상세정보

구조방정식 모델링(Structural Equation Modeling : SEM)은 오늘날 사회과학 및 행동과학 분야에서 가장 많은 각광을 받고 있는 분석법 가운데 하나이다. 이와 관련된 많은 통계 패키지들이 개발되었는데, 그 가운데 우리나라에서는 Amos와 LISREL이 많이 쓰이고 있다. Amos의 기본모델에서 고급모델에 이르기까지 다양한 수준의 내용을 포함한 교재다.

【Data 및 Input File은 http://www.esem.co.kr에서 다운로드받을 수 있다.】

구조방정식 모델링(Structural Equation Modeling : SEM)은 오늘날 사회과학 및 행동과학 분야에서 가장 많은 각광을 받고 있는 분석법 가운데 하나이다. SEM이 각광을 받으면서 이와 관련된 많은 통계 패키지들이 개발되었는데, 그 가운데 우리나라에서는 Amos와 LISREL이 많이 쓰이고 있다. Amos와 LISREL 가운데 최근 우리나라에서 가장 많은 주목을 받고 있는 것이 Amos이다. Amos는 그래픽에 기반을 둔 사용 환경으로 주목을 받고 있다. 즉 Amos는 명령문에 기반을 둔 패키지가 아니라, 모델을 그린 다음 분석을 하면 되므로 LISREL처럼 명령문을 몰라도 사용하는 데 크게 어렵지 않다.
Amos의 사용자가 늘어나면서 이와 관련된 많은 책들이 출판되어 Amos를 학습하고자 하는 연구자에게 도움을 주고 있다. 이 책은 기본모델에서 고급모델에 이르기까지 다양한 수준의 내용을 포함한 것이 가장 큰 특징이다. 이 책 한 권이면 Amos에 의한 SEM 공부는 충분할 것이다. 이 책이 Amos를 학습하고자 하는 연구자에게 도움이 되기를 바란다.

머 리 말

저자는 󰡔Amos 24 구조방정식모델링󰡕 책(2017)에서 개념타당도를 평가하기 위해 쓰이는 CR 및 AVE를 계산할 때 Amos에서 보고되는 오차분산을 이용해서는 안 된다는 점을 힘주어 강조했었습니다. 그런데 국내에서 발행된 Amos 책이나 Amos를 이용한 논문이나 Amos와 관련된 유튜브 동영상 등을 보면 아직도 그러한 오류가 있는 것을 볼 수 있습니다. 심지어 국내 우수 등재지에 실린 논문에서도 아직도 그러한 오류가 발견되고 있습니다. 이러한 오류를 보면 저자의 외침이 메아리에 불과한 것 같아 참으로 안타까운 마음을 금할 길이 없습니다. 제발 그러한 오류를 범하지 말기를 연구자들에게 다시 한 번 간곡히 당부하고자 합니다. 이 책 이후에는 저자의 이러한 안타까운 마음이 사라지기를 간절히 소망합니다.
이 책은 󰡔Amos 24󰡕 책에 다음과 같은 사항이 추가 및 보완되었습니다.
➊ 제3장에 효과분해(effect decomposition)에 대해 기술하였습니다.
➋ 제10장에 판별타당도 평가를 HTMT 기준으로 하는 것에 대해서도 기술하였습니다.
판별타당도 평가를 위해 기존에 많이 이용된 AVE 기준보다 더 엄격한 것으로 나타나 최근에 이를 이용한 평가가 늘고 있습니다.
➌ 제14장에 팬텀변수(phantom variable)에 의해 다중매개모델을 분석하는 방법 외에 사용자 정의 추정(user-defined estimand)에 의해 분석하는 것에 대해서도 기술하였습니다. 또한 팬텀변수를 만드는 다른 방법에 대해서도 기술하였습니다.
➍ 제14장에 다중집단매개모델(multiple group mediation model)을 분석하는 것에 대해 기술하였습니다. 다중집단매개모델은 두 집단 이상 간에 매개효과가 차이가 있는가를 검정하는 것입니다.
➎ 제16장에 단일지표를 이용하는 또 다른 방법에 대해 기술하였습니다.
➏ 제17장에 공통방법분산(common method variance: CMV)을 진단하는 것에 대해 추가하였습니다. CMV를 진단하는 것이 최근 연구의 대세입니다. 그러한 면에서 ‘top journal’에서는 CMV를 진단하지 않으면 ‘desk reject’이 될 정도로 강조 되고 있습니다.
➐ 참고문헌을 각 장별로 APA 스타일(7판)에 맞게 기술하여 독자들에게 실질적인 도움이 되도록 정리하였습니다.

