■ 분석 흐름 · 연구문제 설정과 가설 정의를 명확히 합니다. · 설문지 구성은 정보품질(IQ), AI 신뢰(TR), 지각된 유용성(PU), 업무 활용의도(UI) 네 개 잠재변수와 각 4문항으로 설계합니다. · 수집된 데이터는 결측치와 이상치를 점검한 뒤, 정규성을 확인하고 필요 시 평균 대체와 로그 변환을 적용합니다. · 잠재변수 간 관계 검증을 위해 구조방정식모형(PLS-SEM)을 실행합니다. · 경로계수와 부트스트랩 신뢰구간을 통해 H1-H5 가설을 검증하고, 매개효과(TR→PU→UI)를 별도 검정합니다. ■ 흔히 빠지는 포인트 데이터 전처리 단계에서 결측치를 무시하면 잠재변수 추정이 왜곡됩니다. 특히 4문항씩 구성된 각 척도에서 하나라도 누락되면 신뢰도와 타당도가 급락하므로, 결측치 대체 기준을 사전에 정해 두는 것이 좋습니다. 또 부트스트랩 반복 횟수를 충분히 설정하지 않으면 매개효과 검정 시 신뢰구간이 부정확해져 가설 판단이 엇갈릴 수 있습니다. 마지막으로 구조모형 적합도 지표를 확인하지 않으면 모델 자체의 설명력이 낮은데도 결과를 해석하게 되는 위험이 있습니다. 결과 해석 요령 경로계수가 모두 양(+)의 방향을 보이면, 정보품질이 AI 신뢰와 지각된 유용성에 긍정적 영향을 미치고, 신뢰와 유용성이 각각 업무 활용의도에 직접 및 매개로 작용한다는 가설이 지지됩니다. 매개효과 검정에서 부트스트랩 신뢰구간이 0을 포함하지 않으면, TR이 PU를 거쳐 UI에 미치는 간접 효과가 통계적으로 유의하다고 판단합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=228