구조방정식 (SEM) 사용법

여러 관찰변수로 측정한 잠재개념(요인) 사이의 인과관계를 한 번에 검증합니다. 측정모형(CFA)과 구조모형(경로)을 결합합니다.

Mplus 기준

설문 문항처럼 하나의 개념을 여러 문항으로 측정한 데이터를 올립니다. 예: '직무만족'을 Q1~Q3, '조직몰입'을 Q4~Q6로 측정.

각 잠재변수는 최소 3개 이상의 관찰변수로 측정하는 것이 안정적입니다.

각 잠재개념(요인)에 해당 관찰변수(문항)들을 묶어 넣습니다. 이것이 측정모형의 뼈대가 됩니다.

먼저 확인적 요인분석을 실행합니다. 각 문항의 요인부하량이 계산되고, 기준(0.5)에 못 미치는 문항은 제외 후보로 자동 표시됩니다. 왜 제외되는지 이유도 함께 제시됩니다.

요인부하량이 낮거나 두 요인에 걸쳐 있는 문항은 측정의 질을 떨어뜨립니다.

제외 제안은 통계적 근거일 뿐입니다. 이론적으로 중요한 문항은 연구자가 판단해 유지할 수 있습니다.

CFI·TLI·RMSEA·SRMR 같은 적합도 지수가 신호등(녹/황/적)으로 표시됩니다. 기준에 미달하면 어떤 구조를 조정하면 좋을지 개선안이 제시됩니다.

적합도가 확보되면 잠재변수 간 경로계수(β)가 계산됩니다. 경로도, 적합도, 효과 분해가 함께 제공되고, Mplus·Stata 코드로 내보낼 수 있습니다.

Mplus 코드 버튼을 누르면 만든 모형을 그대로 Mplus 문법으로 받아 정밀 분석에 쓸 수 있습니다.

결과를 이렇게 해석합니다

분석을 실행하면 아래 항목들이 우리말 해석문과 함께 자동으로 제시됩니다. 각 숫자가 무엇을 뜻하는지 미리 알아두세요.

요인부하량 — 측정이 잘 됐나

각 문항의 표준화 요인부하량이 0.5 이상이면 그 잠재변수를 잘 측정한 것입니다. 낮은 문항은 제외 후보로 표시되고 그 이유(AVE 개선 효과 등)가 설명됩니다.

적합도 지수 — 모형이 데이터에 맞나

CFI·TLI는 .95↑(수용 .90), RMSEA·SRMR은 .08↓이면 양호입니다. 신호등으로 표시되며, 미달 시 수정지수 기반 개선안이 제시됩니다.

경로계수 — 가설이 지지되나

잠재변수 간 경로 β와 p값으로 가설을 검증합니다. β=.45***처럼 별표는 유의수준(* .05, ** .01, *** .001)을 뜻하며, 매개효과는 간접효과의 유의성으로 판단합니다.