본 연구에서 가설적 모형의 검증에 앞서 측정도구의 타당성과 구조를 살펴보 기 위하여 확인적 요인분석을 실시하였다.이것은 이론적 배경을 통해 변수와 요인 의 관계를 미리 설정해 놓은 상태에서 타당성을 평가하며(김계수,2013),잠재변수 에 대해 관측변수가 연구 대상자의 특성을 잘 반영하여 측정이 제대로 되었는가를 평가하는 것이다(배병렬,2011).이러한 확인적 요인분석에서 적합도가 일반적으로 권장되는 수용기준에 부합하지 않은 것으로 나타났다.이에,요인적재량을 확인하여 .50미만의 변수를 하나씩 삭제하는 과정을 거쳤다(이학식,임지훈,2009).그 결과 자기효능감 출혈 요인,의료인 지지,가족 지지,삶의 질 신체적 요인을 차례로 제 거하여 만족할 만한 수준의 적합도를 확보하게 되었다.
본 연구에서 측정 도구의 측정 모델에 대한 적합도의 결과는 <표 5>와 같으 며 요인의 구성과 모델의 적합도는 절대적합지수(absolutefitindex),증분적합지수 (incrementalfitindex)와 간명적합지수(parsimoniousfitindex)를 가지고 판단하였 으며 초기 측정 모형과 수정된 측정 모형의 적합도에 대한 구체적인 기술 내용은 다음과 같다.자료와 모형에 대한 적합도 평가를 위해 다양한 적합도 지수로 보고 하도록 제안되고 있다(우종필,2012).
(A)절대적합지수
절대적합지수는 제안모델이 표본공분산행렬을 어느 정도나 예측할 수 있는가 를 측정한 것이다(배병렬,2009).먼저 Chi-square(χ2)는 유의도가 p>.05일 때 좋은 적합도를 나타내지만 표본크기에 민감하다는 점을 고려하여 다른 적합도 지수들과 함께 고려한다(문수백,2012).본 연구에서는 측정도구의 초기
χ
2=1089.526(df=3229, p<.001)이었으나 수정 후χ
2=320.552(df=292,p>.05)로 나타나 수용기준을 충족하였 다.두 번째로 RMSEA는 0.1보다 작으면 수용 가능한 적합도이며,0.08보다 작으면모델 오류의 정도가 적절한 정도,0.05보다 작으면 모델 오류의 정도가 아주 작은 매우 양호한 모델로 평가된다(김계수, 2007). 본 연구에서는 측정도구의 초기 RMSEA=0.110이었으나,수정 후 RMSEA=0.022로 적합도 기준을 만족하였다.세 번째로 GFI는 모델의 설명력이 증가할수록 GFI값도 따라서 증가한다.GFI=1.0은 완벽한 적합도를 나타내고 0.90이상은 양호한 적합도 그리고 0에 가까운 값일수록 매우 좋지 않은 적합도로 평가된다(배병렬,2009).본 연구에서 측정도구의 초기 GFI=0.444이었으나 수정 후 GFI=0.900로 나타나 수용기준을 충족하였다.마지막으 로 AGFI는 모델의 복잡성을 고려하여 GFI값을 하향조정하는 기능을 가지고 있다.
AGFI=1.0은 완벽한 적합도를 나타내고 0.90이상은 양호한 적합도 그리고 0에 가까 운 값일수록 매우 좋지 않은 적합도로 평가된다(배병렬,2009).본 연구에서 측정도 구의 초기 AGFI=0.440이었으나,수정 후 AGFI=0.861로 향상되었다<표 5>.
(B)증분적합지수
증분적합지수는 제안모델을 기초모델과 비교한 지수이다.즉,제안모델이 기초 모델에 비해 어느 정도나 향상되었는지를 측정한 것이다(배병렬,2009).먼저 NFI는 연구자가 설정한 이론모델이 가장 완벽한 모델의 향상도에 비해 어느 정도 좋은지 를 나타내며,0.90이상이면 만족 할 만큼의 향상을 가져온 좋은 모델로 평가한다(배 병렬,2009).본 연구에서 측정도구의 초기 NFI=0.683이었으나,수정 후 NFI=0.961 로 나타나 수용기준을 충족하였다.두 번째로 CFI는 NFI가 표본의 크기에 영향을 받기 때문에 이를 보완하기 위해 개발되었는데,CFI는 0∼1.0의 범위 내에서 얻어지 며 0.90이상이면 적합도가 양호한 것으로 평가한다(배병렬,2009).본 연구에서 측정 도구의 초기 CFI=0.752이었으나 수정 후 CFI=0.996로 나타나 수용기준을 충족하였 다.세 번째로 TLI는 일반적인 권장 수용기준은 0.90이상이면 좋은 적합도를 가진 다고 평가된다(배병렬,2009).본 연구에서 측정도구의 초기 TLI=0.739이었으나 수 정 후 TLI=0.995로 나타나 수용기준을 충족하였다<표 5>.
