[통계분석] 구조방정식모델링(SEM) 기초

연구 Q&A

# 구조방정식모델링(SEM) 기초

구조방정식모델링(Structural Equation Modeling, SEM)은 회귀분석의 한계를 보완한 통계기법으로, **확인적 요인분석과 잠재변수에 대한 경로분석을 한 번에** 지원합니다. 최근 인과관계 분석을 수행하는 사회과학연구 다수가 회귀분석 대신 SEM을 사용하고 있습니다.

## 잠재변수와 관측변수

| 구분 | 정의 | 표기 |
|---|---|---|
| 잠재변수(latent variable) | 구성개념이 직접 관찰·측정되지 않는 변수 | 원(타원)형 |
| 관측변수(observed variable) | 잠재변수를 측정하기 위한 변수(측정지표) | 정사각형/직사각형 |

잠재변수들 간의 인과관계는 화살표로 표시하며, 잠재변수와 관측변수 간 화살표는 대부분 잠재변수→관측변수 방향인 **반영지표모형**을 사용합니다.

## 공분산기반 SEM vs PLS-SEM

| 구분 | 공분산기반 구조방정식모델링(CB-SEM) | PLS 구조방정식모델링(PLS-SEM) |
|---|---|---|
| 적합한 연구유형 | 확인적 연구 | 탐색적 연구 |
| 특징 | 모형적합도 지수, 모형의 설정 및 수정, 내포모델 분석 등 전문적 분석 가능 | 적은 샘플 사이즈·비정상 분포자료 분석에 적합, 변수가 많을 때 유리 |
| 주요 통계도구 | Lisrel, AMOS, Mplus | PLS-Graph, SmartPLS |

최근 전세계 유명저널 실증분석 연구의 대다수는 PLS-SEM을 사용하는 것으로 파악되며, 단일지표 사용·조형지표 모형·그룹비교 분석·조절변수 분석에 용이하다는 장점 때문에 선호도가 높습니다.

## SSRA에서 활용하기

SSRA의 **통계분석 자동화**는 무료로 PLS 구조방정식모델링과 공분산기반 구조방정식모델링을 모두 간편하게 지원합니다.

## 다음 단계

* 지금까지는 기초적인 통계기법을 다뤘습니다. 이제부터는 사회과학 **연구모형**에 특화된 4가지 분석기법을 살펴봅니다. [사회과학 연구모형 4가지 유형](post.php?id=65)으로 이어가세요.