[실습예제] SSRA 전 과정 따라하기 ③ 다국어 설문·다중집단분석

# SSRA 전 과정 따라하기 ③ — 다국어 설문과 다중집단분석

![S3 다국어 MGA 시나리오](upload/diagrams/ex_isr_s3_mga.png)

SSRA V2.0 평가에 쓴 세 시나리오 가운데 세 번째입니다. 외국인 유학생에게 **모국어로 된 설문**을 돌리고, **출신 언어권에 따라 같은 모형이 다르게 작동하는지** 를 PLS 다중집단분석(MGA)으로 비교합니다.

이 실습에서 확인할 것은 두 가지입니다.

* 설문지 하나를 만들면 **영어·중국어·베트남어 설문이 자동으로** 만들어지고, 응답자는 자기 언어를 골라 답한다.
* 집단을 나눠 경로계수를 비교하기 **전에**, 두 집단이 문항을 같은 뜻으로 이해했는지(**측정동일성, MICOM**)를 같은 실행에서 함께 검정한다.

> 응답 300명은 두 언어권의 경로계수가 다르도록 만든 **모의 자료**입니다. 결과를 실제 중국어권·베트남어권 유학생의 특성으로 해석하지 마세요.

## 한눈에 보기

| 단계 | 메뉴 | 하는 일 | 확인할 것 |
| --- | --- | --- | --- |
| ① 연구설계 | 연구설계 자동화 | 구성개념 4개·경로 3개 | 가설 3개 자동 생성 |
| ② 설문지 | STEP 6 › 설문지 작성 | 16문항 + **출신 언어권** 추가 문항 | 문항 a1–a16, b1 |
| ③ 번역·자료수집 | 자료수집 › 동의서 작성 › 설문지 언어 사용 | 영어·중국어·베트남어 설문 자동 생성 · 응답 300명 파일등록 | 언어별 17개 문장 번역 |
| ④ 통계분석 | 통계분석 › 구조방정식 › 그룹비교 분석 | 집단 b1 로 MGA + MICOM | AS → SAT 만 차이 |
| ⑤ 보고서 | 보고서 작성 › 그룹비교 분석 | 그룹비교 보고서 | MICOM 표가 함께 들어간다 |

## 준비물

| 파일 | 내용 |
| --- | --- |
| [isr_s3_mga_responses.csv](upload/data/isr/isr_s3_mga_responses.csv) | **응답자료** 300명 — a1–a16 (리커트 5점), b1 출신 언어권 (1 중국어권 150명 · 2 베트남어권 150명) |
| [isr_s3_mga_design.csv](upload/data/isr/isr_s3_mga_design.csv) | 구성개념·문항과 **영어·중국어·베트남어 번역문**, 가설 |
| [isr_s3_mga_expected.csv](upload/data/isr/isr_s3_mga_expected.csv) | SSRA 에서 나와야 할 결과 |
| [isr_s3_mga_bundle.zip](upload/data/isr/isr_s3_mga_bundle.zip) | 위 세 파일 묶음 |

* **요금제** — 연구설계·통계분석은 일반 이상. **설문지 다국어 번역**과 보고서 작성은 프리미어 요금제입니다. 번역 단계(③-1)를 건너뛰어도 ③-2 이후는 그대로 할 수 있습니다.
* **걸리는 시간** — 40분 안팎.

