구조방정식(Structural Equation)은 변수들 간의 인과관계 및 상관관계를 분석하는 기법으로 요인분석, 경로분석, 회귀분석이 결합된 형태라 볼 수 있다. 회귀분석은 1개의 종속변수를 살펴보는데 비해 구조방정식은 1개 이상의 종속변수를 포함한다는 점에서 차이가 있다. 여러 요인들이 서로 영향을 미치는 관계나 잠재변수를 통해 간접적인 영향관계를 살펴볼 수 있다는 장점이 있는 반면 표본 수가 커야하는(150개 이상) 단점도 있다.
요인분석
요인분석은 인자분석이라고도 하며 측정하는 요인들의 공통점을 분석하는 것으로 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석으로 나눌 수 있다. 탐색적 요인분석을 통해 요인들을 추리고 구조화해 확인적 요인분석을 통해 검증해보는 것이라 할 수 있다. 이는 요인들 간에 서로 관련이 있는 요인들을 묶어 각 측정치를 대표할 수 있는 몇 개의 값(주성분)으로 요약하는 주성분 분석과는 다르다.
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탐색적 요인분석: 탐색적 요인분석은 측정한 요인들을 탐색해 자료에 대한 정보와 가치를 살펴보는 분석으로 구조를 만들기 위한 기초작업이다. 간단하게 말하면 요인들을 처리(범주화 등)하여 모형 구축을 위한 요인으로 만드는 것이다.
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확인적 요인분석: 확인적 요인분석은 기존의 이론이나 연구를 통해 연구자가 설정한 모형이 새로운 연구 자료에도 부합하는지를 확인하는 것이다. 탐색한 요인을 바탕으로 잠재변수를 측정할 수 있도록 측정변수를 설정하는 것이다.
경로분석
경로분석은 회귀분석에서 매개변수를 통하여 측정하는 다중회귀분석을 여러번 시행하는 것과 같다. 그래서 간접적인 관계를 확인할 수 있고 측정변수만으로 이루어져 있다.
기호
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변수 기호(AMOS)
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관계 기호
변수
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잠재변수: 관측이 불가능한 추상적 개념의 변수로 측정변수를 통해 만들어낸 새로운 변수이다.
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측정변수: 직접 관측이 가능한 변수로 잠재변수를 간접적으로 측정하는데 사용된다.
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외생변수: 독립변수에 해당하는 것으로 다른 변수에 영향을 주는 변수. 외생잠재변수와 외생측정변수로 분류한다.
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내생변수: 종속변수에 해당하는 것으로 다른변수에 직,간접적으로 영향을 받는 변수. 내생잠재변수와 내생측정변수로 분류한다.
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오차변수
측정오차: 관측변수의 분산 중 잠재변수가 설명하지 못하는 부분(잠재변수가 설명하고 남은 부분)
구조오차: 내생변수의 분산 중 외생변수에 의해 설명되지 못하는 부분
측정오차는 구조방정식에만 있으며 회귀분석이나 경로분석에는 구조오차만 인정한다.
투입되는 외생변수가 많아질수록 구조오차는 줄어든다(다중회귀분석에서 독립변수를 늘리면 설명력이 높아지는 원리). 외생변수를 통해 내생변수를 설명하는 목적이라면 구조오차를 줄어기 위해 외생변수를 늘려 설명력을 높이는 것이 바람직하다. 하지만 외생변수와 내생변수의 인과관계를 알아보는 것이 목적이라면 구조오차를 줄이기 위해 외생변수를 늘릴 필요는 없다.
모델 구축
구조방정식모델 = 확인적 요인분석(측정 모델) + 경로분석(구조 모델)
모델구축과정
1. 잠재변수에 대한 정의: 측정변수화할 수 있는 항목 구별
2. 측정모델의 개발과 명시: 측정변수를 통해 잠재변수를 생산, 측정변수와 잠재변수의 관계 명시, 경로도 구축
3. 실증 결과 산출을 위한 연구 모형 구축: 표본 크기, 추정방법 설정
4. 측정모델 검정: 모델의 적합성과 잠재변수의 신뢰성, 타당성 검정
5. 구조모델 설정: 타당성이 검정된 측정모델을 구조모델로 설정
6. 구조모델의 타당성 검정: GOF, 유의성, 추정된 구조계수의 크기와 방향 등 검정
2. 측정모델 개발: 확인적 요인분석 + 경로분석
확인적 요인분석: 탐색한 요인을 바탕으로 잠재변수를 측정할 수 있는 측정변수를 설정한다. 여기서 측정변수가 다 설명하지 못하는 잠재변수의 나머지 부분은 측정오차가 된다.
