[통계분석] 인과관계 모형 분석

연구 Q&A

# 인과관계 모형 분석

인과관계 모형은 사회과학연구에서 가장 일반적으로 사용되는 연구모형으로, 독립변수와 종속변수로 구성됩니다.

![인과관계 모형](upload/diagrams/stat_7.png)

최근의 인과관계 모형은 독립변수와 종속변수가 1차원적으로 구성된 다중회귀모형이 아니라, 독립변수와 종속변수 간의 여러 변수(매개변수 등)를 포함하는 **경로모형**으로 발전하고 있습니다. 다만 인과관계 모형 분석에서의 관심은 변수들 간 **직접경로**의 유의성 검증에 초점을 맞춥니다.

## 통계분석 도구

| 통계분석 | 통계기법 | 통계도구 |
| ---- | ---- | ---- |
| 회귀분석 | 다중 회귀분석 | SPSS, R, SAS |
| 구조방정식모델링 | PLS 구조방정식모델링 | Smart-PLS, PLS-Graph, R(plspm) |
| 구조방정식모델링 | 공분산 기반 구조방정식모델링 | Amos, Lisrel, Mplus, R(Lavaan) |

## 회귀분석 vs SEM

회귀분석은 관측변수만을 독립·종속변수로 다루기 때문에, 여러 측정지표를 평균 내어 하나의 변수로 처리해야 하는 번거로움과 측정 오류 가능성이 있습니다. 또한 여러 변수를 포함한 경로모형은 여러 번의 회귀분석을 나누어 수행해야 합니다.

구조방정식모델링(SEM)은 연구모형을 잠재변수·측정지표·경로로 구성한 후, **한 번의 실행**으로 신뢰도·확인적 요인분석 결과와 경로들의 유의성을 동시에 산출합니다. 따라서 오늘날 인과관계 모형 분석에는 SEM을 이용하는 것이 일반적인 추세입니다.

## PLS-SEM 분석 절차

PLS 구조방정식모델링에서의 분석은 다음 순서로 진행됩니다.

**외부모형(측정모형) 평가 → 내부모형(구조모형) 평가**

* **외부모형 평가** — 측정지표들의 신뢰도(클론바흐 알파·합성신뢰도 ≥ 0.7)와 타당도(집중타당도 AVE ≥ 0.5, 판별타당도 등)를 평가
* **내부모형 평가** — 경로계수의 유의성(p < 0.05, 부트스트랩 기반), 결정계수(R², 0.19=약함·0.33=중간·0.67 이상=큼)를 평가

## SSRA에서 활용하기

SSRA의 **통계분석 자동화**에서 PLS 구조방정식모델링을 바로 실행하고, AI 프롬프트로 결과 해석까지 받을 수 있습니다.

## 다음 단계

* [매개효과 모형 분석](post.php?id=67)으로 이어가세요.