■ 외부모형 평가 측정지표 신뢰도를 먼저 살핍니다. 클론바흐 알파와 합성신뢰도가 0.7 이상인지 확인합니다. 그 다음 집중타당도 AVE가 0.5 이상인지 검토합니다. 판별타당도는 별도 검토가 필요합니다. psych::alpha(df[,c("q1","q2","q3")]) 해당 변수들의 내부 일관성을 크론바흐 알파로 계산합니다. ■ 내부모형 평가 경로계수의 유의성을 p값이 0.05 미만인지 확인합니다. 부트스트랩 결과를 활용합니다. 결정계수 R²는 0.19는 약함, 0.33은 중간, 0.67 이상은 충분히 큼을 기준으로 판단합니다. · 신뢰도·타당도 기준을 못 넘겼다면 측정지표를 재검토하고, 필요 시 아이템을 삭제하거나 수정합니다. · 경로계수 유의성이 낮으면 표본을 늘리거나 모델 구조를 재설계합니다. · R²가 낮으면 설명변수를 추가하거나 이론적 모델을 보강합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=66