■ 포화모형 SRMR 데이터를 두 가지 SRMR 방식으로 계산해 보세요. 포화모형은 잠재변수 점수 상관을 그대로 사용해 측정모형만을 평가합니다. 값이 작을수록 측정모형이 관측 상관을 잘 재현한다는 의미이며, SmartPLS가 기본 제공하는 SRMR이 바로 이 값입니다. ■ 추정모형 SRMR 추정모형은 구조모형까지 포함해 Φ= (I-B)⁻¹Ψ(I-B)⁻ᵀ 로 구한 잠재변수 상관을 사용합니다. 따라서 경로계수와 오차분산까지 반영한 더 엄격한 적합도 지표가 됩니다. 두 값이 모두 보고되면 측정모형과 구조모형 각각의 적합도를 명확히 구분할 수 있습니다. · 포화모형 SRMR만 제시하면 측정모형 적합도만을 강조한 것이고, · 추정모형 SRMR을 함께 제시하면 구조모형까지 고려한 전체 모델 적합도를 보여줍니다. 연구 논문에서는 보통 포화모형 SRMR을 기본값으로 보고하고, 구조모형 포함 결과가 필요하면 추정모형 SRMR을 추가로 기술합니다. 이렇게 두 값을 함께 제시하면 독자가 모델 적합도를 정확히 판단할 수 있습니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=188