## 연구 개요

**연구문제** — 외국인 유학생의 교육서비스 품질이 만족과 추천의도에 미치는 영향은 출신 언어권에 따라 다른가?

| 코드 | 구성개념 | 영문 | 문항 |
| --- | --- | --- | --- |
| EQ | 교육품질 | Educational Quality | a1–a4 |
| AS | 행정서비스품질 | Administrative Service Quality | a5–a8 |
| SAT | 만족 | Satisfaction | a9–a12 |
| REC | 추천의도 | Recommendation Intention | a13–a16 |

```
SAT = EQ AS
REC = SAT
```

| 가설 | 경로 |
| --- | --- |
| H1 | 교육품질 → 만족 (+) |
| H2 | 행정서비스품질 → 만족 (+) |
| H3 | 만족 → 추천의도 (+) |
| 집단 차이 | 위 세 경로의 계수가 중국어권과 베트남어권에서 다를 것이다 |

## 이 자료는 어떻게 만들었나요?

**실제 응답자는 한 명도 없습니다.** 300명의 응답은 ① PLS-SEM 실습과 같은 표본응답 생성기로 만들되, **집단마다 경로계수를 다르게** 준 시뮬레이션 자료입니다. 앞의 150명은 b1 = 1(중국어권), 뒤의 150명은 b1 = 2(베트남어권)이고, 집단을 가르는 기준은 이 b1 하나뿐입니다.

| 차례 | 하는 일 | 사용한 값 |
| --- | --- | --- |
| ① 공통 성향 | 응답자마다 성향 g 를 뽑는다 | g ~ N(0, 1) |
| ② 외생변수 | EQ, AS = 0.30·g + 오차 | |
| ③ 내생변수 | 구조식대로 — **집단마다 다른 β** | 아래 표 |
| ④ 문항 | 반올림(평균 + 잠재값 + 측정오차) 을 1–5 로 자름 | 측정오차 SD 0.62 |
| ⑤ 난수 시드 | 고정 | 20260910 + 설문번호 |

| 경로 | 중국어권에 준 β | 베트남어권에 준 β | 분석에서 나온 값 |
| --- | --- | --- | --- |
| EQ → SAT | .45 | .30 | .408 / .306 |
| AS → SAT | **.15** | **.45** | .092 / .378 — 차이 유의 |
| SAT → REC | .50 | .50 | .441 / .381 — 차이 없음 |

«준 값»과 «나온 값»이 조금씩 다른 것은 표본(150명)의 우연한 흔들림과 측정오차 때문입니다. 차이를 크게 준 AS → SAT 만 유의하게 갈렸다는 점이 MGA 가 제대로 작동한다는 확인이 됩니다. 문항은 두 집단에 같은 방식으로 만들었으므로 MICOM 에서 측정동일성이 성립하는 것도 «정해 둔 대로»입니다.

**그래서 결과는 «정해 둔 대로» 나옵니다.** 경로가 유의하고 가설이 채택되는 것은 처음부터 그렇게 만들었기 때문이지, 이론이 검증된 것이 아닙니다. 이 실습은 이론을 시험하는 것이 아니라 **SSRA 의 흐름(설계 → 설문 → 분석 → 보고서)이 끊기지 않고, 계산과 보고서 수치가 맞는지** 를 확인하는 용도입니다. 결과를 실제 집단의 특성으로 해석하거나 인용하지 마세요.

> 이 응답은 **생성형 AI 가 지어낸 것이 아닙니다.** 통계 모형과 고정된 난수 시드로 만든 시뮬레이션 자료라, 같은 코드를 다시 돌리면 같은 자료가 나옵니다.

***

## ① 연구설계

1. **연구설계 자동화** → «새 연구설계 작성» [[btn:작성하기]] → 연구 주제 `외국인 유학생의 교육서비스 품질과 만족: 출신 언어권 간 비교` → [[btn:▶ 연구설계 시작|primary]].
2. [[btn:연구모형 구성|tab+diagram-3]] → [[btn:연구변수 일괄등록]] 에 붙여넣기 (순서 그대로):

```
EQ:교육품질
AS:행정서비스품질
SAT:만족
REC:추천의도
```

