동일 데이터의 비교분석에 관한 연구 (회귀분석모형과 구조방정식모형) The Study on Comparative Analysis of the Same Data through Regression Analysis Model and Structural Equation Model원문보기
본 연구는 인과관계 분석에서 주로 활용되는 SPSS statistic(회귀분석)과 구조방정식모델을 구현하는 프로그램 중 하나인 AMOS 프로그램을 각각 활용하여 동일한 데이터에 대하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 회귀계수 및 유의확률에서 서로 다른 결과값이 나왔으며, 특히 매개효과 검정에서 귀무가설기각역 근처의 유의확률값(즉, t값 및 C.R.값의 절대값이 1.96 근처)을 보이는 상황에서 SPSS statistic(회귀분석)에서는 매개효과가 있는 반면, AMOS 프로그램(구조방정식)에서는 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 결국, 동일한 데이터임에도 불구하고 어떤 통계프로그램을 활용하느냐에 따라 다른 결과값(특히, 측정오차가 클수록 결과값이 크게 달라짐)이 나올 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 인과관계 분석에서 주로 활용되는 SPSS statistic(회귀분석)과 구조방정식모델을 구현하는 프로그램 중 하나인 AMOS 프로그램을 각각 활용하여 동일한 데이터에 대하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 회귀계수 및 유의확률에서 서로 다른 결과값이 나왔으며, 특히 매개효과 검정에서 귀무가설 기각역 근처의 유의확률값(즉, t값 및 C.R.값의 절대값이 1.96 근처)을 보이는 상황에서 SPSS statistic(회귀분석)에서는 매개효과가 있는 반면, AMOS 프로그램(구조방정식)에서는 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 결국, 동일한 데이터임에도 불구하고 어떤 통계프로그램을 활용하느냐에 따라 다른 결과값(특히, 측정오차가 클수록 결과값이 크게 달라짐)이 나올 수 있음을 알 수 있다.
This study analyzed empirically the same data through SPSS statistic(regression analysis) and AMOS program(structural equation model) used for cause and effect analysis. The result of empirical analysis was as follows. The different outcome of coefficients and p-values were deducted. Especially, in ...
This study analyzed empirically the same data through SPSS statistic(regression analysis) and AMOS program(structural equation model) used for cause and effect analysis. The result of empirical analysis was as follows. The different outcome of coefficients and p-values were deducted. Especially, in the mediated effect testing, meanwhile, SPSS statistic(regression analysis) pictured mediated effect, AMOS program(structural equation model) did not picture mediated effect on the reject zone of null hypothesis(absolute t-value and C.R.-value were nearby 1.96). Eventually, this study showed that what program used determined the outcomes of coefficients and p-values(In particular, the outcomes were differentiated further in the increasing measurement error) though using the same data.
This study analyzed empirically the same data through SPSS statistic(regression analysis) and AMOS program(structural equation model) used for cause and effect analysis. The result of empirical analysis was as follows. The different outcome of coefficients and p-values were deducted. Especially, in the mediated effect testing, meanwhile, SPSS statistic(regression analysis) pictured mediated effect, AMOS program(structural equation model) did not picture mediated effect on the reject zone of null hypothesis(absolute t-value and C.R.-value were nearby 1.96). Eventually, this study showed that what program used determined the outcomes of coefficients and p-values(In particular, the outcomes were differentiated further in the increasing measurement error) though using the same data.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 연구에서는 먼저 동일한 데이터를 가지고 SPSS(Ststistical Package for Social Science) statistic을 활용한 회귀분석모델과 AMOS(Analysis of Moment Structure)프로그램을 활용한 구조방정식모델의 결과값들을 비교분석한다. 다음으로 특히 매개효과 검정에서 귀무가설 기각역 근처 즉, t값(t분포로 정규분포 보다 두툼한데 표본의 크기가 일정수준 이상이 되면 정규분포가 됨)과 C.R.값(정규분포를 가정)의 절대값이 1.96 근처에서 형성되는 상황에서, 두 가지 통계방법론이 상이한 결과에 도달하는 과정을 비교분석하고, 그 원인을 찾아 보는데 목적이 있다 할 것이다.
