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동일 데이터를 이용한 구조방정식 툴 간의 비교분석
A Comparison Analysis among Structural Equation Modeling (AMOS, LISREL and PLS) Using the Same Data 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.22 no.7, 2018년, pp.978 - 984  

남수태 (Div. of Information and EC (Institute of Convergence and Creativity), Wonkwang University) ,  김도관 (College of Liberal Arts (Institute of Convergence and Creativity), Wonkwang University) ,  진찬용 (Div. of Information and EC (Institute of Convergence and Creativity), Wonkwang University)

초록
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구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 AMOS, LISREL 그리고 PLS가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구 (applications)를 비교분석 하였다. 구조방정식 모델링 기반 확인적 요인 분석은 IBM AMOS Ver 23, LISREL 8.70 및 SmartPLS 2.0을 사용하였다. 구조방정식 모델링 비교 분석 결과는 LISREL이 다른 분석 도구보다 종속 변수의 설명력이 가장 높음을 확인할 수 있었다. 분석 결과에 의해 제시된 경로계수 값 및 T 값은 3가지 분석 도구 모두 유사한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Structural equation modeling is pointing to statistical procedures that simultaneously perform path analysis and confirmatory factor analysis. Today, this statistical procedure is an essential tool for researchers in the social sciences. There are as AMOS, LISREL and PLS representative tools that ca...

주제어

#에이모스   #리즈렐   #부분 최소 자승법   #경로 분석   #구조방정식 모델링  

AI 본문요약
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제안 방법

  • In order to verify the fit of the structural equation model in this study, we used GFI, AGFI, RMSEA, RMR, NFI, CFI, IFI, and CN, respectively. In this study, the fitness index was analyzed as RMR ( .
  • Lastly, the purpose of this study was to compare analyze three representative analytical applications using structured equation modeling using the same data. Therefore, we have not found any special superiority among the three analysis tools.
  • On the other side, the purpose of this study is not to test the hypotheses of the research model, but to make comparative analysis using different statistical methodologies with the same basic data. Therefore, no hypothesis was set.

대상 데이터

  • This basic data consider effects of smartphone based multimedia services on continue using intention named a criterion variable. Thus, this raw data collected 150 samples from the questionnaires of residents of Busan Gyeongnam and Jeonbuk area. The model based on this methodology is shown in Figure 1.

이론/모형

  • Therefore, no hypothesis was set. In this study EFA (exploratory factor analysis) and reliability analysis by the varimax method are used to verify the validity of the measurement tools using the basic data based SPSS (statistical package for social science) respectively. The results of exploratory factor analysis and reliability analysis are listed Table 1.
  • The raw data used in this study is an extended technology acceptance model with variables added in the TAM (technology acceptance model). This basic data consider effects of smartphone based multimedia services on continue using intention named a criterion variable.
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참고문헌 (9)

  1. I. J. Kim, G. Y. Min and H. S. Shim, "The Structural Equation Modeling in MIS: The Perspectives of Lisrel and PLS Applications," Journal of Information Technology Services, vol. 10, no. 2, pp. 203-221, Jun. 2011. 

  2. H. Baumgartner, and C. Homburg, "Applications of Structural Equation Modeling in Marketing and Consumer Research: A Review," International Journal cf Research in Marketing, vol. 13, no. 2, pp. 139-161, Apr. 1996. 

    상세보기 crossref

  3. W. W. Chin, The Partial Least Squares Approach to Structured Equation Modeling. G. Marcoidids (Ed), New Jersey, NJ: Erlbaum Associates, 2015. 

  4. C. H. Choi and Y. Y. You, "The Study on Comparative Analysis of the Same Data through Regression Analysis Model and Structural Equation Model," Journal of Digital Convergence, vol. 14, no. 6, pp. 67-175, Jun. 2016. 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. C. D. Stapleton, Basic Concepts and Procedures of Confirmatory Factor Analysis, Paper Presented at the Annual Meeting of the Southwest Educational Research Association, Austin, :TX, 1997. 

  6. R. P. Bagozzi, and C. Fornell, Theoretical Concepts, Measurements, and Meaning, In C. Fornell (Ed.), A Second Generation of Multivariate Analysis: Measurement and Evaluation, New York, NY: Praeger, 1982. 

  7. W. W. Chin, The Partial Least Squares Approach to Structural Equation Modeling, In G. A. Marcoulides (Ed.), New Jersey, NJ: Lawrence Erlbaum, 2015. 

  8. S. T. Nam and C. Y. Jin, "Factors Influencing on Continuous Usage Intention of Smartphone Based on the TAM (Technology Acceptance Model)," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 11, pp. 2076-2082, Nov. 2017. 

  9. V. Sujatha, "Auditing of Storage Security on Encryption TORAGE SECURITY ON ENCRYPTION," Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange, vol. 3, no. 2, pp. 1-9, Jun. 2017. 

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