[논문]구조방정식모형에서의 R을 이용한 부트스트랩 기반의 이중매개효과 분석 방안에 대한 연구

윤철호; 최광돈

doi:10.14400/jdc.2016.14.9.111

[국내논문] 구조방정식모형에서의 R을 이용한 부트스트랩 기반의 이중매개효과 분석 방안에 대한 연구
A Study on the Double Mediation Analysis in Structural Equating Models with Bootstrapping Using R 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.14 no.9, 2016년, pp.111 - 121

윤철호 (국립목포대학교 경영학과) , 최광돈 (한세대학교 e-비즈니스학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 R을 이용하여 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석을 수행하는 방안을 제시하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 매개효과 분석을 위한 다양한 기법들에 대한 문헌연구를 통해 부트스트랩 기법을 이중매개 효과분석을 수행하는데 있어서 가장 적합한 기법으로 선정하고, PLS 경로분석 수행을 지원하는 R패키지인 plspm을 이용하여 구조방정식모델링에서 부트스트랩 기반의 이중매개효과를 분석하는 방안을 개발했다. 결과물로 본 연구에서는 예시모형을 대상으로 한 이중매개효과 분석기법과 관련 R스크립트들이 제시되었다. 본 연구는 대부분의 SEM 패키지들에서 지원하지 못하는 구조방정식모델링에서의 이중매개효과 분석을 포함하는 연구들에서 유용하게 활용될 것이며, 또한 연구자들에게 R을 이용한 새로운 매개효과 분석기법 제시를 통하여 심도 있는 연구를 위한 기반 지식을 제공할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study provides an approach to perform the double mediation analysis in structural equation models using the R. For this purpose, the study reviews a variety of techniques for mediation analysis, selects the bootstrapping technique as the most suitable way for performing the double mediation analysis and develops an approach for the double mediation analysis in structural equating models with the bootstrapping using the plspm which is the R package for the performing PLS path analysis. This study will be useful for the studies including the double mediation analysis in structural equation modeling, which is not supported by most of SEM packages, also will provide the knowledge base for in-depth analysis through suggesting the new mediation analysis technique using R for the researchers.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

