 부주의로 하나 이상의 문항에 대한 답을 하지 않았을 때 발생함.
PLS-SEM에서는 (1) 평균값대체(mean value replacement)와 (2) 사례별 제거 등이 있다.
- 측정변수(지표변수)별로 5% 미만인 경우에는 평균값 대체를, 5% 초과시에는 사례별 제거방법을 사용한다.
- 사례별 제거 방법은 권장하지 않는다. 설문지가 많으면 상관이 없지만, 대개의 경우 그렇지 못하기 때문에, 가급적이면 삭제는 권장하지 않는다.
- 단, 결측치가 사례별로 15%를 초과하는 경우에는 데이터 파일에서 삭제하는 것이 좋다.

이상치

이상치는 특정 설문 혹은 모든 설문에 대한 극단적인 응답값을 말한다.
- 일반적인 기준으로는 표준화 변량값인 Z값과 표준편차가 $\pm$ 3 이상인 경우는 극단치에 해당한다.
- 마할라노비스 거리 통계량$D^2$을 이용하여 판단할 수 있음. 만약, $D^2$값이 유의수준 0.01보다 작으면 해당 관측변수는 다변량 이상치로 판단할 수 있다.
- 이상치는 PLS-SEM을 시행하기 전에 반드시 확인하고 문제가 되는 응답치가 포함되어 있는 경우네느 데이터 파일에서 삭제해야 한다.
- 가장 일반적인 경우는 이상치가 소수인 경우로 이 때는 해당 이상치를 데이터 파일에서 제거한다.
- 영향력이 큰 이상치가 있는 경우에는 PLS-SEM에서 OLS 회귀에 영향을 미치기 때문에 면밀한 검토와 평가가 필요하며 조치해야 한다.

다중공선성

측정변수(지표)들 간에 다중공선성(Multicollinearity)가 있는지를 확인한다.
완벽한 공선성(Collinearity)가 나타나는 경우는 거의 없으며 일반적으로 높은 공선성이 나타난다.
SmartPLS에서는 분산팽창인자(Variance Inflation Factor: VIF)를 이용하여 평가한다.
- 모든 측정변수에 대해 VIF값이 임계치인 5보다 작으면 공선성은 존재하지 않는다.
- VIF값이 5 이상인 경우 잠재적인 공선성 문제(Collinearity Problem)를 지니게 된다.

PLS-SEM vs. CB-SEM

PLS-SEM과 CB-SEM의 차이점은 아래와 같이 서술 할 수 있다.

구분	PLS-SEM	CB-SEM
사용목적	예측	이론 검증
표본 수	30-100개 가능	200-800개
데이터 파일	CSV 파일	모든 파일 가능
분포 가정	분포 가정이 없음, 비모수적 기법	엄격한 분포 가정(다변량 정규성이 있어야 함)
모델 복잡성	수백 개의 측정 변수 있어도 가능	측정변수의 수가 100개 미만
잠재변수당 측정변수 의 수	1개 이상	3~4개 이상
반영적 지표 + 형성적 지표	매우 용이(모두 사용)	주로 반영적 지표 사용
반영적 지표 + 형성적 지표	매우 용이(모두 사용)	주로 반영적 지표 사용
모델 적합도	모델 적합도 보고 없음	상세한 모델 적합도 보고 필요
오차항의 고려	모델 구축 시 오차항(측정오차와 구조 오차)를 표시하지 않음	오차항(측정오차와 구조오차)을 모델 구축 시 표시함
재귀모델과 비재귀모델	재귀모델(일방향 인과관계)만 가능	재귀모델과 비재귀모델 가능
잠재변수 산출	잠재변수 점수의 산출 가능, 이 점수를 후속연구에 사용	잠재변수 점수의 직접적인 추정이 불가능
모델 평가	측정모델과 구조모델 동시에 설정하고 평가(동시분석법)	측정모델을 이용해 개별 측정변수와 잠재변수의 신뢰도와 타당도를 분석한 후 구조모델을 통해 가설검증을 시행 (2단계 분석법)

Reference

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

공지

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사전작업

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(1) 사용자 계정 인증

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공지

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I. 빅쿼리 연동

지난 시간에 데이콘에서 내려받은 데이터를 빅쿼리에 넣는 작업을 진행하였다.
빅쿼리에 저장된 데이터를 구글 코랩으로 불러오려면 다음과 같이 진행한다.