3. **경로설정** [추가] 두 번: 독립 **EQ, AS** → 종속 **SAT** / 독립 **SAT** → 종속 **REC**. 화살표 3개가 생깁니다.
4. [[btn:가설 설정|tab+lightbulb]] — 가설 3개가 자동으로 생겼는지, 방향이 «긍정적인» 인지 확인합니다.
5. [[btn:조작적 정의|tab+pencil-square]] → [[btn:조작적 정의 일괄등록]]:

```
EQ : 강의 내용·교수 역량·학습 지원 등 교육 서비스의 핵심 품질에 대한 유학생의 지각 정도
AS : 비자·학사·생활 지원 등 행정 서비스의 신속성과 친절성에 대한 지각 정도
SAT : 이 학교에서의 유학 생활 전반에 대한 만족 정도
REC : 같은 출신국의 지인에게 이 학교를 추천하려는 의도의 정도
```

6. [[btn:측정지표 개발|tab+list-ol]] → [[btn:측정지표 일괄등록]] → [[btn:설정확인|primary]]:

```
EQ
EQ1: 강의 내용은 나의 학업 목표에 도움이 된다.
EQ2: 교수님들은 전문적인 지식을 갖추고 있다.
EQ3: 수업 자료와 학습 지원이 충분히 제공된다.
EQ4: 전반적으로 이 학교의 교육 품질은 우수하다.

AS
AS1: 학교 행정 직원은 나의 문의에 신속하게 응답한다.
AS2: 비자·체류 관련 지원이 원활하게 이루어진다.
AS3: 학사 행정 안내를 이해하기 쉽다.
AS4: 전반적으로 학교의 행정 서비스에 만족한다.

SAT
SAT1: 나는 이 학교를 선택한 것에 만족한다.
SAT2: 이 학교에서의 유학 생활은 기대에 부합한다.
SAT3: 나는 이 학교의 교육 서비스에 전반적으로 만족한다.
SAT4: 이 학교에서 공부하는 것은 즐겁다.

REC
REC1: 나는 고국의 친구에게 이 학교를 추천할 것이다.
REC2: 나는 이 학교에 대해 긍정적으로 이야기할 것이다.
REC3: 유학을 고려하는 사람에게 이 학교를 권할 것이다.
REC4: 기회가 되면 이 학교의 상위 과정에 진학할 의향이 있다.
```

## ② 설문지 작성 — 출신 언어권 문항 더하기

1. [[btn:설문지 작성|soft]] (STEP 6) → 연구모형 체크, 리커트 5점 → [[btn:실행|primary]].
2. 설문지 작성 화면 **응답자 배경 정보** 카드에서 **성별·연령대·학력·직업 체크를 모두 끕니다**(응답 파일에 그 열이 없습니다).
3. «추가 문항이 필요하십니까?» 를 **예** 로 바꾸면 일반사항 줄이 생깁니다. 1번 줄에 아래 문항을 적고, 척도생성(보기 만들기)으로 보기 세 개를 만듭니다.

| 칸 | 넣을 것 |
| --- | --- |
| 문항 | 귀하의 모국어(출신 언어권)는 무엇입니까? |
| 유형 | 하나만 고르기(라디오) |
| 보기 | 1 중국어권 · 2 베트남어권 · 3 기타 |

4. [[btn:작성하기|primary]]. 이 설문은 **a1–a16(측정문항) + b1(출신 언어권)** 으로 이루어집니다.

> **왜 «출신 언어권»을 따로 묻나요?** 응답자가 고른 **설문 언어**와 **출신 언어권**은 다를 수 있습니다(베트남 출신이 영어 설문을 고를 수도 있습니다). 평가에서는 집단을 별도 문항(b1)으로 나눴습니다. SSRA 는 이제 응답자가 고른 언어도 **응답 언어(lang)** 변수로 자동 저장하지만, 파일등록으로 올린 자료에는 이 값이 비어 있으므로 이 실습에서는 b1 을 씁니다.