또한 본 연구에서는 무료소스인 R을 이용하여 매개효과 분석 방안을 제시함으로써 특정 패키지에 의존적인 연구에서 벗어나 보다 자유롭고 창의적인 연구를 수행하는데 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로 본 연구에서는 웹사이트 (http://ssra.or.kr) 에 이중매개효과 분석을 위한 R 스크립트 전체와 예시데이터를 첨부하여 연구자들이 실질적으로 분석하고 수행해 볼 수 있는 기회를 제공한다.
본 연구는 다양한 장점들은 가지고 있는 R을 이용하여 구조방정식모형에서의 부트스트랩 기반의 다중매개 효과분석이 가능한 새로운 방안을 제시해 보고자 한다. 3.
즉, 다중매개효과를 분석하기 위해서는 분석하기 위한 경로에 포함되는 모든 매개변수들을 설정해야 하는데 경직된 패키지의 구조상 이러한 것을 사용자 인터페이스에 반영하기에는 다소 어려움이 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 그래프 이론(Graph theory) 을 이용하여 이중매개효과 분석을 위한 사용자 인터페이스를 부분을 개선하고자 한다. 즉, 본 연구에서는 두 지점 간의 모든 경로를 도출하는 알고리즘을 이용하여 독립변수와 종속변수에 대한 설정으로 구조방정식모형에서 두 변수간의 모든 개별 경로들을 자동으로 도출하고 이들에 대한 다중매개효과 분석을 한번에 모두 실행할 수 있도록 하고자 한다.
그러나 구조 방정식 모델링을 지원하는 대부분의 패키지들이 변수들 간의 직접효과 분석에 초점을 맞추고 있어 매개효과를 분석하는 데는 충분한 기능들을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 측정오차를 줄이고, 매개변수 효과가 정규분포를 따르지 않을 경우 문제점에 대한 대안으로 최근 부각되는 부트스트랩 기법을 기반으로 R을 이용하여 구조방정식모형에서 이중매개효과를 분석하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 매개효과 분석기법들과 부트스트랩 기법에 대한 문헌연구를 통하여 부트스트랩 기법을 이용한 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석 방안을 도출하고 이를 실질적으로 R 명령어들로 구현하는 내용들을 제시하였다.
본 연구에서는 최근 빅데이터 분석을 위한 도구로 실무적 인기를 끌고 있는 R을 이용하여 이중매개효과 분석을 수행하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 PLS 구조방정식모형 지원 R 패키지인 “plspm”을 이용하여 구조방정식모형에서 부트스트랩핑 기반으로 이중매개효과분석 방안을 제시한다.
또한 SmartPLS의 경우 모든 부표본에 대한 부트스트랩핑 작업결과 제공을 통하여 수작업에 의한 이중매개효과 분석이 가능하지만 이를 위해서는 많은 지식과 수많은 엑셀 작업이 필요하다. 이러한 이유로 본 연구에서는 복잡한 수학적, 통계적 절차를 스크립트를 통하여 자동화 할 수 있는 R을 이용하여 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석을 수행할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 구조방정식 모델링 소프트웨어 중 유일하게 Mplus가 이중매개효과 분석을 지원하는 것으로 알려져있으나, 실질적으로 패키지 구입의 문제점과 사용자 인터페이스의 어려움이 있을 것으로 판단되고 있다.
본 연구에서 그래프 이론(Graph theory) 을 이용하여 이중매개효과 분석을 위한 사용자 인터페이스를 부분을 개선하고자 한다. 즉, 본 연구에서는 두 지점 간의 모든 경로를 도출하는 알고리즘을 이용하여 독립변수와 종속변수에 대한 설정으로 구조방정식모형에서 두 변수간의 모든 개별 경로들을 자동으로 도출하고 이들에 대한 다중매개효과 분석을 한번에 모두 실행할 수 있도록 하고자 한다.

