ch 09 - PLS-SEM 통계 분석기법(1)

Data Analysis, R, 논문통계, 구조방정식, PLS-SEM
Page content

I. PLS-SEM 통계 기초

  • 교재를 참고하여 통계 기초에 대한 간단한 설명을 서술한다.
    • 이는 다른 통계 책에도 있는 내용이기는 하다.

(1) PLS-SEM의 분포

  • PLS-SEM은 검증 통계량으로 t분포와 t값을 활용함.
    • t분포는 평균이 0, 표준편차가 1인 종모양의 좌우대칭인 분포
    • 유의수준 확인 지표는 p값을 활용함. (사회과학 분야에서는 유의수준 5% 이내)

(2) 유의수준과 신뢰수준의 관계

  • 유의수준이 $\alpha$ 이면 신뢰수준은 $1−\alpha$ 가 됨.
    • 즉, 신뢰수준은 허용오차수준인 유의수준에 따라 결정됨.

(3) 신뢰도(Reliability)와 타당도(Validity)

  • PLS-SEM은 측정모델과 구조모델을 동시에 분석함.
    • 반영적 측정모델과 형성적 측정모델에 대한 신뢰도와 타당도검증이 이루어져야 함.
    • 측정 모델에 대한 검증 결과 신뢰도와 타당도가 입증되지 않으면 구조모델의 결과도 신뢰할 수 없음

  • Mooi & Sarstedt (2011)는 3개의 과녁을 비교한 그림을 통해 신뢰도와 타당도의 차이 설명
    • 점(dot)은 과녁에 꽃인 다섯 설문문항에 대한 화살로 설문지에 응답자들의 응답값
    • X표시는 응답치의 평균값을 나타낸 것
    • 화살들간의 간격이 가까울수록 타당도가 높음 의미
  • 반영적 측정모델
    • 내적 일관성(Internal Consistency)
    • 합성신뢰도(Composite Reliability: CR)
    • 측정변수 신뢰도(Indicator Reliability)
    • 집중타당도(Convergent Validity)
    • 판별타당도(Discriminant Validity)
  • 형성적 측정모델
    • 집중타당도, 공선성, 형성적 지표들의 유의성(Significance)과 적합도(Relevance)
  • 내용타당도(content validity)는 측정하고자 하는 문항이나 내용이 조사대상의 주요 국면을 어느 정도 대표하는지를 말함

(4) 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석

  • 요인분석(Factor Analysis)
    • 연속형 데이터의 공분산이나 상관관계 등을 분석해서 이들 간에 공통적으로 작용하고 있는 요인 추출
    • 탐색적 요인분석(EFA: Exploratory Factor Analysis)는 요인과 측정변수간 인과관계로 모두 연결, 요인간 연결은 없음
    • 확인전 요인분석(CFA: Confirmatory Factor Analysis)은 요인(잠재변수)별로 측정변수와 인과관계로 연결, 요인(잠재변수)간은 상관관계로 연결됨
  • CB-SEM은 CFA를 통해서 측정모델의 신뢰도와 타당도를 검증
  • PLS-SEM은 EFA를 사용하며 CFA를 사용하지 못함

(5) 회귀분석

  • 종속변수와 독립변수에 의해 어떻게 설명 혹은 예측되는지를 분석하는 통계분석기법
  • 회귀분석의 기본가정: 선형성, 오차항의 정규성, 독립성 및 등분산성이 충족되는지를 검토
  • 다중회귀분석의 경우 다중공선성의 문제 발생
    • 결정계수($R^2$)가 지나치게 높게 나올 수 있음
    • 각 회귀계수의 유의성에 대한 검증 통계량이 유의하지 않음
    • 다중공선성의 통계량은 분산팽창인자(Variance Inflation Factor: VIF)와 공차한계(Tolerance: TOL)가 사용됨
    • PLS-SEM의 경우, VIF > 5인 경우, 다중공선성 발생
    • TOL < 0.2 경우, 다중공선성 발생
    • 변수들이 결합으로 새로운 변수 생성 또는 삭제
    • 만약 그대로 사용할 경우, 주성분회귀분석, 능형회귀분석(Ridge Regression), PLS(Partial Least Square)회귀분석 사용
  • 교재 88p 에는 다양한 상황에 맞는 회귀분석 유형이 정리되어 있다.
  • 회귀분석의 절차는 다음과 같다.
    • 첫째, 회귀방정식의 추정
    • 둘째, 결정계수
    • 셋째, 추정된 회귀방정식의 유의성 검증
    • 넷째, 회귀계수의 통계적 유의성 검증 순으로 수행
    • 다섯째, 회귀방정식의 유의성은 분산분석표의 F검증을, 회귀계수의 통계적 유의성 검증은 t분포를 이용함

Reference

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