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구조방정식에서 측정변수 간 상관관계에 대한 질문입니다 김원표 / 2020.03.07

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##  본 Q&A는 과거 운영사이트(snscon.com) Q&A에서 좋은 질문에 대한 답변을 학습 목적으로 재정리하셔 업로드한 것입니다. ##

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Q. 안녕하세요?

열심히 amos강의를 공부하고 있는 학생입니다.

여러 논문을 보니까 논문 구조방정식 경로에 대한 검증전에 측정변수간의 zero order correlation을 대부분 표에 명기를 했는데 타당성을 검증하기 위한 것인지 아니면 다른 이유가 있는 것인지 그리고 어떻게 결과가 나와야 하는 것인지 잘 몰라서 문의드립니다.

측정 변수간 상관관계가 너무 높으면 다중 공선성이 있다고 생각해서 변수를 제거해야 하는 건지 혼돈이 되어 여쭈어 봅니다.

답변 부탁드립니다. 감사합니다.


A. 신뢰도를 두 가지 목적입니다. 첫째는 가설의 방향성과 맞는지, 즉 인과관계가 성립하기 위해서는 기본적으로 해당 잠재변수 간에 상관관계가 유의하고 높아야 됩니다. 둘째, 1차적 인과관계있는 변수간에 상관이 2차적(간접) 변수보다 상관이 높아야겠지요. 이를 확인합니다.

예를 들어) 브랜드인지도--->만족도--->충성도 이러한 관계를 설정하였다면, 이 세 가지 변수 간에 상관이 높고 유의한 정(+)의 상관이 나타나야 합니다. 그리고 브랜드 인지<-->만족도간의 상관이 브랜드인지<---> 충성도 간의 상관보다 높아야 하겠습니다.

다중 공선성은 즉 상관이 0.80~0.90 이상으로 높게 되면 추정이 과대추정되며 표준화경로계수가 1.0이상이 되어 잘 못된 결과가 나타날 가능성이 높습니다.이는 관측변수간에도 파악해야 합니다. 잠재변수 역시 높은 상관이 나타나면 제거하는 것이 모형에 좋습니다.