본 연구의 목적은 연구모형의 가설을 검정하는 것이 아니라 동일한 데이터를 가지고 서로 다른 통계 방법론을 활용하여 상이한 결과값이 도출되는 과정을 비교분석하고 그 원인을 알아보기 위한 것으로 가설을 따로 설정하지는 않았다.
제안 방법
다음으로, 확인적 요인분석 및 신뢰도 분석(SPSS statistic과 동일)을 통해 변수를 정제한 후, 구조모델분석을 통해 잠재변수들 간의 인과관계를 파악하게 된다. 그런데 SPSS statistic에서는 잔차항의 제곱합이 가장 작은 최소자승법을 활용하는 반면, 구조방정식모델에서는 일반적으로 연구자가 수집한 표본 데이터를 바탕으로 그 표본 데이터가 얻어질 확률이 가장 높은 모집단을 구한 후 모수를 추정하는 최대우도법(maximum likelihood classification)이 활용된다.
따라서 본 연구에서는 먼저 동일한 데이터를 가지고 SPSS(Ststistical Package for Social Science) statistic을 활용한 회귀분석모델과 AMOS(Analysis of Moment Structure)프로그램을 활용한 구조방정식모델의 결과값들을 비교분석한다. 다음으로 특히 매개효과 검정에서 귀무가설 기각역 근처 즉, t값(t분포로 정규분포 보다 두툼한데 표본의 크기가 일정수준 이상이 되면 정규분포가 됨)과 C.
즉, 컨설턴트의 지식, 능력 및 태도를 독립변수로 컨설팅 성과를 매개변수로, 컨설팅 재구매를 종속변수로 각각 활용했으며 각각의 구성개념에 대하여 3개의 설문항을 이용하였다.
데이터처리
한편, 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 통해 변수를 정제한 후, 이를 대상으로 평균 등을 통한 변수계산으로 각각의 구성개념을 생성시킨 후, 회귀분석을 통해 이들간의 인과관계 분석을 실시하게 된다. 그런데 구성개념들이 일정부분 측정오차를 포함하고 있기 때문에 구성개념들 간의 인과관계 또한 일정부분 측정오차가 포함된 상태에서 이루어지게 되는 것이다.
이론/모형
먼저 경로분석은 유전학자이면서 시카고대학교와 윈스콘신대학교 교수였던 Wright가 기니피그를 대상으로 연구한 결과를 논문[1,2,3]으로 발표하면서 최초로 사용하였다. 경로분석은 기존의 전통적인 회귀분석이 독립변수는 다수여도 상관 없으나 종속변수는 하나여야 한다는 제약을 극복하고 다수의 독립변수와 다수의 종속변수에 대하여 한 번만의 분석을 하는 동시추정을 가능하게 하였다.
구조방정식모델을 구현하는 프로그램 중 하나인 AMOS 프로그램은 SPSS statistic과는 다른 접근방법을 활용한다. 먼저, SPSS statistic에서 사용되는 탐색적 요인분석에 대응되는 확인적 요인분석을 활용한다.
본 연구에서는 경영학이나 심리학 분야에서 많이 응용되고 있는 Fishbein & Ajzen의 확장된 피쉬바인 모형 (extended Fishbein model)[12]을 응용하여 아래 연구모형 [Fig. 1]을 설정하였다.
한편, AMOS 프로그램을 활용하는 매개효과 분석은 브트스트래핑(bootstrapping)[11,14,15] 방법을 활용한다.
한편, SPSS statistic을 활용한 매개효과 분석은 일반적으로 Baron & Kenny의 3단계 방법론[10,14,15]을 활용한다.
