[CB-SEM] 상관행렬/기술통계 - SSRA Knowledge Center

연구 Q&A

# 상관행렬 / 기술통계

![상관행렬/기술통계](upload/diagrams/stat_sem_correlation.png)

본격적인 모형 검증에 앞서 자료의 기본 성질을 확인하는 단계입니다. 논문의 결과 부분에서 거의 예외 없이 첫 번째 표로 제시되는 내용이기도 합니다.

## SSRA가 산출하는 값

| 구분 | 값 |
|---|---|
| 기술통계 | 평균, 표준편차, **왜도(skewness)**, **첨도(kurtosis)** |
| 상관행렬 | 잠재변수(또는 측정변수) 간 상관계수 |

## 왜도와 첨도를 꼭 보아야 하는 이유

CB-SEM의 기본 추정법인 **최대우도(ML) 추정은 다변량 정규성을 가정**합니다. 자료가 정규분포에서 크게 벗어나면 χ² 값이 부풀려지고 표준오차가 왜곡되어, 적합도와 유의성 판단이 모두 흔들립니다.

문헌에서 널리 쓰이는 기준은 다음과 같습니다.

| 지표 | 완만한 기준 | 보수적 기준 |
|---|---|---|
| 왜도의 절댓값 | < 2 | < 3 |
| 첨도의 절댓값 | < 7 | < 10 |

> 이 기준은 SSRA가 자동 판정하는 값이 아니라 **연구자가 문헌에 근거해 직접 판단하는 기준**입니다. 표에 찍힌 왜도·첨도를 보고 스스로 확인해야 합니다.

정규성에서 크게 벗어난다면 Satorra-Bentler 수정 χ²나 부트스트래핑 같은 강건한 방법을 고려하거나, PLS-SEM으로 전환하는 것도 대안이 됩니다.

## 상관행렬에서 미리 볼 수 있는 것

* **상관이 지나치게 높은 쌍(0.85 이상)** — 다중공선성과 판별타당도 문제를 예고합니다.
* **가설과 부호가 반대인 상관** — 구조모형에서 예상과 다른 결과가 나올 신호입니다.
* **거의 0에 가까운 상관** — 그 경로의 가설은 기각될 가능성이 큽니다.

즉 상관행렬은 단순한 보고용 표가 아니라, **뒤에 나올 결과를 미리 점검하는 진단표**로 읽는 것이 좋습니다.

## SSRA에서 활용하기

분석결과 메뉴의 **[상관행렬/기술통계]** 버튼을 누르면 평균·표준편차·왜도·첨도와 상관행렬이 한 화면에 표로 정리되어, 논문 표로 그대로 옮길 수 있습니다.

## 참고문헌

* West, S. G., Finch, J. F., & Curran, P. J. (1995). Structural equation models with nonnormal variables. In R. H. Hoyle (Ed.), *Structural Equation Modeling: Concepts, Issues, and Applications* (pp. 56–75). Sage.
* Kline, R. B. (2016). *Principles and Practice of Structural Equation Modeling* (4th ed.). Guilford Press.
* Curran, P. J., West, S. G., & Finch, J. F. (1996). The robustness of test statistics to nonnormality and specification error in confirmatory factor analysis. *Psychological Methods*, 1(1), 16–29.

## 다음 단계

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