정보제공 :

CHAPTER 1 SEM의 개요
1. SEM의 의의
2. SEM의 특성
3. SEM이 선호되는 이유

CHAPTER 2 Amos의 이해
1. Amos 소개
2. Amos로 경로도 그리기
3. Amos에 의한 SEM 분석 절차

CHAPTER 3 SEM의 기초
1. SEM의 변수
2. 확인적 요인분석
3. 완전모델
4. 경로분석

CHAPTER 4 모델구축 및 경로도 작성
1. 모델개념화 및 경로도 작성
2. 본서의 주된 연구모델
3. 다차원개념의 모델구축
4. 비재귀모델

CHAPTER 5 자료수집 및 자료점검
1. 자료수집: 표본크기의 결정
2. 자료점검

CHAPTER 6 모델설정, 모델식별, 모델추정
1. 모델설정
2. 모델식별
3. 모델추정

CHAPTER 7 분석 결과의 평가 및 해석
1. 해의 검토
2. 모델적합도 평가
3. 결과의 해석

CHAPTER 8 모델수정
1. 모델수정의 의의 및 전략
2. 모델수정 시 고려사항
3. 수정모델의 적합도 평가
4. 모델수정의 예
5. Amos에 의한 설정탐색

CHAPTER 9 분석 결과의 제시 및 기술
1. 개념적 모델과 통계적 모델의 기술
2. 결과의 기술
[부록] SEM의 결과제시를 위한 체크리스트

CHAPTER 10 반영지표와 조형지표, 항목묶기, 개념타당도 평가
1. 반영지표와 조형지표
2. 항목묶기
3. 개념타당도 평가

CHAPTER 11 조절효과분석(Ⅰ): 비메트릭변수
1. 조절효과의 의의
2. 비메트릭변수의 조절효과분석

CHAPTER 12 조절효과분석(Ⅱ): 메트릭변수
1. 잠재변수의 조절효과분석
2. Ping의 접근법
3. Marsh 등의 접근법
4. Lin 등의 접근법
5. 대응된 쌍 전략을 위한 고려사항
6. Little 등의 접근법

CHAPTER 13 매개효과분석(Ⅰ): 단일매개모델
1. 매개효과분석의 의의
2. 단일매개효과모델: 예 1
3. 단일매개효과모델: 예 2
4. 단일매개효과모델: 예 3

CHAPTER 14 매개효과분석(Ⅱ): 다중매개모델
1. 병렬다중매개모델
2. 연속다중매개모델
3. 다중매개모델: 예 1
4. 다중매개모델: 예 2
5. 다중매개모델: 예 3
6. 다중집단매개분석

CHAPTER 15 경로계수의 집단 간 비교, 경로계수의 상대적 효과분석, 통제변수의 도입
1. 경로계수의 집단 간 비교: 경로모델
2. 경로계수의 집단 간 비교: 구조모델
3. 경로계수의 상대적 효과분석
4. 통제변수의 도입

CHAPTER 16 동치모델, 단일지표설정
1. 동치모델
2. 단일지표설정

CHAPTER 17 공통방법분산
1. 공통방법분산의 의의 및 원천
2. 공통방법분산의 통제방법
3. 공통방법분산의 진단 및 편의추정