성능/효과
구조방정식모델은 기존의 전통적인 회귀분석을 발전 시킨 기법으로 확인적 요인분석(측정모델분석)과 경로분석(구조모델분석)이 결합된 형태를 보이고 있어 보다 입체적이며 기본적인 전제조건 등에 있어서 SPSS statistic을 활용하는 회귀분석과는 다른 접근방법을 활용하고 있다. 그래서 동일한 데이터를 사용했음에도 불구하고 AMOS 프로그램을 활용한 구조방정식모델과 SPSS statistic을 활용한 회귀분석모델의 회귀계수 및 유의확률 값이 차이가 날 수 밝에 없으며 특히, 가설검정의 경우 귀무가설 기각역 근처의 유의확률 값을 보이는 상황에서는 각 방법이 동일한 가설에 대하여 서로 다른 결과(채택 및 기각)가 나올 수도 있다는 것이다.
다음으로 Baron & Kenny의 3단계 방법론 중 1단계와 비교해서 3단계에서 컨설턴트 지식(.187 → .158/.016) 및 능력(306 → .273/.000)은 통계적으로 유의미하게 감소하였고, 컨설턴트 태도(.213 → .138/.065)는 무의하게 감소 하야 컨설턴트 지식 및 능력이 컨설팅 재구매에 미치는 영향관계를 컨설팅 성과가 부분 매개하고 있는 반면, 컨설턴트 태도가 컨설팅 재구매에 미치는 영향관계를 컨설팅 성과가 완전 매개하고 있음을 알 수 있다.
다음으로 매개효과 검정을 위한 Baron & Kenny의 1단계와 3단계 검정을 하기 전에 아래 [Table 4]의 하단을 살펴보면, VIF 지수가 10 이하로 독립변수들 간의 다중공선성 문제는 없는 것으로 나타났고, Durbin-Waston 지수가 0과 4에서 멀고 2에 가까운 1.716로 잔차항의 독립성도 확보되어 본 데이터는 회귀분석하기에 적합하다.
다음으로 컨설턴트 능력이 컨설팅 재구매에 미치는 영향관계에 있어서 SPSS statistic에서는 통계적으로 유의미한 정의 관계를 보인 반면, AMOS 프로그램에서는 유의미한 영향 관계가 없는 것으로 나타났다
다음으로, 컨설팅 성과의 매개효과(간접효과)를 알아보기 위하여 브트스트래핑 분석[Table 8] 결과, 독립변수인 컨설턴트 지식(p=.254), 능력(p=.222) 및 태도 (p=.186)의 p값이 모두 .05보다 커, 컨설턴트의 지식, 능력 및 태도가 컨설팅 재구매에 미치는 영향관계를 컨설팅 성과가 매개하지 못하는 것으로 나타났다.
000)가 매개변수인 컨설팅 성과에 모두 통계적으로 유의미한 정의 영향관계를 보이고 있어, 컨설턴트의 지식, 능력 및 태도가 높을수록 컨설팅 성과는 높게 나타났다. 독립변수 중 컨설턴트 태도가 컨설팅 성과에 가장 큰 영향을 주었으며 다음으로 컨설턴트 능력, 지식순으로 나타났다. 독립변수인 컨설턴트의 지식, 능력 및 태도가 종속변수인 컨설팅성과를 설명하는 설명력은 55.
153)으로 나타나 SPSS ststistic과 상이한 결과를 보였다. 마지막으로 컨설턴트 지식(.197/.040) 및 태도(.322/.000)는 컨설팅 재구매에 각각 정의 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 컨설턴트 능력(.152/.185)은 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나 SPSS ststistic과 일부 상이한 결과를 보였다. 한편, 모델적합도는 x2검정만을 제외하고 모두 기준 (x2/df ≤ 2 / GFI, CFI, NFI, TLI ≥ .
