반응형 Structural Equation Model3 SEM 책 정리 (1)구조방정식 소개 구조방정식(Structural Equation Model; SEM)이란? SEM은 다양한 유형의 모델을 사용해 관찰된 변수 간의 관계를 설명함. 동시에, 연구자에 의해 가설화된(hypothesized) 이론적 모델의 양적 검증을 제공함. 여러 변수 집합이 구성개념을 정의하고, 구성 개념들은 특정 방식으로 관련되어 있을 것이라 가설 설정됨. SEM의 목표는 이론적 모델이 얼마나 잘 표본 데이타에 의해 지지되는지 결정해주는 것임. 만약 표본 데이타가 이론적 모델을 지지한다면, 더 복잡한 이론적 모형이 가설화 될 수 있음. 만약 표본 데이타가 이론적 모델을 지지하지 않는다면, 본래의 모델은 수정되어 검증되어야 하며, 아니면 다른 이론적 모델이 개발되고 검증되어야 함. 결론적으로 SEM은 구성개념간의 복잡한 관.. 2022. 1. 28. SEM 구조방정식 (2) SEM 고려사항 SEM 모델은 두 개의 자유도(df)를 지님 하나는 표본 크기(sample size; N)과 관련 있으며, 표준오차(SE)의 추정 및 모수 추정치의 유의도 평가에 중요한 역할을 함. 또 다른 하나는 데이타의 평균 및 공분산으로부터 얼마나 많은 정보를 가지고 있는지와 관련있음. 자유도(degrees of freedom)란? 공분산 행렬을 다시 보자. 3개의 공분산과 3개의 분산이 있음 = 총 6개의 정보들이 존재함 3개의 평균 = 3개의 평균에 대한 정보가 있음 모든 모델 적합도는 위 정보에 의해 제한됨. 즉 우리는 3개의 분산이나 3개의 공분산, 혹은 3개의 평균 이상을 요구하는 모형을 추정할 수 없음 우리가 더 많은 정보를 요구하는 모형 적합도를 구하려한다면? 그 모델은 "over-id.. 2022. 1. 28. SEM 구조방정식 (1) 구조방정식(Structural Equation Modeling; SEM)이란? 구조방정식은 많은 모델을 포함하는 일반적인 분석 틀이라고 할 수 있음. 다만 구조방정식은 다음과 같이 기존의 전통적인 모델로는 불가능했던 많은 중요한 확장을 가능하게 해줌. 다양한 종속 변수를 포함하는 모델 복잡한 매개 기제를 검증 측정 오류를 설명하기 위해 잠재 변수 추정 집단 간 모델의 불변성 검증 이분 / 서열 척도로 잠재요인 추정하기 반복측정치로 성장 궤도 모형 만들기 구조방정식의 장점 & 단점 장점 다양한 모수치의 구조 및 검증을 가능케 하여 크게 유동적임 기존의 방식으로는 단계적인 방식을 사용했어야했지만, 구조방정식은 많은 유형의 동시 검증을 가능케 함 정상적이지 않은, 불연속적 데이타를 측정할 수 있는 많은 대안적.. 2022. 1. 21. 이전 1 다음 반응형
