1. PLS 방식은 구조방정식 모델링 기법인가요?
PLS(Partial Least Squares, 최소자승추정법, 이하 PLS-SEM)은 잠재변수들에 대한 경로분석을 지원하는 구조방정식 모델링 기법입니다. 구조방정식 모델링은 크게 공분산기반의 구조방정식모형(covariance-based SEM, 이하 CB-SEM)과 PLS-SEM 방식으로 구분됩니다.
2. PLS-SEM 소프트웨어들은 AMOS에 비하여 검증이 덜된 것 아닌가요?
AMOS는 CB-SEM 방식으로 국내에서 가장 많이 사용되는 통계 소프트웨어 입니다. AMOS이외에 CB-SEM 방식의 소프트웨어로는 Lisrel, Mplus 등이 있습니다. PLS-SEM 방식 소프트웨어는 PLS-Graph, SmartPLS 있습니다. 구조방정식 모델링을 이용한 실증분석 연구에 있어서 통계 소프트웨어의 선택은 연구 형태에 따라 선택되는 것이 바람직합니다. 일반적으로 확인적 연구이고 연구모형이 작은 경우 CB-SEM 방식 소프트웨어를 탐색적 연구이고 연구모형이 큰 경우 PLS-SEM 방식의 소프트웨어를 이용하는 것이 바람직한 것으로 권고되고 있습니다. 이와 별도로 최근 PLS-SEM 방식은 다음과 같은 장점들로 국내외 연구들에서 급격하게 증가되어 활용되고 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.
3. 클라우드 사회과학자동화 [구조방정식 모형실행]에서 모형 적합도 결과는 어디에 있나요?
AMOS는 CB-SEM 방식으로 국내에서 가장 많이 사용되는 통계 소프트웨어 입니다. PLS-SEM방식(eg., PLS-Graph, SmartPLS)은 최대우도함수를 이용하는 CB-SEM 방식(eg., AMOS, Lisrel, MPlus )과 다르게 적합도 개념이 없습니다. 회귀분석과 유사한 개념입니다. 모형 적합도가 없는 것은 CB-SEM 방식에서 모형 적합도 문제로 한번쯤 어려움을 겪은 연구자들에게 PLS-SEM 방식을 선호하게 만드는 원인이 되는 것으로 보입니다.
4. 클라우드 사회과학연구 자동화에 사용된 통계분석 도구는 믿을만한가요?
CB-SEM 방식은 소프트웨어별 알고리즘의 차이로 약간 다른 결과값들을 산출합니다. 그러나 PLS-SEM 방식의 소프트웨어는 단일 알고리즘으로 PLS-Graph, SmartPLS 그리고 plspm R 패키지(클라우드 사회과학연구자동화에서 사용된 통계분석도구) 모두 동일한 결과값들을 산출합니다. 다만 PLS-SEM 방식의 소프트웨어들에서 일반적으로 추정치를 산출을 위해 부트스트랩 방식을 사용하여 샘플링의 변화에 따른 약간의 통계치 차이가 발생하고 있습니다.