경로분석: 잠재변수 간의 관계를 파악해 외생잠재변수와 내생잠재변수로 설정한다. 여기서 외생변수로 다 설명되지 못한 내생변수의 나머지 부분이 구조오차가 된다.
4. 측정모델 검정
구조모델로 만들기 이전 측정모델에 대한 신뢰성과 타당성 검증이 필요하다.
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신뢰성: 동일한 개념을 반복 측정했을 때 동일한 값을 얻을 가능성
동일한 개념을 측정하는 여러 항목을 동일인에게 측정해 측정치에 대한 상관관계 비교
다항목의 합산 점수와 개별 항목 점수 간의 상관관계 검정
내적일관성 정도를 Cronbach's α 값으로 평가(0.6~0.7이면 양호)
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타당성: 측정하고자하는 개념과 변수 사이의 일치성(개념을 얼마나 정확히 측정했는지)
타당성 검정방법
집중타당성(수렴타당성): 잠재변수와 측정변수 간의 인과관계(요인부하량(AVE)이 .5 이상이어야 한다.)
판별타당성: 잠재변수 간의 상관관계(가 낮아야 타당성이 있다. 카이자승 차이가 3.84 이상이어야 한다.)
법칙타당성: 잠재변수 간 상관의 방향성과 유의성
5. 구조모델 설정
측정모델에서 만들어진 잠재변수 간의 인과관계를 설정한다.
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효과
직접효과: 외생잠재변수와 내생잠재변수 간의 직접적 인과관계
간접효과(매개효과): 외생잠재변수와 내생잠재변수 사이에 다른 잠재변수가 있는 인과관계
총효과: 직접효과 + 간접효과
조절효과: 직접효과를 조절하는 효과
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재귀모델: 변수 간의 관계가 한 방향으로만 설정된 모델
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비재귀모델: 내생변수 간의 쌍방향 인과관계 또는 순환적 인과관계가 존재하는 모델
참고문헌
브라운백 세미나 자료 (2017).
석부길 (2015). 구조방정식. 한국여가레크리에이션학회 학술세미나자료집, 1-23.
연구사례
정재훈 (2015). 패션명품브랜드에 대한 위험지각이 구매만족도에 미치는 영향. 디지털디자인학연구, 15(3), 71-81.
본 연구는 소비자들이 패션명품브랜드를 구입할 때 느끼는 위험지각에 따른 브랜드 태도와 구매행동, 구매만족도의 변화를 살펴보며 소비의식 변화의 영향 요인을 살펴본다.
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연구모형
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연구방법
설문조사
4. 측정모델검정
위험지각(3개 항목), 브랜드태도(2개 항목), 구매행동, 구매만족도에서 Cronbach's α 로 신뢰도 측정
상관분석: 각 변인들(외생변인과 내생변인) 간 관계를 상관분석(예: 위험지각1과 구매행동의 상관분석)
효과분석: 각 변인들 사이의 경로계수 효과를 보기 위한 효과분해 분석(총 18개 항목, 예: 위험지각1이 브랜드태도1에 미치는 영향, 브랜드태도 1이 브랜드태도2에 미치는 영향)
6. 구조모델검정
보통 카이스퀘어 검증과 적합도 지수를 통해 검증하나, 이 연구는 절대적합지수(RMSEA)와 증분적합지수(NFI, IFI, TLI, CFI)로 분석, 절대적합지수인 RMSEA는 .08~.10 이하일 경우에 모형이 적합한 것으로 판단하고, 증분적합지수인 NFI, IFI, TLI, CFI는 .90 이상일 경우에모형이 적합한 것으로 판단했다.
구조방정식 모델
모델에 따라 경로계수(β1-10)를 살펴보고 가설을 채택 혹은 기각했다.
*블로그 담당자가 글을 요약하고 관련 수업 내용을 정리한 것으로 사실과 다르거나 저자의 의도와 다른 부분이 있을 수 있습니다.
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