가설 설정

추정치의 유의성을 평가를 위하여 신뢰구간을 계산하는 방법은 표본추출 분포가 정규분포 또는 t분포를 따른다고 가정을 한다. 그러나 매개효과 분석을 위한 간접효과의 추정치의 경우 통계적 가정 하에 추정된 것이 아니라 주어진 자료로부터 계산해 낸 것이기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위한 방법으로 부트스트랩 기법이 제시 되고 있다(허원무 2013).

제안 방법

따라서 본 연구에서는 구조방정식모형에서 이중매개효과를 분석하는 방안을 제시하기 위해 “plspm”을 기본 R 패키지로 사용한다.
이를 위해 본 연구에서는 매개효과 분석기법들과 부트스트랩 기법에 대한 문헌연구를 통하여 부트스트랩 기법을 이용한 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석 방안을 도출하고 이를 실질적으로 R 명령어들로 구현하는 내용들을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석을 위한 R 명령어 내용들은 R이 스크립트 언어라는 특성을 이용하여 매크로 형태의 자동화가 가능하며, 특히 그래픽과 같은 기능들과 결합하여 시각적인 분석이 가능하도록 설계되었다. 아울러 그래프 이론을 기반하여 독립변수와 종속변수 간 모든 경로를 도출하는 기능을 포함하여 이중매개효과 분석시 다소 번잡스러울 수 있는 사용자 인터페이스 부분을 개선시키었다.
본 연구에서는 PLS 경로분석(Path Modeling) 을 지원하는 R 패키지인 “plspm”을 구조방정식모형 분석용으로 사용한다.
4]의 예시모형은 윤철호 등(2014)의 온라인 브랜드 커뮤니티 성과모형으로 사회과학연구에서 일반 적으로 볼 수 있는 이중의 매개변수들이 포함된 연구모형이다[27]. 본 예시모형은 독립변수인 회원들 간의 신뢰 (TIM)와 종속변수인 브랜드의 충성도(BL)간에는 4개의 개별적인 경로가 존재하고 이들에 대한 이중매개효과는 상기에서 제시된 R을 이용한 방법으로 분석이 가능하다.
샘플링 횟수를 설정(B = 500)하고 sample( ) 함수를 이용하여 부표본(pls_data_s)을 산출한 후 부표본들에 대한 PLS 구조방정식 모델링을 샘플링을 설정횟수만큼 반복 실행하다. 이후 구조방정식 모델링의 경로계수들의 결과(result)를 축적 보관한다.
본 연구에서 제시된 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석을 위한 R 명령어 내용들은 R이 스크립트 언어라는 특성을 이용하여 매크로 형태의 자동화가 가능하며, 특히 그래픽과 같은 기능들과 결합하여 시각적인 분석이 가능하도록 설계되었다. 아울러 그래프 이론을 기반하여 독립변수와 종속변수 간 모든 경로를 도출하는 기능을 포함하여 이중매개효과 분석시 다소 번잡스러울 수 있는 사용자 인터페이스 부분을 개선시키었다.
이를 위해 본 연구에서는 PLS 구조방정식모형 지원 R 패키지인 “plspm”을 이용하여 구조방정식모형에서 부트스트랩핑 기반으로 이중매개효과분석 방안을 제시한다.
본 연구에서는 매개변수의 측정오차를 줄이고, 매개변수 효과가 정규분포를 따르지 않을 경우 문제점에 대한 대안으로 최근 부각되는 부트스트랩 기법을 기반으로 R을 이용하여 구조방정식모형에서 이중매개효과를 분석하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 매개효과 분석기법들과 부트스트랩 기법에 대한 문헌연구를 통하여 부트스트랩 기법을 이용한 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석 방안을 도출하고 이를 실질적으로 R 명령어들로 구현하는 내용들을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석을 위한 R 명령어 내용들은 R이 스크립트 언어라는 특성을 이용하여 매크로 형태의 자동화가 가능하며, 특히 그래픽과 같은 기능들과 결합하여 시각적인 분석이 가능하도록 설계되었다.
이전 장에서 제시된 부트스트랩 기법을 이용한 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석을 위한 1단계와 2단계는 표본자료로부터 그 표본크기 n과 동일한 수의 표본 자료를 k번 복원 추출한 후 복원 추출된 부표본들을 이용하여 구조방정식 모델링을 k번 수행하는 것으로 이를 위하여 R에서 표본자료를 임의로 복원 축출하기 위해 임의 샘플링을 지원하는 sample( ) 함수와 구조방정식 모델링을 k번 실행하기 위해 R 스크립트 구문인 for 문과 같은 반복문을 이용하여 다음과 같이 구현한다.

성능/효과

Sanchez가 개발한 “plspm”은 PLS 경로분석을 지원하기 위한 R 패키지로 다른 R 패키지들과 같이 무료 통계소프트웨어이며, 다른 패키지들과 연계하여 기술통계와 구조방정식모형 분석을 R이라는 하나의 통합된 환경에서 수행하는 것이 가능하다[26]. 또한 스크립트(script)형태의 언어인 R의 특성을 이용하여 구조방정식모형 분석시 요구되는 신뢰도 평가, 타당도 평가와 같은 절차에 대한 자동화는 물론 본 연구와 같이 이중매개효과 분석시 발생하는 많은 데이터를 엑셀처리와 같은 수작업 없이 프로그램화 하는 것이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 구조방정식모형에서 이중매개효과를 분석하는 방안을 제시하기 위해 “plspm”을 기본 R 패키지로 사용한다.

