클라우드 사회과학연구 자동화에서는 통계분석도구로 오프소스 소프트웨어인 R이 사용되었습니다.
구조방정식모형 분석은 PLS(Partial Least Squares, 최소자승추정법) 방식이 사용되었으며, R의 PLS 구조방정식모델링 지원 패키지인 plspm 패키지(Sanchez 2013)가 이용되었습니다.
PLS 방식은 이용한 구조방정식모형 분석은 다음과 같은 장점들이 있습니다.
- 기존의 공분산기반의 구조방정식모형(covariance-based SEM, CB-SEM)과 달리 상대적으로 표본크기나 잔차분포에 대한 요구사항에 덜 엄격하여 탐색적인 연구를 수행(Chin 1998a)하거나 복잡한 모형을 분석하는데 유리하다.
- 고객만족도(customer satisfaction)와 같이 일반적으로 비정규 분포를 이루는 자료들에 대한 개념들을 포함하는 연구모형 분석에 유리하다(Henseler and Sarstedt 2013).
- CB-SEM 보다 효율적으로 모수(parameter)를 추정할 수 있어 일반적으로 높은 통계적 검증력(statistical power)을 가지고 있다(Hair et al., 2011)
- 마케팅을 비롯한 경영정보시스템, 회계 등의 여러 학문영역에서 활발하게 논의(Jarvis et al. 2003, Petter 등 2007)되고 있는 공분산기반의 구조방정식모형에서는 지원하지 않은 조형지표 모형(formative measurement model)을 지원한다(Monecke and Leisch 2012)
- 상호작용항(interaction terms)을 이용한 조절효과 분석에 유리하다.
- 단일 지표로 잠재개념을 구성할 수 있어 연구모형에 성별, 연령과 같은 인구통계항목들을 통제변수로 포함하여 구성할 수 있다.
R환경에서 plspm 패키지를 이용한 분석은 다음과 같은 장점들이 있습니다.
- 기술통계 분석과 구조방정식모형 분석을 R이라는 통합된 환경에서 수행할 있다.
- AMOS, SamrtPLS와 같은 고가의 구조방정식모델링 통계패키지를 대신하여 무료로 구조방정식모형을 분석할 있다.
- 측정지표들의 신뢰도, 타당도 평가 및 경로분석을 위한 다양한 정보를 제공한다.
- 기술통계와 구조방정식모형 분석을 R이라는 하나의 통합된 환경에서 수행하는 것이 가능하다.
- 스크립트(script)형태의 언어인 R의 특성을 이용하여 구조방정식모형 분석시 요구되는 신뢰도 평가, 타당도 평가와 같은 절차를 자동화 시킬 수 있다.
- 매개변수 분석은 물론 조절변수분석, 그룹비교, 이차요인분석과 같은 고급통계분석을 위한 기본 통계도구로서 사용이 가능하다.