ch 10 - 연구모델 개발과 가설 설정

I. 연구모델 개발과 가설 설정

• 교재에서는 스마트폰 프로젝트의 연구모델 데이터를 기반으로 작성하였지만, 이번 포스트 이후 부터는 필자의 학위논문 데이터를 기반으로 책 내용과 병행하려고 한다.

(1) 연구모델 개요

• 학위논문 주제: The Mediating Effect of Entrepreneurial Performance on the Relationship between Entrepre-neurial Orientation and Social Capital: The cases from the Philippines
• 주요요인은 기업가적지향성, 사회적자본이며, 종속변수는 기업의 성과로 구성되어 있다.
• 설문지 공개관련:
  • 설문지 Sample이 필요하신 분들은 2021년 2월 이후에 요청하기를 바란다. (졸업이후)
  • 교재는 스마트폰 프로젝트의 연구 모델이라는 주제로 Sample 설문지 문항에 대한 내용이 있다. (p 127)

(2) 연구모델 개발

• 연구모델은 아래와 같다.

• 각 주요요인 내에는 다음과 같은 하위요인이 또한 존재한다.

  • EO: Innovativeness, Proactiveness, Risk-Taking
  • SC: Structural Dimension, Cognitive Dimension, Relational Dimension
  • FP: Financial Performance, Non-Financial Performance

(3) 가설설정

• 가설설정은 간단한게 요약하면 모두 기업성과에 정(+)의 유의한 영향을 미칠 것이다.

(4) 표본 선정

• 설문지 개발이 완료되면 모집단에서 연구자의 조사대상이 될 표본추출과 표본크기를 어느 정도로 해야 할 것인가를 결정한다.
  • 학생용 버전은 표본수를 100개 미만으로 제한을 두고 있다.
• 따라서, 테스트성으로 100개 미만에서 활용하다가 마지막에 상업용 Trial 버전을 사용하여, 최종적으로 결과를 제출하면 도움이 될 듯 하다.

II. 데이터 저장

(1) 데이터 수집 및 저장

• 보통 설문지는 온라인으로도 많이 수집을 하게 되는데, 어떻게 수집을 하더라도.. 최종적으로 SmartPLS 프로그램으로 사용하려면 [name_of_file.csv]으로 저장한다.

(2) 결측치 및 불성실한 응답치 및 이상치

Note: 결측치(Missing Value)가 존재하면 SmartPLS 프로그램을 사용할 수 없다.

• 결측치 데이터를 임의로 만든다.

• 결측치 데이터가 있으면 PLS Algorithm을 실행한뒤, Missing Values Tab을 클릭한다.

• 각 측정변수별로 5% 미만이면 평균값대체(mean replacement)를 선택하면 되고, 5%초과 시에는 사례별로 제거한다.

  • Mean Replacement, Casewise Deletion, Pairwise Deletion 방법 중에서 하나를 선택한다.

• 하단의 start calculation을 클릭하면 구조방정식 계산이 되기 시작한다.

Reference

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