[CB-SEM] 측정모형 적합도 - SSRA Knowledge Center

연구 Q&A

# 측정모형 적합도

![측정모형 적합도](upload/diagrams/stat_sem_cfa_fit.png)

구조모형으로 넘어가기 전에, **확인적 요인분석(CFA) 모형 자체가 자료에 맞는지** 먼저 확인합니다. 측정모형이 맞지 않는데 구조모형 결과를 해석하는 것은 의미가 없습니다. 이것이 2단계 접근의 핵심입니다.

## SSRA가 제시하는 적합도 지수

| 지수 | 성격 |
|---|---|
| χ² (Minimum Function Test Statistic) | 모형과 자료의 차이에 대한 검정통계량 |
| 자유도(df) | 모형의 자유도 |
| p-value | χ² 검정의 유의확률 |
| RMSEA | 자유도를 고려한 근사오차 |
| GFI | 적합도 지수 |
| TLI | Tucker-Lewis 지수 |
| CFI | 비교적합지수 |
| NFI | Bentler-Bonett 표준적합지수 |

## SSRA 평가기준

> 대부분의 적합도 지수는 절대적인 기준은 없으나 **0.9 이상이면 좋은 모델**로 평가합니다.

χ²는 p-value로 평가하는 것이 원칙이지만 **표본크기에 매우 민감**합니다. 표본이 커지면 사소한 차이에도 유의해지므로, 대부분의 연구는 χ²를 보고하되 채택 기준으로는 삼지 않습니다.

RMSEA는 값이 **작을수록** 좋다는 점에서 다른 지수와 방향이 반대입니다. 문헌에서 널리 쓰이는 기준은 다음과 같습니다.

| RMSEA | 해석 |
|---|---|
| 0.05 이하 | 좋음 |
| 0.08 이하 | 수용 가능 |
| 0.10 초과 | 부적합 |

## 보고할 때

χ²와 자유도를 함께 적고(예: χ²(124) = 198.3, p < .001), 그 뒤에 지수들을 나열하는 것이 관례입니다. 지수를 골라 좋은 것만 보고하는 방식은 피해야 합니다. **절대적합지수(RMSEA)와 증분적합지수(CFI·TLI)를 함께** 제시하면 균형 잡힌 보고가 됩니다.

## 적합도가 기준에 못 미치면

지표를 무작정 지우기보다 **수정지수**를 확인해 어디서 불일치가 생기는지 살펴봅니다. 다만 수정은 반드시 이론적 근거가 있을 때만 해야 합니다.

## SSRA에서 활용하기

분석결과 메뉴의 **[측정모형 적합도]** 버튼을 누르면 χ²·df·p-value와 RMSEA·GFI·TLI·CFI·NFI가 평가기준과 함께 표로 표시됩니다.

## 참고문헌

* Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis. *Structural Equation Modeling*, 6(1), 1–55.
* Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), *Testing Structural Equation Models* (pp. 136–162). Sage.
* Anderson, J. C., & Gerbing, D. W. (1988). Structural equation modeling in practice. *Psychological Bulletin*, 103(3), 411–423.
* Kline, R. B. (2016). *Principles and Practice of Structural Equation Modeling* (4th ed.). Guilford Press.

## 다음 단계

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