마지막으로 컨설턴트 태도가 컨설팅 재구매에 미치는 영향 관계에 있어서 SPSS statistic에서는 통계적으로 유의미한 관계가 없는 반면, AMOS 프로그램에서는 통계적으로 유의미한 정의 영향 관계가 있는 것으로 나타났다
본 회귀분석은 다중회귀분석으로 먼저 독립변수들 간의 다중공선성 문제가 해결되어야만 하고, 잔차항의 독립성도 확보되어야 회귀분석을 할 수 있다. 먼저 [Table 3]에서 보는 바와 같이 VIF(variance inflation factor, 분산팽창인자) 지수가 10 이하로 독립변수들 간의 다중공 선성 문제는 없는 것으로 나타났고, Durbin-Waston 지수가 0과 4에서 멀고 2에 가까운 1.879로 잔차항의 독립성도 확보 되어 본 데이터는 회귀분석하기에 적합하다. 한편, 독립변수인 컨설턴트 지식(.
분석 결과, 먼저컨설턴트 지식(.186/.027), 능력(.179/.029) 및 태도(.547/.000)는 컨설팅 성과에 각각 정의 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나 SPSS ststistic과 동일한 결과를 보였다. 다음으로 컨설팅 성과는 컨설팅 재구매에 영향을 미치지 못하는 것(.
이와는 달리 SPSS statistic에서는 독립변수(컨설턴트 지식, 능력 및 태도)가 매개변수(컨설팅 성과)로 가는 경로계수가 통계적으로 유의미 할 뿐더러, 매개변수(컨설팅 성과)가 종속변수(컨설팅 재구매)로 가는 경로계수(베타=.172, p=.030)도 유의미하여(t값이 2.18로 95% 신뢰수준인 1.96을 약간 상회) 매개효과가 있는 것으로 나타났다.
특히 컨설팅 성과가 컨설팅 재구매에 미치는 영향관계에 있어서 SPSS statistic의 경우 통계적으로 유의미한 정의 관계를 보인 반면, AMOS 프로그램에서는 유의미한 영향 관계가 없는 것으로 나타났다
특히, SPSS statistic에서는 컨설턴트 지식, 능력 및 태도가 컨설팅 재구매에 미치는 영향 관계를 컨설팅 성과가 매개하는 반면, AMOS 프로그램에서는 매개하지 못하는 것으로 나타났다
879로 잔차항의 독립성도 확보 되어 본 데이터는 회귀분석하기에 적합하다. 한편, 독립변수인 컨설턴트 지식(.191/.004), 능력 (.210/.001) 및 태도(.458/.000)가 매개변수인 컨설팅 성과에 모두 통계적으로 유의미한 정의 영향관계를 보이고 있어, 컨설턴트의 지식, 능력 및 태도가 높을수록 컨설팅 성과는 높게 나타났다. 독립변수 중 컨설턴트 태도가 컨설팅 성과에 가장 큰 영향을 주었으며 다음으로 컨설턴트 능력, 지식순으로 나타났다.
한편, 전체 측정모델의 모델적합도는 x 2 검정(모델적합도지수 중에서 유일하게 통계적 방법을 사용하는데 표본의 수 등에 따라 값이 달라질 수 있어 절대적인 기준이 되지 못함) 만을 제외하고 모두 기준(x 2/df ≤ 2 / GFI, CFI, NFI, TLI ≥ .9 / RMR ≤ .05 / RMSEA ≤ .1)을 충족하고 있는 것으로 나타나 전반적으로 모델적합도는 확보되었다 할 수 있다.
한편, 컨설팅 성과가 높을수록 컨설팅 재구매가 높게나탔났고 독립변수인 컨설턴트 지식, 능력, 태도 및 컨설팅 성과가 종속변수인 컨설팅 재구매를 설명하는 설명력은 67.1%이다.
한편, 컨설팅 성과가 높을수록 컨설팅 재구매가 높게나탔났고 독립변수인 컨설턴트 지식, 능력, 태도 및 컨설팅 성과가 종속변수인 컨설팅 재구매를 설명하는 설명력은 67.1%이다.
한편, 탐색적 요인분석 결과 각각 구성개념들의 집중 타당도(요인적제값 모두 .7 이상) 및 판별타당도(교차요인적제값이 모두 .5 이하)가 모두 확보된 것으로 나타났다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
경로분석을 최초로 사용한 사람은 누구인가?
