교육통계 R랑가몰라 9. 구조방정식(SEM) 3) 경로모형

 

안녕하세요, 이번엔 구조방정식 경로 모형에 대해서 알아보려 합니다.

 

저번 요인분석에 이어서

 

이번엔 드디어(?) 변수들을 활용해서

 

서로 어떤 관계를 가지고 있는지 구조방정식에 적용해볼까요.

 

저번장에서 다루었던 모형 검증에서 이어갑니다.

 

1. 모형설정

 

모형검정을 통해 제가 사용하려고 했던 행동통제, 학업시간관리, 학습활동, 삶의 만족도, 자아존중감

 

5가지 변인의 요인 분석을 마쳤고

 

이제 이 변수들간의 관계를 설정해서 보고자 합니다.

 

물론, 이 변수들간의 관계를 설정하는 데 있어서

 

정말 열심히 이론적 배경을 고려해야 하나

 

여기서는... 너무 귀찮.. 연습이니까요.. R을 활용하는데 중점을 둔ㅎㅎ

 

다음 그림과 같은 관계를 가지고 있지 않을까 하는 가정을 먼저 해봅니다.

 

 

1. 행동통제가 자아존중감, 삶의 만족도에 영향을 주고

 

2. 학업시간관리는 자아존중감에 영향을 주고

 

3. 학습활동은 자아존중감, 삶의 만족도에 영향을 주고

 

4. 자아존중감이 삶의 만족도에 영향을 주는 모형을 설정해보았습니다.

 

이걸 그럼 R로 옮겨 볼까요?

 

1에서 종속변수는 자아존중감, 삶의 만족도 / 독립변수는 행동통제

 

2에서 종속변수는 자아존중감 / 독립변수는 학업시간관리

 

3에서 종속변수는 자아존중감, 삶의 만족도 / 독립변수는 학습활동

 

4에서 종속변수는 삶의 만족도입니다. / 독립변수는 자아존중감

 

종속변수는 자아존중감, 삶의 만족도 2가지네요

 

회귀분석과 유사하게 "~"을 활용해서 독립변수와 종속변수 관계를 표현하고

 

독립변수는 "+"로 나열합니다.

 

자아존중감 ~ 행동통제 + 학업시간관리 + 학습활동

삶의 만족도 ~ 행동통제 + 학습활동 + 자아존중감

 

파란색 부분은 저번에 했던 요인 분석 결과 사용하는 문항이고요

 

여기에 이어서

 

빨간색 부분은 변수 간의 관계를 설정한 모습입니다.

 

model3 <- 'control =~ INT2C01w5+INT2C02w5+INT2C03w5

manage =~ INT2D01w5+INT2D02w5+INT2D03w5+INT2D04w5

learn =~ EDU2A01w5+EDU2A02w5+EDU2A03w5+EDU2A04w5

life =~ PSY3B01w5+PSY3B02w5+PSY3B03w5

self =~ PSY2A01w5+PSY2A03w5+PSY2A04w5+PSY2A07w5+PSY2A10w5

self ~ control+manage+learn

life ~ control+learn+self'

 

이렇게 모델을 설정하신다음

 

sem함수를 사용하면 됩니다.

 

그리고 결과를 일단 a 객체에 담아볼게요

 

 

이렇게 결과를 보면..

 

카이제곱 값, TLI, CFI, RMSEA 값 확인해주시고

 

각 값들이 양호한 값이 나오면 그대로 가면 되고

 

양호하지 않다면.. 모델을 수정해야 합니다... 경로를 수정해야겠죠.

 

다행히 여기서는 다 양호하게 나와서..ㅎㅎ

 

바로 회귀계수를 보겠습니다.

 

regressions에서 각 변수가 유의하게 영향을 주는지 확인하면 됩니다.

 

 

아;; 유의한 게 두 개 밖에 없네요..ㅋㅋㅋ

 

학습활동은 자아존중감에,

 

자아존중감은 삶의 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났습니다.

 

경로에 대해서 표로 정리해보면

이걸 PPT로 그려보면

 

실제 어디 과제나 논문이면 더 깔끔하게 그리시길..ㅎ

 

왼쪽에 외생변수들끼리는 상관을 따로 표시해줍니다(파란색)

 

*외생변수: 모형에서 다른 변수에 의해 설명되지 않는 변수

**내생변수: 모형에서 다른 변수에 의해 설명되는 변수

 

변수 간의 상관은 따로 기초통계 다루던 챕터를 참고해주세요..ㅎㅎ

 

그리고 유의한 경로는

 

학습활동 -> 자아존중감

 

자아존중감 -> 삶의 만족도인데

 

앗 이 경로는...

 

매개효과가..?ㅋㅋㅋ

 

2. 매개효과 검정

 

뜻밖의(?) 매개효과를 만나게 되었네요ㅋㅋㅋ

 

모형 설정 자체가 사실 매개효과를 포함하고 있는데

 

여기서는 학습활동 -> 삶의 만족도로 가는 직접효과가 유의하지 않기 때문에

 

완전 매개효과인 것으로 보이네요

 

이를 검정해봐야겠죠..?ㅋㅋㅋ

 

앞서 사용했던 모델에 매개효과만 따로 지정해주면 됩니다.

mediate <- 'control =~ INT2C01w5+INT2C02w5+INT2C03w5

manage =~ INT2D01w5+INT2D02w5+INT2D03w5+INT2D04w5

learn =~ EDU2A01w5+EDU2A02w5+EDU2A03w5+EDU2A04w5

life =~ PSY3B01w5+PSY3B02w5+PSY3B03w5

self =~ PSY2A01w5+PSY2A03w5+PSY2A04w5+PSY2A07w5+PSY2A10w5

self ~ control+manage+a*learn

life ~ control+c*learn+b*self

indirect effect: = a*b'

 

a = 학습활동 -> 자아존중감

b = 자아존중감 -> 삶의 만족도

c = 학습활동 -> 삶의 만족도

 

c는 직접효과인데, 통계적으로 유의하지 않으니

indirect effect에서 간접효과인 a*b만 설정하였습니다.

 

그리고 bootstrap을 사용해서 분석을 하면 됩니다.

그러면 결과가

 

앞서 설정한 경로에 대한 표시가 따로 생겼고

 

뒤쪽에 이렇게 매개효과 검정한 결과가 나타납니다.

 

통계적으로 유의하네요!

 

그리고 parameterestimates 함수를 사용해서 신뢰구간 구해줍니다.

다시 표로 정리를... 하면..

완전 매개효과까지 검정이 되었네요 ㅎㅎ

 

여기까지 해서 경로 모형 분석해보았습니다.

 

감사합니다!