구조방정식 모형적합도 올리는 방법(잔차의 합 활용)

구조방정식으로 연구를 진행하다 보면 모델핏 때문에 고생하는 분들이 많습니다

 

그래서 이번에는 구조방정식에서 모델핏을 향상시키는 기술적인 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다

 

구조방정식 모델핏

 

 

흔히 모델핏을 향상시키는 방법으로는

 

1. 데이터 정제

2. 추가 데이터 수집

3. 요인적재량 확인

4. MI지수를 확인하여 공분산 설정

5. 문항묶음(파슬링) 기법 활용

 

을 언급합니다

 

각 방법에 대해 살펴봅시다

 

데이터 정제하여 모델핏을 향상 시키는 방법

 

 

역채점을 문항을 처리하고 22222222나 3333333333 같은 불성실한 응답을 제외하는 방법인데 구조방정식 방법을 사용하는 연구자는 이미 충분히 고려하는 방법입니다

 

추가적으로 데이터 수집

 

 

이미 연구가 진행되고 있는 시점에서는 현실적으로 어려운 경우가 많습니다

 

 

 

요인적재량 확인

 

요인 표준화된 요인적재량을 보고 측정 요인을 삭제하는 방법이 있습니다. 하지만 이 방법은 CR AVE 같은 타당도 확보할 때 효과가 좋지 모형 적합도를 증가시키는데 좋은 효과를 보이지는 않습니다

 

 

MI지수를 확인하여 공분산 설정

 

 

AMOS에서 MI지수가 높은 순서대로 공분산을 걸어주는 방법도 있습니다. 이 방법은 위 방법들에 비해 가시적인 효과를 볼 수 있지만 설정 시에 여러 제약 사항들(같은 변인 내 측정오차 간에만 설정 가능 등)이 있어서 어렵습니다

 

문항 묶음(파슬 링)

 

 

 

파슬링 기법은 여러 문항들을 평균을 내서 4~5개 정도의 측정 변수로 만드는 방법이지만 이러한 방법을 사용할 필요가 없는 학문(ex: 경영학)에서는 잘 사용되지는 않습니다.

 

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최소한의 문항 제거로 모형 적합도를 상승시킬만한 다른 방법은 없을 까요?

 

이론적인 것들은 무시하고 기술적인 이야기만 드리자면 가능합니다.

 

Standardized Residual Covariances를 참고하면 가능합니다

 

임의로 생성한 데이터를 가지고 예를 들어보겠습니다

 

 

 

 

해당 모형의 적합도는 다음과 같습니다

 

 

대충 봐도

 

 

 

 

AMOS결과 창에서

 

Matrics 하단에 있는 Standardized Residual Covariances를 클릭하고 오른쪽에 있는 표를 복사한 뒤에 엑셀에 붙여 넣기 해줍니다

 

 

모든 값들을 절댓값으로 변경해줍니다

 

 

절대값으로 변경해준 뒤 모든 값들을 더해줍니다

 

모든 잔차의 값들을 절대값으로 변경 한 뒤에 합을 구한 결과는 아래 표와 같습니다

 

	문항1	문항2	문항3	문항4	문항5
잔차의 합	15.65	20.128	15.185	40.784	45.74
	문항6	문항7	문항8	문항9	문항10
잔차의 합	20.026	18.847	33.422	15.56	17.866
	문항11	문항12	문항13	문항14	문항15
잔차의 합	18.308	15.858	18.264	25.912	24.989
	문항16	문항17	문항18	문항19	문항20
잔차의 합	32.839	23.021	17.496	21.582	19.117
	문항21	문항22	문항23	문항24	문항25
잔차의 합	18.819	20.057	27.668	40.905	40.443

 

표를 살펴보면 4,5,24,25번 문항이 잔차 합이 40 이상으로 높습니다 잔차의 합을 높은 문항을 고르는 기준은 없습니다.

따라서 이번에는 4,5,24,25번 문항을 제거해본 뒤 모형적합도를 확인해봅니다

 

문항 제거 하기 전과 모델핏을 비교해보면 아래 표와 같습니다

 

	문항제거 전	문항제거 후
TLI	.781	.895
CFI	.807	.876
RMSEA	.112	.092

적합도가 향상된 것을 볼 수 있습니다  

 

만약 잔차의 합이 가장 높은 문항이 이론적으로 중요할 문항일 경우 그다음으로 잔차의 합이 높은 문항을 지워도 무방합니다

 

 

 

CFA 실습.amw

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실습데이터.sav

0.01MB

실습용 데이터도 첨부해드리니 연습해보시면 좋을 거 같습니다

 

 

※ 엑셀로 쉽게 할수 있는 방법을 만들었습니다 참고해주세요

 

https://speedspeed.tistory.com/6

AMOS 모형적합도 올리는 방법 (엑셀파일첨부)