먼저 경로분석은 유전학자이면서 시카고대학교와 윈스콘신대학교 교수였던 Wright가 기니피그를 대상으로 연구한 결과를 논문[1,2,3]으로 발표하면서 최초로 사용하였다. 경로분석은 기존의 전통적인 회귀분석이 독립변수는 다수여도 상관 없으나 종속변수는 하나여야 한다는 제약을 극복하고 다수의 독립변수와 다수의 종속변수에 대하여 한 번만의 분석을 하는 동시추정을 가능하게 하였다.
설문데이터를 활용한 통계방법론으로 어떤 것들이 있는가?
설문데이터를 활용하여 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 밝히는 통계방법론은 여러 가지가 있다. 전통적으로 SPSS statistic(회귀분석모델)을 활용한 인관관계 분석이 주류를 차지하고 있는 가운데 최근에는 구조방정식모델(Structural Equation Model)을 활용한 복잡한 인과관계 분석도 많이 활용되고 있는 추세이다.
구조방정식모델은 어떤 형태의 방정식인가?
구조방정식모델은 강력한 이론적 배경을 바탕으로 측정변수를 활용하여 잠재변수를 찾아내고 이들 잠재변수들 간의 인과관계를 가설검정 하는 것으로, 확인적 요인 분석(confirmatory factor analysis)과 경로분석(path analysis)의 형태로 결합시켜 놓은 방정식이며, 모델 형태의 관점에서 본다면 확인적 요인분석은 측정모델(measurement model)에 해당되고, 경로분석은 구조모델(structural model)에 해당된다 할 수 있다.
참고문헌 (15)
Wright, S, "On the nature of size factors", Genetics, Vol. 3, pp. 367-374, 1918.
Anderson, T.W., & Rubin,H, "Statistical inference in factor analysis", Proceedings of the Third Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Berkeley: University of California Press, 1956.
Joreskog, K.S, "A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis", Psychometrika, Vol. 34, No.3, pp. 443-482, 1969.
Jorescog, K.S, "A general method for estimating a linear structural equation system", In A.S.Goldberger & O.D.Duncan(Eds.), Structural equation models in the social sciences, pp. 85-112, NY:Seminar Press, 1973.
Keesling, J.W, "Maximum likelihood approaches to casual analysis", P.D.diss, University of Chicago, 1972.
Wiley ,D.E, "The identification problem for structural equation models with unmeasured variables", In A.S.Goldberger & O.D.Duncan(Eds.), Structural equation models in the social sciences, pp. 85-112, NY:Seminar Press, 1973.
Stapleton, C.D, "Basic concepts and procedures of confirmatory factor analysis", Paper presented at the annual meeting of the Southwest Educational Research Association, Austin,TX, January, pp. 23-25, 1997.
Baron, R.M., & Kenny, D.A, "The moderator-mediator variables distiction in social psychological research: conceptual, strategic, and statistical consideration", Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 51, No. 6, pp. 1173-1182.
Efron, B, "Nonparametic estimates of standard error: the jackknife, the bootstrap, and other method", Biometrica, Vol. 63, No. 3, pp. 589-599, 1981.
Fishbein, I., & Ajzen, M, "Understanding Attitude and Predicting Social Behavior", Englewood Cliffs, N.J.:Prentice Hall, 1980.
S. C. Kang, "A study on the impact of consultant's capability on the performance of management consulting for small-medium sized business", Master dissertation, Hansung University, 2014.
Hyeon Young Kim, Myung-Seong Yim, "A Study on the Effect of Convergence Career Management System on Job Engagement and Career Commitment", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 6, No. 5, pp. 23-31, 2015.
Dong-Il, Tag, "A Study on The Influence of Convergence Benefit of Facebook Fan Page in Brand Attachment and Brand Commitment", Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 6, No. 5, pp. 199-206, 2015.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.