연구논문통계방법의개요

연구논문 통계방법의 개요

이기훈

연구모형

A

B

C D

연구가설

A

B

C D

H1

H2

H3

H1: A => C H2: B => C H3: C => D

변수와 요인

A

B

C D

H1

H2

H3

H1: A => C H2: B => C H3: C => D

V1 V2 V3

V4 V5 V6 V7

요인의 관계

V8 V9 V10 V11 V12 V13

측정가능 변수 ( 요인의 조작적 정의 ) 측정불가능 요인 ( 가설의 변수 )

자료수집

e

Strongly agree

V1 1 2 3 4 5

V2 1 2 3 4 5

V3 1 2 3 4 5

V4 1 2 3 4 5

V5 1 2 3 4 5

V6 1 2 3 4 5

V7 1 2 3 4 5

V8 1 2 3 4 5

V9 1 2 3 4 5

V10 1 2 3 4 5

V11 1 2 3 4 5

V12 1 2 3 4 5

V13 1 2 3 4 5

Q1 Your Gender? male female

요인분석 EFA

Factor Loadings A B C D

V1 .9 .1 .0 .1

V2 .8 .0 .0 .0

V3 .7 .1 .1 .0

V4 .0 .9 .0 .1

V5 .1 .8 .0 .1

V6 .0 .8 .0 .0

V7 .1 .7 .1 .0

V8 .1 .0 .8 .1

V9 .2 .0 .8 .1

V10 .0 .2 .7 .1

V11 .1 .1 .1 .9

V12 .1 .2 .0 .8

V13 .1 .3 .2 .8

요인분석 CFA

A

B

C D

V1 V2 V3

V4 V5 V6

V8 V9 V10 V11 V12 V13

.9 .8 1.0

.9 .8

.7 1.0

.8 .7 1.0 .9 .8 1.0

RMSEA=0.05

자료의 신뢰성

reliabilit y

Factor Loadings α V1

.8 V2

V3 V4 V5 .7 V6 V7 V8

.9 V9

V10 V11 V12 .8 V13

0.6 이 상

자료의 타당성

construct reliability

내적일관성 집중타당성

Factor Loadings CR V1

.8 V2

V3 V4 V5 .7 V6 V7 V8

.9 V9

V10 V11 V12 .8

0.7 이 상

자료의 타당성

AVE

Factor Loadings AVE V1

.8 V2

V3 V4 V5 .7 V6 V7 V8

.9 V9

V10 V11 V12 .8 V13

0.5이상 상관계수 ^2 이

상

수집한 자 적절성 료의 평가완료

Factor Loadings Mean SD α CR AVE V1

V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12

상관계수행렬

A B C D

A 1

B 0.500**

(0.001) 1 C 0.400**

(0.005) 0.300**

(0.01) 1

D 0.200*

(0.03) 0.100

(0.08) 0.000

(0.300) 1

평균비교 검정표

남 여

t P-value

A 30.0 20.0 2.0 0.03

B C

SEM 에 의한 연구모형 검정

• Step1: Measurement Model 에 관한 검정

• 모든 요인이 포함된 모형을 작성한다 ( 모든 요인들이 상관관계로 연결 )

• 모형적합도를 구한다

• 크론바흐 알파 , CR, AVE 값을 구하여 신뢰도 , 내적일관성 , 집중타당 성 , 판별타당성을 구한다

• Step2: Structural Model 에 관한 검정

• 요인들의 인과관계가 포함된 모형을 작성한다

• 모형적합도를 구한다

• Regression weights( 경로계수 ) 의 유의성을 판정한다 .

Step1

• Measurement Model

A

B

C D

V1 V2 V3

V4 V5 V6

V8 V9 V10 V11 V12 V13

e1

e2

e3

e8 e4

e5

e6

e9 e10 e11 e12 e13

모든 요인 간에 연결

AMOS 실행

Step1

• Measurement Model

A

B

C D

V1 V2 V3

V4 V5 V6 V7

V8 V9 V10 V11 V12 V13

e1

e2

e3

e8 e4

e5

e6

e7

e9 e10 e11 e12 e13

모형적합지수 가 개선되도록 같은 요인내의 변수 간에 연 결

Modification Index 를 체크해서 기준이 통과 할 때까지 모형 개선

Model Fit 제시

Step1

Measurement Mean SD α CR AVE

V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12

SPSS 의 분석 => 척도분석 => 신뢰도분석

개념신뢰도 (CR) 와 분산추출 지수 (AVE) 는 AMOS 에서 표준화계수와 다중상관계를 구하여 다음 식을 이용한다

Step1

Construct Reliability(CR)

예 >

Step1

Average Variance Extracted(AVE)