적합
AGFI:AdjustedGFI,CFI:ComparativeFitIndex,GFI:GoodnessofFitINdex NFI:NormedFitIndex,PNFI:ParsimonyNFI,
RMSEA :RootMean-SquareErrorofApproximation,TLI:Turker-LewisIndex
2.가설적 모형의 검증 (A)모형의 인정평가
모형의 인정(ModelIdentification)은 과연 연구모델에서 추정해야 할 모수치들 을 유일한 값으로 추정하는 데 이론적(수학적)으로 문제가 없는가를 평가한다.구조 방정식 모형이 인정을 받기 위한 필요조건은 연구모델에서 실제로 추정되어야 할
모수치의 수가 적어도 자료를 통해 주어지는 정보의 수보다 같거나 적어야 한다.
여기서 정보의 수를 구하는 공식은 관찰변인(관찰변인+1)/2이고,자유도(Degreeof Freedom,df)는 정보의 수에서 사용되는 모수의 수를 뺀 나머지로,자유모수의 수 가 즉,자유도가 클수록 모델의 간명도는 높아지게 된다(배병렬,2011).간명모형 (overidentified model)에서의 자유도(df)는 0보다 크고, 포화모형(just-identified model)에서의 자유도(df)는 0이며,부정모형(uniden tified model)에서의 자유도(df) 는 0보다 작게 나타난다.모형이 포화모형이나 간명모형의 가능성을 보이면 모형인 정의 필요조건이 충족되어 “모형인정의 가능성”이 있다고 말할 수 있다(문수백, 2012).자유도를 구하는 방법은 df=정보의 수-미지수(경로계수의 수)이다.본 연구 의 가설적 모형에서 df값은 120-44=76(df>0)로서 구조방정식 모형 구축을 위한 필 요조건을 만족한다.
(B)가설적 모형의 적합도 검증
구조방정식 모형의 적합성 검증은 연구자가 제시된 가설적 모형의 타당성을 검증하는 과정으로 모델의 적합도가 기준치를 벗어날 경우 타당성을 갖는다고 볼 수 없다.따라서 본 연구는 연구모형에서 설정된 경로 가설들을 검증하기에 앞서 측정도구의 확인적 요인분석 후 타당하지 않은 변수가 제거된 가설적 모형에 대하 여 전반적인 적합도를 검증하였다.검증결과는 <표 6>과 같으며,가설적 모형은
<그림 3>과 같다.
(1)절대적합지수
본 연구에서 가설적 모형의
χ
2=247.174(df=76, p<.001), RMSEA=0.107, GFI=0.851,AGFI=0.764로 나타나 수용기준을 충족하지 못하였다<표 6>.(2)증분적합지수
본 연구에서 가설적 모형의 NFI=0.898로 나타나 수용기준을 충족시키지 못하
적합
AGFI:AdjustedGFI,CFI:ComparativeFitIndex,GFI:GoodnessofFitINdex NFI:NormedFitIndex,PNFI:ParsimonyNFI,
RMSEA :RootMean-SquareErrorofApproximation,TLI:Turker-LewisIndex
위와 같이 본 연구의 가설적 모형에 대한 적합도 분석 결과를 살펴보면 χ2를 비롯 한 CFI와 PNFI를 제외한 지수들이 적합도 기준을 충족시키지 못하는 것으로 나타 났다.따라서 가설검증에 앞서 모형의 적합도를 개선하기 위한 수정 작업을 진행하 였다.
A1:자기효능감_감염 B1:진단 후 기간 C2:동료 지지 D1:통증 D2:피로
E1:자가간호행위_감염
E2:자가간호행위_식이 E3:자가간호행위_출혈 F1:지각된 건강상태 G2:삶의 질_사회/가족 G3:삶의 질_정서적 G4:삶의 질_기능적
그림 3.가설적 모형 경로
(C)가설적 모형의 경로계수 추정
가설적 모형의 모수치 추정 및 경로 계수의 추정 결과는 <표 7>과 같다.
