목차
1,상관분석
2,요인분석
3,정준상관
4,회귀분석
5, 로지스틱 회귀분석
6,판별분석
7, 경로분석
8, 구조방정식모형
2,요인분석
3,정준상관
4,회귀분석
5, 로지스틱 회귀분석
6,판별분석
7, 경로분석
8, 구조방정식모형
본문내용
분석보다 더 발전된 형태의 통계적방법으로 최근심리학,교육학,사회학,경영학등의 분야에서 가장 많이 사용되는 분석방법중의 하나다. 그이유는 다음과 같다(홍세히,2001)
첫째,회귀분석과 비교할 때 구조방정식모형에서는 매개변수의 사용이 가능하다.
둘째,경로분석과 비교할 때 구조방정식모형에서는 측정의 오차를 통제할수 있다.
셋째, 이론모형에 대한 통계적평가가 가능하다.
2)구조방정식모형의구성요소
구조방정식은 잠재변수모형과 측정모형의 두부분으로 구성된다.
▶잠재변수모형(구조모형)-잠재변수들간의 인과관계및 상관관계를 나타내는 부분으로서 경로분석과 회귀분석의 형태를 나타낸다. 잠재변수는 직접적으로 관찰하거나 측정할수 없으므로 여러개의 측정문항을 통해서 이론적으로 구성되는 변수다.
▶측정모형- 잠재변수와 관찰변수들간의 인과관계를 나타내는 부분으로 잠재변수와 관찰변수및 오차변수로구성된다.
잠재변수모형과 측정모형으로 구성된 구조방정식모형의 예) P349 그림16-4참조
2)구조방정식모형의 주요분석절차
첫째,이론모형또는 가설모형의 개발:문헌연구에 기초하여 각 잠재변수의 측정방법과 잠재변수들간의 관계를 경로도로 나타낸다. 구조방정식모형을 설정할 때 다음과 같은점들을 고려해야 한다.(홍세희,2001)
① 외생변수에 대해서만 공분산을 자유미지수로 설정할수있다.
② 모든내생변수에 대해 오차변수를 설정해야 한다. 반면, 외생변수에 대해서는 오차변수를 설정하지 않는다.
③ 모든외생변수와 오차변수의 분산은 자유미지수로 설정되어야 한다.
④ 잠재변수에 척도를 부여하기위해서 하나의 요인계수를 1.0으로 고정하거나 잠재변수의 분산을 1.0으로 고정한다.
⑤ 오차변수의 계수를 1.0으로 고정한다.
둘째, 모형의 식별:주어진 정보의 수와 미지수의 수를 확인하여 설정된 모형이 부정모형인지, 포화모형인지, 간명모형인지를 확인한다.
셋째, 미지수의 추정과 같은 프로그램을 이용하여 각 미지수의 값을 추정함으로써 이론모형이 실제자료와 어떤관계에 있는지를 분석한다.
넷째, 모형평가: 이론모형이 실제자료와 얼마나 합치하는지 X 검증과 여러 가지 적합도 지수를 이용하여 평가한다.
다섯째, 모형의 수정및 재평가: 이론모형과 실제자료가 잘 맞지않으면 모형을 수정하여 다시 평가를 하게된다. 이때 단순히 자료에 의존해서 모형을 설정하는것이 아니라,이론적으로 의미가 있어야 하며, 최종선택된 모형은 다른표본 혹은 다른자료에도 적용하여 교차 타당도를 확인해야 한다.
첫째,회귀분석과 비교할 때 구조방정식모형에서는 매개변수의 사용이 가능하다.
둘째,경로분석과 비교할 때 구조방정식모형에서는 측정의 오차를 통제할수 있다.
셋째, 이론모형에 대한 통계적평가가 가능하다.
2)구조방정식모형의구성요소
구조방정식은 잠재변수모형과 측정모형의 두부분으로 구성된다.
▶잠재변수모형(구조모형)-잠재변수들간의 인과관계및 상관관계를 나타내는 부분으로서 경로분석과 회귀분석의 형태를 나타낸다. 잠재변수는 직접적으로 관찰하거나 측정할수 없으므로 여러개의 측정문항을 통해서 이론적으로 구성되는 변수다.
▶측정모형- 잠재변수와 관찰변수들간의 인과관계를 나타내는 부분으로 잠재변수와 관찰변수및 오차변수로구성된다.
잠재변수모형과 측정모형으로 구성된 구조방정식모형의 예) P349 그림16-4참조
2)구조방정식모형의 주요분석절차
첫째,이론모형또는 가설모형의 개발:문헌연구에 기초하여 각 잠재변수의 측정방법과 잠재변수들간의 관계를 경로도로 나타낸다. 구조방정식모형을 설정할 때 다음과 같은점들을 고려해야 한다.(홍세희,2001)
① 외생변수에 대해서만 공분산을 자유미지수로 설정할수있다.
② 모든내생변수에 대해 오차변수를 설정해야 한다. 반면, 외생변수에 대해서는 오차변수를 설정하지 않는다.
③ 모든외생변수와 오차변수의 분산은 자유미지수로 설정되어야 한다.
④ 잠재변수에 척도를 부여하기위해서 하나의 요인계수를 1.0으로 고정하거나 잠재변수의 분산을 1.0으로 고정한다.
⑤ 오차변수의 계수를 1.0으로 고정한다.
둘째, 모형의 식별:주어진 정보의 수와 미지수의 수를 확인하여 설정된 모형이 부정모형인지, 포화모형인지, 간명모형인지를 확인한다.
셋째, 미지수의 추정과 같은 프로그램을 이용하여 각 미지수의 값을 추정함으로써 이론모형이 실제자료와 어떤관계에 있는지를 분석한다.
넷째, 모형평가: 이론모형이 실제자료와 얼마나 합치하는지 X 검증과 여러 가지 적합도 지수를 이용하여 평가한다.
다섯째, 모형의 수정및 재평가: 이론모형과 실제자료가 잘 맞지않으면 모형을 수정하여 다시 평가를 하게된다. 이때 단순히 자료에 의존해서 모형을 설정하는것이 아니라,이론적으로 의미가 있어야 하며, 최종선택된 모형은 다른표본 혹은 다른자료에도 적용하여 교차 타당도를 확인해야 한다.
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