## ③ 번역과 자료수집

### ③-1 설문 번역 (프리미어)

1. **자료수집 자동화** → 이 설문 카드의 [[btn:수집]] → **동의서 작성** 에서 연구 목적·절차·연락처·동의 문구를 적습니다.
2. 같은 화면의 **설문지 언어 사용** 을 **사용** 으로 바꿉니다. 13개 언어 설문이 배경에서 만들어집니다(기다리는 동안 다른 작업을 해도 됩니다).
3. 설문지 URL 을 열어 동의서 화면에서 **English · 中文 · Tiếng Việt** 를 골라 봅니다. 평가 때는 언어마다 **17개 문장(문항 16 + 출신 언어권 1)이 모두 번역**되었습니다. 설계표 CSV 에 세 언어 번역문이 들어 있으니 화면과 견주어 보세요.

| 한국어 | English | 中文 | Tiếng Việt |
| --- | --- | --- | --- |
| 강의 내용은 나의 학업 목표에 도움이 된다. | The lecture content helps me achieve my academic goals. | 课程内容有助于我的学习目标。 | Nội dung bài giảng hỗ trợ mục tiêu học tập của tôi. |
| 학교 행정 직원은 나의 문의에 신속하게 응답한다. | School administrative staff respond promptly to my inquiries. | 学校行政人员对我的咨询快速响应。 | Nhân viên hành chính trường đáp ứng nhanh chóng các câu hỏi của tôi. |

> ⚠ 자동 번역은 **초안**입니다. 실제 연구에서는 원어민 검토·역번역(back-translation)으로 연구자가 번역의 적합성을 확인해야 합니다. 평가에서도 번역 적합성 검토는 연구자의 몫으로 남겼습니다.

### ③-2 응답 파일 올리기

1. 같은 카드에서 **설문지 파일등록** → [[btn:양식파일 다운로드]] 첫 줄이 `a1,…,a16,b1` 인지 확인.
2. **isr_s3_mga_responses.csv** 를 올립니다. **300건** 이면 성공입니다.

## ④ 통계분석 — 다중집단분석

**통계분석 자동화 › 구조방정식** 에서 이 설문(300건)을 고릅니다. 모형은 연구설계에서 그대로 넘어와 있습니다.

### 4-1 전체 PLS-SEM (먼저 한 번)

[[btn:PLS 구조방정식모형 실행|primary]] — 부트스트래핑 · path · 500회 · 양측. 300명 전체에서 세 경로가 모두 유의합니다.

| 경로 | 경로계수 | t 값 |
| --- | --- | --- |
| EQ → SAT | .338 | 7.14 |
| AS → SAT | .231 | 4.46 |
| SAT → REC | .409 | 8.80 |

### 4-2 그룹비교 분석

[[btn:그룹비교 분석 실행|primary]] → 같은 설정에 **비교그룹 설정** 을 아래처럼 고릅니다.

| 칸 | 값 |
| --- | --- |
| 집단변수 | b1 (귀하의 모국어(출신 언어권)는 무엇입니까?) |
| 집단 1 | 중국어권 |
| 집단 2 | 베트남어권 |

### 기대 결과 — 먼저 측정동일성, 그다음 경로 차이

**① 측정동일성(MICOM)** — 경로를 비교해도 되는지부터 봅니다(순열 1,000회).

| 단계 | 결과 | 판정 |
| --- | --- | --- |
| 1 형태 동일성 | 같은 모형·같은 문항·같은 처리 | 성립 |
| 2 구성 동일성 | 네 잠재변수 모두 상관 c ≥ 5% 분위수 (순열 p .394 – .917) | 성립 |
| 3 평균·분산 동일성 | 평균 차·분산 비가 모두 순열 신뢰구간 안 | 성립 → **완전 측정동일성** |

**② 집단별 경로계수와 차이 검정**

| 경로 | 중국어권 (150) | 베트남어권 (150) | 차이 t | p | 판정 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EQ → SAT | .408 *** | .306 *** | 1.08 | .283 | 차이 없음 |
| AS → SAT | .092 (n.s.) | .378 *** | **−2.79** | **.006** | **차이 있음** |
| SAT → REC | .441 *** | .381 *** | 0.66 | .509 | 차이 없음 |

**해석** — 두 집단 모두 교육품질이 만족을, 만족이 추천의도를 높입니다. 그러나 **행정서비스품질은 베트남어권 유학생의 만족에만** 뚜렷한 영향을 줍니다. 측정동일성이 성립했으므로 이 차이를 «문항을 다르게 이해해서 생긴 차이»가 아니라 경로의 차이로 읽을 수 있습니다. (모의 자료라 실제 언어권 특성으로 해석하지는 않습니다.)