후속연구

비록 본 연구가 이중매개효과 분석을 위한 방안을 제시하고 세부적인 R 스크립트를 제공하고 있으나, R에 익숙하지 않은 연구자들이 이를 활용하는 데는 다소 어려움이 있을 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 향후에는 모든 연구자들이 본 연구에서 제시한 방안을 쉽게 이용할 수 있는 연구가 필요하다.
본 연구에서 제시된 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석을 위한 기능은 기존의 대부분의 구조방정식 모델링 패키지들에서 제공하지 못하는 기능으로 연구자들은 본 연구에서 제시된 기능을 이용하여 최근 더욱더 복잡해고 있는 구조방정식모형에서 개별 경로들에 대한 세밀한 분석을 통하여 좀더 심도 있는 연구를 할 수 있을 것이라 기대된다. 또한 본 연구에서는 무료소스인 R을 이용하여 매개효과 분석 방안을 제시함으로써 특정 패키지에 의존적인 연구에서 벗어나 보다 자유롭고 창의적인 연구를 수행하는데 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 마지막으로 본 연구에서는 웹사이트 (http://ssra.
이를 위해 본 연구에서는 PLS 구조방정식모형 지원 R 패키지인 “plspm”을 이용하여 구조방정식모형에서 부트스트랩핑 기반으로 이중매개효과분석 방안을 제시한다. 본 연구는 구조방정식모형에서 매개효과 분석을 위한 유용한 가이드가 될 것이며, 특히 기존에 구조방정식 패키지들로는 분석이 복잡하거나 불가능한 이중매개효과 분석을 R이라는 새로운 통계 환경을 통하여 유연하고 시각적인 분석을 위한 기반을 제공할 것이다.
본 연구에서 제시된 구조방정식모형에서 이중매개효과 분석을 위한 기능은 기존의 대부분의 구조방정식 모델링 패키지들에서 제공하지 못하는 기능으로 연구자들은 본 연구에서 제시된 기능을 이용하여 최근 더욱더 복잡해고 있는 구조방정식모형에서 개별 경로들에 대한 세밀한 분석을 통하여 좀더 심도 있는 연구를 할 수 있을 것이라 기대된다. 또한 본 연구에서는 무료소스인 R을 이용하여 매개효과 분석 방안을 제시함으로써 특정 패키지에 의존적인 연구에서 벗어나 보다 자유롭고 창의적인 연구를 수행하는데 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
비록 본 연구가 이중매개효과 분석을 위한 방안을 제시하고 세부적인 R 스크립트를 제공하고 있으나, R에 익숙하지 않은 연구자들이 이를 활용하는 데는 다소 어려움이 있을 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 향후에는 모든 연구자들이 본 연구에서 제시한 방안을 쉽게 이용할 수 있는 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인과단계법은 어떠한 조건들이 유지되어야 하는가?	첫 번째 기법인 인과단계법은 Baron and Kenny가 제시한 방안으로 매개효과가 있기 위해서는 다음 단계들의 조건들을 유지되어야 한다[2]. 1 단계, 단일회귀분석에서 독립변수(X)가 종속변수(Y)에 영향 있어야 한다. 2단계, 단일회귀분석에서 독립변수(X)가 매개변수(M)에 영향이 있어야 한다. 3 단계, 단일회귀분석에서 매개변수 (M)가 종속변수(Y)에 영향이 있어야 한다. 상기의 3단계의 조건들이 모든 만족이 되었다면, 4 단계에서 독립변수 (X)와 통제변수로 사용하는 매개변수(M)가 모든 포함된다중회귀분석을 시행한다.
	구조방정식 모델링의 장점은?	한편 최근 다수의 사회과학 연구들은 전통적인 회귀 분석 대신에 구조방정식모형을 이용하여 실증분석을 수행하고 있는 실정이다[7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]. 구조방정식 모델링은 개념들의 측정오차를 줄이기 위하여 잠재 변수를 사용한다는 장점 이외에도 매개변수들을 포함하는 경로모형에 대한 분석을 한번에 수행하는데 편리하다는 장점을 가지고 있다. 그러나 구조방정식 모델링을 지원하는 대부분의 패키지들이 부트스트랩을 지원함에도 불구하고 매개효과를 분석하기 위한 충분한 기능을 제공 하지 못하고 있다.
	매개효과분석이란?	매개효과분석은 독립변수와 종속변수 사이에 매개변수로 알려진 변수들을 통하여 관계의 기초가 되는 메커니즘이나 프로세스를 해명하고자 한 것으로 경영학을 포함한 사회과학분야에서 변수들 간의 인과관계를 명확하게 파악하기 위해 광범위하게 이용되고 있다[1]. 오늘날까지 많은 연구들에서 매개효과분석은 전통적인 회귀분석에 기반을 둔 인과단계 방안과 계수산출 방안(e.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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