ch 07 - 데이터 검토

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