> 그룹비교·매개·조절 분석은 난수 시드가 고정되어 있어 같은 자료면 t·p 까지 같은 값이 나옵니다.

### 4-3 AI 해석 — 특히 조심할 것

[[btn:AI 해석 프롬프트|ai+stars]] 로 해석을 받아 보세요. 평가 때 3번 중 **2번**에서 오류가 있었습니다 — 한 번은 차이 검정의 **t 값 자리에 p 값을 적었고**, 한 번은 **독립·종속 방향을 뒤바꿔** «만족이 행정서비스품질에 영향을 준다» 고 썼습니다. 새 숫자를 지어낸 경우는 없었습니다. 표의 t·p·경로 방향과 하나씩 대조하세요.

## ⑤ 보고서 작성

1. **보고서 작성 자동화** → «새 보고서 작성» [[btn:작성하기]] → 유형 **그룹비교 분석** → 이 설문 → [[btn:설정확인|primary]].
2. 그룹별 경로도 두 개, 그룹간 차이 검정 표와 **측정동일성(MICOM) 표**가 함께 들어갑니다.

평가 때 보고서 수치 206개 중 204개가 저장 결과와 그대로 일치했고, 나머지 2개는 기준값(1.96)이었습니다.

## 막히기 쉬운 곳

| 증상 | 확인할 것 |
| --- | --- |
| 파일등록 «성별의 컬럼명이 다릅니다» | ② 2번 — 배경정보 체크를 끄지 않았습니다 |
| «특별문항의 컬럼명이 다릅니다» | 추가 문항(b1)을 만들지 않았거나 두 개 이상 만들었습니다 |
| 그룹비교 실행 시 «집단변수를 선택해 주세요» | 비교그룹 설정에서 b1 을 고르세요 |
| «설문지 언어 사용» 을 바꿀 수 없습니다 | 프리미어 요금제 기능입니다. 번역은 건너뛰고 ③-2 부터 진행해도 됩니다 |
| 영어 응답자 집단이 없습니다 | 정상입니다. 영어 설문은 번역 기능 확인용으로만 만들었고, 응답은 중국어권·베트남어권만 생성했습니다 |

## 연습 문제

1. MICOM 2단계가 **성립하지 않았다면** 경로계수 비교를 어떻게 보고해야 할까요?
2. b1 에 «기타» 응답이 섞여 세 집단이 되었다고 해 봅시다. SSRA 의 그룹비교는 두 집단씩 비교합니다 — 세 쌍을 비교할 때 유의수준은 어떻게 조정해야 할까요?
3. AI 해석 결과에서 «통계량 오대응»(t 자리에 p)이나 «방향 오류» 가 있는지 찾아보세요.

## 함께 읽기

- 다른 시나리오: [① PLS-SEM](post.php?id=228) · [② 생존분석](post.php?id=229)
- [[통계분석] 그룹비교 모형 분석](post.php?id=69) · [그룹비교 모형 분석 2 — 검정 기법과 수식](post.php?id=181)
- [[실습예제] 그룹비교분석 실습 예제 — UTAUT 모형](post.php?id=73)
- [사용 매뉴얼] [자료수집 자동화](post.php?id=5) · [구조방정식·PLS·매개/조절](post.php?id=7) · [보고서 작성](post.php?id=9)

S3 실습 자료 묶음 (ZIP)