[PLS-SEM] 모형 적합도 - SSRA Knowledge Center

연구 Q&A

# PLS-SEM 모형 적합도

![모형 적합도](upload/diagrams/stat_pls_fit.png)

PLS-SEM의 적합도는 공분산기반 구조방정식모델링(CB-SEM)의 적합도와 **성격이 다릅니다.**

CB-SEM은 관측된 공분산행렬과 모형이 추정한 공분산행렬의 차이를 검정하므로 χ², GFI, CFI, TLI, RMSEA 같은 지수가 성립합니다. 반면 PLS-SEM은 공분산 재현이 아니라 **종속변수의 설명분산을 최대화**하는 것을 목표로 삼기 때문에, 같은 의미의 적합도 지수가 원래 존재하지 않습니다.

## SSRA의 기준: GOF

| 지수 | SSRA 평가기준 |
|---|---|
| GOF (Goodness of Fit) | **0.36 이상** |

GOF는 측정모형의 평균 공통성(communality)과 구조모형의 평균 R²를 기하평균으로 묶은 값입니다.

> GOF = √(평균 공통성 × 평균 R²)

세 구간으로 해석합니다.

| GOF | 해석 |
|---|---|
| 0.10 이상 | 작음(small) |
| 0.25 이상 | 중간(medium) |
| 0.36 이상 | 큼(large) |

## 함께 보아야 할 것들

GOF는 단일 지표로 편리하지만, **모형이 잘못 설정되어도 값이 높게 나올 수 있어** 적합도 검정으로는 한계가 있다는 지적이 있습니다. 따라서 GOF만으로 모형을 정당화하기보다 다음을 함께 보고하는 것이 안전합니다.

* **R²** — 종속변수별 설명력 (SSRA 기준: 0.19 약함 / 0.33 중간 / 0.67 강함)
* **경로계수의 유의성** — 가설검증 결과
* **f²** — 개별 경로의 효과크기
* **VIF** — 구조모형의 다중공선성

즉 PLS-SEM에서는 하나의 적합도 지수로 결론을 내리기보다, 측정모형 검증(신뢰도·타당도)과 구조모형 평가(R²·경로계수·f²)를 **묶어서 보고하는 방식**이 표준에 가깝습니다.

## SSRA에서 활용하기

분석결과 메뉴의 **[모형 적합도]** 버튼을 누르면 공통성·R²와 함께 GOF 값이 평가기준(0.36 이상)과 함께 표시됩니다.

## 참고문헌
* Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., & Lauro, C. (2005). PLS path modeling. *Computational Statistics & Data Analysis*, 48(1), 159–205.
* Wetzels, M., Odekerken-Schröder, G., & van Oppen, C. (2009). Using PLS path modeling for assessing hierarchical construct models. *MIS Quarterly*, 33(1), 177–195.
* Henseler, J., & Sarstedt, M. (2013). Goodness-of-fit indices for partial least squares path modeling. *Computational Statistics*, 28(2), 565–580.
* Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. In G. A. Marcoulides (Ed.), *Modern Methods for Business Research* (pp. 295–336). Erlbaum.

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