ch 02 - 구조방정식의 기본 개념과 고려사항

Data Analysis, R, 논문통계, 구조방정식, PLS-SEM
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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.

몇가지 고려사항

  • 1차적으로 다변량 분석방법론이 적용된다.

(1) Composite Variables

  • Composite Variable(복합변수)는 여러변수들의 선형결합이라고 보면 된다.
  • 여기에서 Composite value를 계산하는데, 계산 공식은 다음과 같다.

$$ composite\ value = w_{1} \times x_{1} + w_{2} \times x_{2} + \cdot \cdot \cdot + w_{5} \times x_{5} $$

  • $x_{1}$는 변수를 의미한다
    • 설문조사시 개별 문제들을 의미한다.
  • $w_{1}$는 가중치를 의미한다.

(2) Measurement

  • 측정하는 것은 매우 다양함
    • 키, 몸무게 등
  • 키, 몸무게 등을 측정하는 Observable함
  • 그런데, 만족도와 신뢰도는 가시적으로 측정할 수 없고, 추상적이며 복잡함
    • 위와 같은 성질의 변수를 latent variable이라 표현한다.
  • 직접적으로 측정할 수는 없지만, 그러나 indicators 등을 통해 측정할 수 있다.
    • 이 때, 여러개의 proxy variables을 통해서 데이터를 모은 뒤, 위 변수들을 하나로 합치는 계산을 진행한다.
    • 식당의 만족도 조사
      • 맛의 만족도
      • 주문처리 만족도
      • 직원에 대한 서비스 만족도
      • 식당 배경음악 만족도
      • 가성비 만족도

(3) Measurement Scale

  • Nominal Scale
    • 예) 직업, 회사, 제품군 등
  • Ordinal Scale
    • 증감에 따라 의미있는 정보인지 아닌지
    • 예) nonuser = 0, user = 1
  • Interval Scale
    • 예) 온도 등
  • Ratio Scale
    • 예) 키, 온도 등

(4) Coding

  • Likert Scale로 설문조사를 실시할 경우 코딩을 진행한다.
    • 이 때, (1) strongly disagree, (2) disagree, (3) neither agree nor disagree, (4) agree, and (5) strongly agree의 경우 (1)과 (2)의 거리는 (3)과 (4)의 거리와 같다.

Reference

Hair, J. F. (2017). A primer on partial least squares structural equations modeling (PLS-SEM). Los Angeles: SAGE.