예 >

F1 F2 F3

F1

F2 0.808

F3 0.337 0.279

F1 F2 F3

F1

F2 0.808

F3 0.337 0.279

Step1 의 완료

• 모형의 적합성 (Model Fit Index Check)

• CMIN, p 제시

• CMIN/DF <2 ( 또는 3), SRMR<0.8, RMSEA<0.07, CFI>0.9, NFI>0.9

• 측정도구의 신뢰성 타당성 검증

• 신뢰성 , 내적일관성 : 크론바흐 알파 >0.6, CR > 0.7

• 집중타당성 ( 수렴타당성 ): CR>0.7, AVE>0.5

• 판별타당성 : AVE>( 상관계수 제곱 )

F1 F2 F3

F1

F2 r12

F3 r13 r23

F1 F2 F3

F1

F2 r12

F3 r13 r23

>r12, >r13 >r12, >r23 >r23, >r13

Step2

• Structural Model

A

B

C D

V1 V2 V3

V4 V5 V6

V8 V9 V10 V11 V12 V13

e1

e2

e3

e8 e4

e5

e6

e9 e10 e11 e12 e13

요인간 영향관계 설정 내생 요인에 오차항 설정

AMOS 실행

e14 e15

외생요인 간 관계 설정

Step2

• Structural Model

A

B

C D

V1 V2 V3

V4 V5 V6 V7

V8 V9 V10 V11 V12 V13

e1

e2

e3

e8 e4

e5

e6

e7

e9 e10 e11 e12 e13

e14 e15

Modification Index 를 체크해서 기준이 통과 할 때까지 모형 개선

Model Fit 제시

모형적합지수 가 개선되도록 같은 요인내의 변수 오차간에 관계설정

Step2 의 완료

• 모형의 적합성 (Model Fit Index Check)

• CMIN, p 제시

• CMIN/DF <2 ( 또는 3), SRMR<0.8, RMSEA<0.07, CFI>0.9, NFI>0.9

• Measurement model 의 적합지수보다 덜 (?) 나오는게 정상

• 요인간의 관계성 검증

• 경로계수의 유의성 검정 (p < .05)

• 예 > _{path estimate CR p 가설검정}

F1 -> F3 0.001 H1 채택

F2 -> F3 *** H2 채택

매개효과와 조절효과

• 매개효과 (mediation)

독립변수

매개변수 Mediator variable

종속변수

독립변수

매개변수

종속변수

• 완전매개와 부분매개

독립변수 ** 종속변수 *

** **

유의하지 않으면 완전매개 , 그러나 흔한 경우가 아님

&

�

�′

a b

매개효과와 조절효과

• Baron and Kenny's (1986) 의 매개효과 조건

독립변수

매개변수

종속변수 1. 독립 -> 종속변수 관계가 통계적으로 유의 _독립변수 ^** _종속변수

** **

총효과

2. 독립 -> 매개변수관계가 통계적으로 유의 3. 매개 -> 종속변수관계가 통계적으로 유의 매개변수

4. 직접효과 < 총효과

독립변수

매개변수

* 종속변수

** **

독립변수

�

’

�

�

�

�

매개효과와 조절효과

• Sobel 의 매개효과 검정

1. 총효과와 직접효과의 차이 ( 간접효과 ) 를 계산 독립변수

X

종속변수 Y

**

총효과

2. 표준편차로 표준화하고 표준정규분포에 의한 검정 실시

3. Sobel 검정의 문제점

독립변수 X

매개변수 M

종속변수 Y

*

** **

직접효과

�= ��

√ ^�

^{× �}

^{× �}

정규근사를 이용하므로 표본수가 작을 때 부정확성 표본수가 다른경우 경우에는 총효과 - 직접효과 ≠ a*b

� =

�=상 수+��

� =

• SPSS로 회귀분석하여 계수 의 표준편차 구함

• AMOS에서는 계수

estimate의 표준편차 이용

�

� �

매개효과와 조절효과

• Preacher and Hayes (2004) 의 붓스트랩 매개효과 검정

1. 간접효과를 붓스트래핑으로 계산

2. 표본에서 표본추출 ( 예 . 5000 번 ) 을 통해 간접효과의 분포추정하고

p- 값을 구함

3. Preacher and Hayes (2004) 방법의 장점

독립변수 X

매개변수 M

종속변수 Y

*

** **

직접효과

Power( 검정력의 증가 ), 비모수적 방법으로 표본수에 무관

� �

�′

매개효과와 조절효과

• 조절효과 (moderation)

독립변수 X1

조절변수 X2 Moderator variable

종속변수 Y

• 조절변수가 명목 or 계량

+

의 유의성이 조절효과의 존재를 의미

매개효과와 조절효과

• 조절효과 검정 ( 조절변수 == 명목 )