증상은 자기효능감이 높을수록(β=-0.535,p<.001),진단 후 기간이 짧을수록 감소되는 것으로 나타났으며,이 변수들에 의해 44.6% 설명되었다.사회적 지지는 증상에 유의미한 영향력이 나타나지 않았다.
자가간호행위는 자기효능감이 높을수록(β=0.354,p<.001),증상이 낮을수록(β
=-0.432,p<.001),사회적 지지(β=0.239,p=.003)가 높을수록 잘하는 것으로 나타났으 며,이 변수들에 의해 77.9% 설명되었다.
지각된 건강상태는 자기효능감이 높을수록(β=0.334,p<.001),자가간호행위(β
=0.616,p<.001)를 잘할수록 높은 것으로 나타났으며,이 변수들에 의해 79.8% 설명 되었다.사회적 지지는 지각된 건강상태에 대하여 유의미한 영향력이 나타나지 않 았다.
삶의 질은 자기효능감이 높을수록(β=0.200,p=.049),지각된 건강상태가 높을수 록(β=0.529,p<.001),사회적 지지가 높을수록(β=0.343,p<.001)높은 것으로 나타났 으며,이 변수들에 의해 81.2% 설명되었다.
내생변수 외생변수 비표준화계수
(ModificationIndices:MI)가 비교적 큰 측정오차 간의 상관을 허용하고자 시도하였 으나,적합도 지수에서 크게 개선이 되지 않아,수정지수가 비교적 큰 관측변수로 확인되고,여러 요인에 걸쳐 높은 수정지수를 보이는 요인을 삭제하는 방식을 취하 였다(이학식,임지훈.2009).그 결과 정서적 삶의 질이 자가간호행위 모든 하부요인 에 걸쳐 높은 수정 지수(MI=110.221)를 보이는 것으로 나타나 정서적 삶의 질 요인 을 제거하였으며,지각된 건강상태의 오차항에 나타난 음오차 분산을 해결하기 위 해 헤이우드케이스 제약을 설정하였다.이러한 과정을 거친 결과 가설모형의 적합 도는 향상되었으며,모델의 적합도가 허용기준을 만족하는 수정 모형을 구축하게 되었다.
(B)수정 모형의 적합도 검증
수정 모형의 적합도 검정 결과는 <표 8>과 같으며 구체적 적합도 기술은 다 음과 같다.
(1)절대적합지수
가설적 모형을 수정 후 χ2값이
χ
2=247.174(df=76, p=.000)에서χ
2=136.953(df=64,p=.000)로 감소하였고,RMSEA=0.107에서 RMSEA=0.076으로 감소 하였다.GFI=0.851에서 GFI=0.916으로 증가되었으며 AGFI=0.764에서 AGFI=0.862로 증가되었다.따라서 본 연구에서 수정된 모형은 수용 기준을 충족시키는 것으로 확 인되었다<표 8>.
(2)증분적합지수
가설적 모형을 수정 후 NFI=0.898에서 NFI=0.938로 증가되었고,CFI=0.926에 서 CFI=0.966으로 증가되었으며,TLI=0.898에서 TLI=0.951로 로 증가된 것으로 나 타났다.따라서 본 연구에서 수정된 모형은 수용기준을 충족시키는 것으로 확인되 었다<표 8>.
적합
AGFI:AdjustedGFI,CFI:ComparativeFitIndex,GFI:GoodnessofFitINdex NFI:NormedFitIndex,PNFI:ParsimonyNFI,
RMSEA :RootMean-SquareErrorofApproximation,TLI:Turker-LewisIndex
(C)수정 모형의 경로계수 추정
며,이 변수들에 의해 77.6% 설명되었다.
지각된 건강상태는 자기효능감이 높을수록(β=0.334,p<.001),자가간호행위를 잘할수록(β=0.604,p<.001)높은 것으로 나타났으며,이 변수들에 의해 79.4% 설명되 었다.사회적 지지는 지각된 건강상태에 유의미한 영향력이 나타나지 않았다.
삶의 질은 자기효능감이 높을수록(β=0.357,p=.001),지각된 건강상태가 높을수
삶의 질은 자기효능감이 높을수록(β=0.357,p=.001),지각된 건강상태가 높을수