SSRA에서 PLS-SEM 분석을 할 수 있나요?

할 수 있습니다. 모형을 그리고 실행하면 신뢰도·타당도, 경로계수, 가설검증 결과가 논문 표 형식으로 나옵니다. CB-SEM 도 같은 화면에서 지원합니다.

PLS-SEM 결과에서 경로계수 옆의 별표는 무슨 뜻인가요?

유의수준 표시입니다. *는 p<0.05, **는 p<0.01 을 뜻합니다.

매개효과와 조절효과도 분석되나요?

매개효과·조절효과·그룹비교 모두 같은 화면에서 이어서 실행합니다.

SPSS나 SmartPLS 없이 논문을 쓸 수 있나요?

기술통계부터 구조방정식까지 SSRA 안에서 실행되고 결과가 논문 표 형식으로 나오므로, 별도 통계 프로그램 없이 진행할 수 있습니다.

분석 결과를 논문 표로 그대로 쓸 수 있나요?

결과표가 학술지 형식으로 나오고, 보고서 작성 자동화에서 표와 그림을 본문에 자동 삽입할 수 있습니다.

PLS-SEM 모형의 예측력(PLSpredict)도 볼 수 있나요?

볼 수 있습니다. PLS-SEM 을 실행한 뒤 분석결과의 [예측력(PLSpredict)]을 누르면, 10겹 교차검증 10회 반복(5겹·1회도 선택 가능)으로 내생변수 측정지표마다 Q²predict 와 RMSE·MAE 를 구해 선형회귀(LM) 기준모형과 견주고, 예측력을 높음·중간·낮음·없음으로 판정합니다(Shmueli et al., 2019).

PLS-SEM 강건성 분석(robustness check)도 되나요?

됩니다. PLS-SEM 을 실행한 뒤 분석결과의 [강건성 분석]을 누르면 세 가지를 한 번에 점검합니다 — 경로마다 2차항을 넣은 비선형 효과 검정, 가우시안 코퓰러로 본 내생성 검정(정규성 검정 포함), FIMIX-PLS 로 찾은 숨은 세그먼트 수(AIC3·CAIC 등 정보기준). 유의성은 재표본마다 PLS 를 다시 추정하는 부트스트랩(500·1,000·5,000회)으로 구합니다(Sarstedt et al., 2020).

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통계분석 자동화

통계분석 자동화 프리미어 요금제 이상

구조방정식모형을 PLS-SEM 또는 CB-SEM 으로 실행하고, 신뢰도·타당도부터 경로계수·가설검증 결과까지 논문 표 형식으로 만들어 주는 기능이다.

SmartPLS 나 Amos 로 따로 하던 작업을 설문 자료가 있는 자리에서 바로 실행한다. 분석 결과는 논문에 그대로 넣을 수 있는 표와 경로도(그림)로 나오고, 매개효과·조절효과·그룹비교도 같은 화면에서 이어서 돌린다.

무엇이 필요한가

수집된 응답 자료구조방정식모형 설정가설

무엇이 나오는가

신뢰도·타당도 표모형 적합도경로계수와 유의성가설검증 결과표경로도(그림)R²·효과크기예측력(PLSpredict) — Q²predict·RMSE·MAE강건성 분석 — 비선형 효과·내생성(가우시안 코퓰러)·관측되지 않은 이질성(FIMIX-PLS)구조모형 다중공선성(경로 VIF)

사용 순서

분석할 설문 자료를 고른다.
[구조방정식모형 설정]에서 모형을 정의한다.
[가설 설정]에서 경로마다 가설을 붙인다.
PLS-SEM 또는 CB-SEM 을 실행한다.
신뢰도·타당도 → 모형 적합도 → 다중공선성(경로 VIF) → 경로 분석결과 → 가설검증 결과 순으로 확인한다.
필요하면 매개효과·조절효과·그룹비교를 이어서 실행한다.