(1) 사용자 계정 인증

구글 코랩을 사용해서 인증 절차를 밟도록 한다. 아래 소스코드는 변경시키지 않는다. 아래 절차대로 진행하면 된다. Gmail 인증 절차와 비슷하다.

개요

PLS-SEM은 작은 표본 크기에 의해 식별 문제가 발생하지 않으며 모델이 복잡하고 표본크기가 작은 상황에서도 높은 수준의 통게적 검증력을 가짐
일반적으로 CB-SEM의 경우 표본 크기가 200개 이상이 필요한 것으로 알려짐
반대로 PLS-SEM은 30-100개 정도의 소표본인 경우에도 적용할 수 있다.
- 표본크기를 증가시키면 모델 추정의 정확성이 높아지나 표본이 250개 이상이 넘어가면 CB-SEM과 차이점이 없어진다.

최소 표본 크기

Chin(1988)과 Barclay, Higgins & Thompson(1995)는 최소표본크기 결정에 있어서 10배수 규칙(10 times rule)을 제안함.

단일 잠재변수(구성개념)을 측정하는 데 사용된 형성적 지표 최대수의 10보다 커야 함
구조모델에서 특정 잠재변수(구성개념)로 향하는 경로 최대수의 10배 보다 커야 함
이러한 10배수 규칙에 의하면 PLS-SEM을 사용하는 데 있어서 최소한의 표본크기는 형성적 측정 모델과 반영적 측정모델이 모두 구조모델 속에 포함되어 있는 경우에는 두 기준 모두 적용해 판단한다.

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지난 시간에 데이콘에서 내려받은 데이터를 빅쿼리에 넣는 작업을 진행하였다.
빅쿼리에 저장된 데이터를 구글 코랩으로 불러오려면 다음과 같이 진행한다.

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개요

데이터의 유형에는 크게 4가지가 있다.
- 명목척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도
그중에서 PLS-SEM 분석 시에 필요한 척도는 등간척도와 비율척도이다.
- 간혹, 범주형 변수의 경우 더미변수(Dummy Variable)로 변환하여 투입하기도 한다.

데이터의 유형

(1) 명목척도

범주형 데이터로 측정된 측정대상으로 단순히 범주로 분류하기 위한 목적으로 숫자를 부여한 척도
- 예시: 성별, 종교, 직업, 혈액형, 만족여부(예/아니오)

(2) 서열척도

범주형 데이터로 명목척도의 기능뿐 아니라 각 범주 간의 대소관계, 순위(서열성)에 관하여 숫자를 부여한 척도(수학적 가감승제 계산 안 됨)
- 예시: 학력, 건강상태 등

(3) 등간척도

연속형 데이터로 절대적 영점(Absolute Zero)이 없으며 대상이 갖는 양적인 정도의 차이에 따라 등간격으로 숫자를 부여한 척도(수학적 가감승제 계산 가능)
- 예시: 온도, 만족도(리커트척도), 충성도(리커트척도), 물가지수, 생산지수 등

(4) 비율척도

연속형 데이터로 절대적 영점이 존재하며, 비율계산이 가능한 숫자를 부여한 척도(수학적 가감승제 계산 가능)
- 매출액, 무게, 가격, 소득, 길이, 부피 등

통계기법의 선택

변수의 성격에 따라 다른 통계기법이 선택될 수 있다.

(1) 범주형(종속변수) + 범주형 변수(독립변수)

교차분석(카이제곱검증)

(2) 범주형(종속변수) + 연속형 변수(독립변수)

판별분석, 군집분석, 로지스틱회귀분석

(3) 연속형(종속변수) + 범주형 변수(독립변수)

t-검증, 분산분석, 다변량분산분석

(4) 연속형(종속변수) + 연속형 변수(독립변수)

상관분석, 회귀분석, 경로분석/구조방정식모델링분석

Reference

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

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