Introduction to Path Analysis 다변량 통계 분석법 SEM

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소개글
Introduction to Path Analysis 다변량 통계 분석법 SEM에 대한 자료입니다.
본문내용
「다변량통계분석법(SEM)」
Introduction to Path Analysis
[질문]
(p.98) 경로모형에서 설명오차 간의 상관을 포함시키는 것은 그렇게 간단한 문제가 아니라고 되어 있는데, 그 이유가 궁금합니다(물론 책에서 나중에 다룰 것이라고 되어 있기는 하지만 그게 어딘지를 찾지 못해서T-T).
(p.102) 비례 제약(proportionality constraint)이나 부등 제약(inequality constraint)을 사용한 연구를 혹시 찾을 수 있을지?
(p.104) 부분재귀모형(partially resursive model)으로 제시된 두 가지 모형중에서 비-활모양(bow-free pattern)모형은 재귀모형인것처럼, 활모양(bow pattern)모형은 비재귀모형으로 간주하여 분석해야한다고 되어 있는데 그 이유가 궁금합니다. 그냥 그렇구나..하고 받아들이면 되는 것인지.
(p.107~108) 책에서 비재귀모형에서 설정된 경로의 특정한 양상으로 인해 판별문제가 발생할 수도 있다고 하면서 식 5.2(a+b=6,`3a+3b=18)와 같이 2개의 관측된 정보와 2개의 모수를 가지고 있음에도 고유의 해를 가지지 않는 경우를 소개하고 있습니다. 그런데 실제로 어떠한 경우인지 잘 와 닿지 않았습니다. 이러한 문제가 나타나는 것이 모형 자체의 속성 때문이라고 하였는데 그 말도 전혀 이해가 안 되었습니다T-T.
[내용 정리]
1. 경로분석은 관찰변수들 간에 가정된 인과관계를 추정하는 기법으로, 관측된 상관의 인과적 측면과 비인과적 측면을 추정하는 것이 목적이다. 경로모형을 평가한다는 것은 그 모형이 얼마나 데이터를 잘 설명하는지를 평가하는 것이다. 경로분석 연구에서는 대체로 동일한 시점에 측정된 변수를 기초로 연구를 수행하는 경우가 더 많으며, 그 경우 상관관계로부터 인과성을 추론하기 위해서는 이론과 연구에 대한 확고한 지식이 바탕이 되어야 한다.
2. 경로모형의 설정
1) 변수선정 : 연구자가 관심을 두는 현상에 영향을 미치는 변수들이 무엇인지를 규명한다. 중요한 원인변수를 누락하면 인과효과에 대한 추정치가 부정확해질 수 있으므로, 많은 이론과 연구를 주의 깊게 검토하여 중요한 변수가 누락되지 않도록 노력해야 한다.
2) 가설적 구인의 측정 : 경로분석에서는 각 구인별로 하나의 관찰된 측정치만 사용하기 때문에 신뢰로우면서 타당한 측정치를 사용할 수 있도록 해야한다.
3) 경로분석의 기본 원칙 : 변수들 간 상관은 각각 두 종류의 인과관계, 비인과관계 반영 - 인과관계 1 : 한쪽 방향으로만 가정된 효과(직간접효과)
- 인과관계 2 : 직간접 피드백 고리
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