용어

PLS-SEM: 부분최소제곱 구조방정식모형. 표본이 작거나 예측이 목적일 때 쓴다.
CB-SEM: 공분산 기반 구조방정식모형. 이론 검증과 모형 적합도 판단에 쓴다.
경로계수: 변수 사이 영향의 크기. 그림의 화살표 위에 표시되며 별표(*)는 유의수준을 뜻한다.
R²: 결정계수. 종속 잠재변수의 분산 중 모형이 설명하는 비율.
CMB: 공통방법편의. 한 사람이 모든 문항에 답해서 생기는 인위적 상관을 점검하는 절차.
매개효과: 독립변수가 매개변수를 거쳐 종속변수에 미치는 간접 영향.
조절효과: 제3의 변수가 두 변수 사이 관계의 강도를 바꾸는 효과.
경로 VIF: 구조모형 다중공선성. 한 내생변수로 들어오는 선행변수끼리 겹치는 정도로, 5 이상이면 심각·3~5 주의·3 미만이면 문제 없음으로 본다.
강건성 분석: 구조모형 결과가 모형 설정에 흔들리지 않는지 점검하는 절차. 경로의 2차항(비선형 효과), 가우시안 코퓰러(내생성), FIMIX-PLS(숨은 세그먼트)를 본다.
FIMIX-PLS: 응답자 안에 경로계수가 서로 다른 숨은 집단(세그먼트)이 있는지 유한혼합 회귀로 찾는 방법. 세그먼트 수는 AIC3·CAIC 같은 정보기준으로 고른다.
PLSpredict: 표본을 k겹으로 나눠, 학습 겹으로 추정한 모형이 나머지 응답자의 내생변수 측정지표를 얼마나 맞히는지 재는 표본 외 예측력 평가. Q²predict 와 RMSE·MAE 를 선형회귀(LM) 기준모형과 견준다.

자주 묻는 질문

Q. SSRA에서 PLS-SEM 분석을 할 수 있나요?: A. 할 수 있습니다. 모형을 그리고 실행하면 신뢰도·타당도, 경로계수, 가설검증 결과가 논문 표 형식으로 나옵니다. CB-SEM 도 같은 화면에서 지원합니다.
Q. PLS-SEM 결과에서 경로계수 옆의 별표는 무슨 뜻인가요?: A. 유의수준 표시입니다. *는 p<0.05, **는 p<0.01 을 뜻합니다.
Q. 매개효과와 조절효과도 분석되나요?: A. 매개효과·조절효과·그룹비교 모두 같은 화면에서 이어서 실행합니다.
Q. SPSS나 SmartPLS 없이 논문을 쓸 수 있나요?: A. 기술통계부터 구조방정식까지 SSRA 안에서 실행되고 결과가 논문 표 형식으로 나오므로, 별도 통계 프로그램 없이 진행할 수 있습니다.
Q. 분석 결과를 논문 표로 그대로 쓸 수 있나요?: A. 결과표가 학술지 형식으로 나오고, 보고서 작성 자동화에서 표와 그림을 본문에 자동 삽입할 수 있습니다.
Q. PLS-SEM 모형의 예측력(PLSpredict)도 볼 수 있나요?: A. 볼 수 있습니다. PLS-SEM 을 실행한 뒤 분석결과의 [예측력(PLSpredict)]을 누르면, 10겹 교차검증 10회 반복(5겹·1회도 선택 가능)으로 내생변수 측정지표마다 Q²predict 와 RMSE·MAE 를 구해 선형회귀(LM) 기준모형과 견주고, 예측력을 높음·중간·낮음·없음으로 판정합니다(Shmueli et al., 2019).
Q. PLS-SEM 강건성 분석(robustness check)도 되나요?: A. 됩니다. PLS-SEM 을 실행한 뒤 분석결과의 [강건성 분석]을 누르면 세 가지를 한 번에 점검합니다 — 경로마다 2차항을 넣은 비선형 효과 검정, 가우시안 코퓰러로 본 내생성 검정(정규성 검정 포함), FIMIX-PLS 로 찾은 숨은 세그먼트 수(AIC3·CAIC 등 정보기준). 유의성은 재표본마다 PLS 를 다시 추정하는 부트스트랩(500·1,000·5,000회)으로 구합니다(Sarstedt et al., 2020).

다음 단계

보고서 작성 자동화

분석 결과의 표와 그림을 본문에 자동으로 넣어 결과보고서·논문 원고를 만들고, 마크다운·Word·Overleaf 형식으로 내보내는 기능이다.

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SSRA — 클라우드 사회과학연구 자동화 (Social Science Research Automation)
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