Structural Equation Model [목차] == 개요 == 연구자가 사전에 이론을 토대로 수립한 모델이 자료에 의해 지지되는지 검증하는 [[연구방법론]]. Jöreskog(1973)가 경로 분석과 [[요인 분석]]을 기반으로 LISREL이라는 프로그램을 개발하면서 구축되었다. 측정 변수들 간의 [[공분산]]을 이용해 상호 관계구조를 분석하는 분석이다. 측정모형과 구조모형을 통해 모형 간의 인과관계를 파악한다. * 측정모형: 확인적 [[요인 분석]] (CFA)로 분석한다. * 구조모형: 경로 분석을 통해 분석한다. 구조방정식 모형으로는 [[FRB/US]] 등이 있다. 구조방정식 소프트웨어로는 [[AMOS]]가 많이 사용된다. LISREL은 2000년대까지 많이 사용되었으나 국내에서는 그 비율이 점점 줄어들고 있다. == 사용되는 변수 == * 관측변수[* observed variable.측정변수(measured variable), 명시변수(manifest variable)라고도 불린다.]: 직접 측정이 되는 변수로써 잠재변수와 연결되어 잠재변수를 측정한다. [* [[http://kanggc.iptime.org/other/misc/sem.pdf|정책(사업)평가를 위한 구조방정식모형(SEM)의 이론과 응용]] ] * 잠재변수(latent variable): 구성(construct)이 직접 관찰되거나 측정되지 않는 변수를 말하며 잠재변수 자체로는 측정이 불가능하므로 관측변수에 의해 간접적으로 측정된다. * 외생변수(exogenous variable): [[독립변수]]의 개념. 다른 변수에 영향을 주는 변수를 말한다. * 내생변수(endogenous variable): 최소한 한번은 직접 또는 간접적으로 영향을 받는 변수를 말한다. * 오차변수(error variable): 측정오차 + 잔차 * 측정오차 (measurement error): 잠재변수를 완전하게 설명하지 못하는 정도 * 잔차 (residue), 구조오차 (structural error): 내생변수가 외생변수에 의해 설명되지 못하는 정도 == 변형 == === [[다층구조방정식]] === [[회귀 분석]]을 구조방정식으로 만들듯, [[다층 모형]]을 [[다층구조방정식]]으로 만들 수 있다. 위계적인 구조를 가진 자료에 대해 변인 간의 구조모형을 분석하고자 할 때 적합한 통계적 방법이다. ==== 베이지안 다층 구조방정식 ==== 다층 구조방정식 모형에서의 최대우도법 적용은 모형의 복잡성으로 인해 분산에서의 음수값[* 음오차분산, heywood case.]이 흔히 발생할 수 있는 데에 반해, 베이지안 추정방법은 이러한 문제를 해결할 수 있어 최대우도법보다 더 정확하게 모수를 추정할 수 있게 된다(Depaoli & Clifton, 2015)[* [[http://s-space.snu.ac.kr/bitstream/10371/110005/1/8.%EC%9D%B4%EA%B8%88%ED%98%B8_%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%A7%80%EC%95%88%EB%8B%A4%EC%B8%B5%EA%B5%AC%EC%A1%B0%EB%B0%A9%EC%A0%95%EC%8B%9D-%EC%88%98%EC%A0%95.pdf|베이지안 다층 구조방정식 모형을 적용한 학생 및 학교수준 변인과 수학성취도의 관계 분석]] ] [[분류:연구방법론]]