[PLS-SEM] 효과크기(f²) - SSRA Knowledge Center

연구 Q&A

# PLS-SEM 효과크기(f²)

![효과크기(f²)](upload/diagrams/stat_pls_effectsize.png)

경로계수가 **유의하다**는 것과 **중요하다**는 것은 다릅니다. 표본이 커지면 작은 계수도 쉽게 유의해지기 때문입니다. 효과크기 f²는 그 경로가 종속변수 설명에 **실질적으로 얼마나 기여하는가**를 보여줍니다.

## 판정 기준

| f² | 해석 |
|---|---|
| 0.02 이상 | 작은 효과(Small) |
| 0.15 이상 | 중간 효과(Medium) |
| 0.35 이상 | 큰 효과(Large) |

0.02에 못 미치면 효과가 거의 없다고 봅니다.

## SSRA의 산출식

SSRA는 표준화 경로계수(β)와 종속변수의 R²로 다음과 같이 계산합니다.

> f² = β² / (1 − R²)

한편 고전적 정의는 해당 외생변수를 모형에서 뺐을 때 R²가 얼마나 떨어지는지로 구합니다.

> f² = (R²포함 − R²제외) / (1 − R²포함)

두 방식은 값이 정확히 일치하지는 않지만 같은 구간 기준(0.02 / 0.15 / 0.35)으로 해석합니다. 논문에 보고할 때는 어느 방식으로 산출했는지 밝혀 두면 오해가 없습니다.

## 함께 읽어야 의미가 산다

f²는 단독으로 쓰기보다 다른 값과 묶어 읽을 때 설명력이 생깁니다.

* **경로계수 + 유의확률** — 관계의 방향과 통계적 유의성
* **R²** — 종속변수 전체의 설명력
* **f²** — 그 설명력에 각 경로가 기여한 몫

예를 들어 "유의하지만 f²가 0.01"이라면, 통계적으로는 잡히되 실질적 기여는 미미하다고 정직하게 기술하는 편이 좋습니다. 반대로 "f²가 0.30인데 유의하지 않다"면 표본 크기나 검정력을 점검해야 합니다.

## SSRA에서 활용하기

분석결과 메뉴의 **[효과크기(f²)]** 버튼을 누르면 종속변수별로 각 경로의 β, f², Small/Medium/Large 판정이 표와 연구모형 그림에 함께 표시됩니다.

## 참고문헌
* Cohen, J. (1988). *Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences* (2nd ed.). Erlbaum.
* Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). *A Primer on PLS-SEM* (3rd ed.). Sage.
* Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. *European Business Review*, 31(1), 2–24.

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