알기쉬운 구조방정식 2/3 - 확인적 요인분석 Confirmatory factor analysis

AMOS에서 확인적 요인분석을 하기 위해서는 다음과 같은 절차를 따른다

 

입력

 

• 데이터(관측변수 Observed variable, indicator): 설문문항 값에 해당
• 측정모델(Measurement model): 관측변수, 잠재변수, 측정오차, 잠재변수간 공분산으로 이루어짐

 

출력

 

• 비표준화 계수(Regression weights)
• 표준화 계수(Standardized regression weights)
• 오차 계수(Variances)
• 모델 적합도(Model fit)

 

분석절차

 

• 데이터 읽어오기(엑셀 파일 등)
• 관측변수(사각형), 잠재변수(원형) 그리기
• 데이터의 관측변수를 모델의 관측변수에 연결하기
• 측정오차(원형) 그리기
• 측정오차(원형) 이름 정하기(*Plugins/Draw unobserved variables 메뉴)
• 잠재변수간 공분산 그리기(*Plugins/Draw covariances 메뉴)
• 분석 옵션 설정
• 분석 버튼 누르기

 

분석 결과 해석

 

표준화 계수와 오차 계수를 이용하여 AVE와 C.R.을 계산해서 집중타당성과 판별타당성을 확인한다.

 

집중타당성(Convervent validity)

 

다음의 세 가지 조건을 만족하면 집중타당성이 있다고 판단한다.

 

• 표준화 계수 > .5 
• AVE > .5
• C.R. > .7

 

AVE 와 C.R.을 구하는 공식은 다음과 같다. AMOS에서 출력되지 않기 때문에 엑셀 등을 이용하여 수작업으로 계산해야만 한다. 아래 식에서 Lamda는 AMOS의 Standardized Regression Weights표의 Estimate값이고, Var(ei)는 Variences표의 Estimate값이다.

AVE 공식

 

C.R.(Composite Reliability) 공식

판별타당성(Discriminant validity)

 

다음 조건을 만족하면 판별타당성이 있다고 판단한다.

 

• √AVE > r (또는 AVE > r^2 )

 

실습

 

측정모델을 그릴 때 플러그인의 기능 세 가지를 활용하면 모델을 보다 편리하고 신속하게 그릴 수 있다. 주의할 점은 잠재변수에서 측정변수로 가는 선중에서 "1"이 위치한 것이 가장 위쪽에 있어야 한다. AMOS의 분석결과표가 바로 이 순서에 따라서 출력되기 때문이다. 만약 "1"의 위치가 가장 위쪽이 아니면 분석결과표에서의 잠재변수 순서와 측정모델의 잠재변수의 표시 순서가 달라지기 때문에 최종 결과표를 정리할 때 수작업으로 잠재변수의 순서를 다시 정렬해야만 한다.

 

분석 옵션을 설정한다.

 

분석을 실시한 후에 화면 상단의 빨간색 화살표가 있는 아이콘을 클릭하면 측정모델에 계수값이 표시된다. 계수값은 "비표준화 계수(Unstandardized estimates)"와 "표준화 계수(Standardized estimates)"로 구분되어 있다. 비표준화 계수를 선택하면 비표준화 계수, 분산, 공분산이 표시된다.

 

표준화 계수를 선택하면 표준화 계수, 다중상관제곱, 상관계수가 표시된다. 다중상관제곱은 회귀분석의 r^2의 역할을 하는 것으로 해당 측정변수가 잠재변수에 의해 어느정도 설명되는지를 의미한다. 

 

분석결과는 표형태로도 확인할 수 있다. 결과창에 표가 상당히 많은데 계수표(Estimates)와 모델 적합도표(Model Fit)를 주로 확인한다.

 

표준화 계수표(Standardized Regression Weights)와 분산표(Variances)를 이용하여 AVE와 C.R.을 계산해서 판별타당성과 집중타당성를 확인한다.

 

모델 적합도표를 확인한다. 적합지수 중에서 SRMR은 플러그인 메뉴를 통해서 계산해야 한다.

 

모델 적합도 지수를 정리하면 다음과 같다.

 

적합도 지수	판단기준	결과
x2/df	<3 또는 5	1.039
RMR	< 0.05	0.023
RMSEA	< 0.08	0.011
SRMR	< 0.08	0.033
GFI	> 0.9	0.984
TLI	> 0.9	0.999
NFI	> 0.9	0.986
CFI	> 0.9	0.999
AGIF	> 0.8	0.970