구조 방정식 모델링(SEM)의 또 다른 달에 오신 것을 환영합니다. 이번 달에는 주요 기능인 경로 다이어그램에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 경로 다이어그램은 SEM을 사용할 때 시스템에서 변수를 나타내는 시각적 방법입니다. 경로 다이어그램은 이 게시물에서 살펴볼 몇 가지 요소로 구성됩니다. 나는 또한 사용할 것이다 JMP 프로 간단한 경로 다이어그램을 구성하는 방법을 보여줍니다.
변수
이전에 만졌듯이 이달의 포스트 , SEM에서 가장 중요한 두 가지 유형의 변수는 매니페스트 변수와 잠재 변수입니다. 다시 말해서 매니페스트 변수는 시스템에서 측정할 수 있는 변수입니다. 공학의 몇 가지 예는 온도나 압력과 같은 것입니다. 경로 다이어그램에서 매니페스트 변수는 아래와 같이 사각형의 변수 이름으로 표시됩니다(지금은 화살표 무시 – 아래에서 설명하겠습니다).
반면에 잠재변수는 직접 측정할 수 없는 변수입니다. 일반적으로 아이디어 또는 개념입니다. 전통적인 사회 과학 응용 프로그램에서 이러한 잠재 변수는 "인지 능력"과 같은 아이디어가 될 것입니다. 엔지니어링에서 잠재 변수를 정의하는 것이 더 까다로워지지만 잠재 변수가 무엇인지에 대한 아이디어가 있습니다. 몇 가지 예는 시스템이 얼마나 잘 작동하는지에 대한 구성된 척도인 "시스템 상태"입니다. 이것은 우리가 측정할 수 있는 것이 아니지만 온도, 압력 또는 제품의 구성과 같은 매니페스트 변수에서 추론할 수 있습니다.
잠재 변수가 무엇인지에 대한 다른 아이디어가 있습니다. 예를 들어, 지난 게시물에서 보았듯이 FA의 요인에는 다른 분산 소스가 포함되어 있지 않거나 더 구체적으로 측정 오류가 없습니다. 이것은 잠복 변수가 온도와 같이 일반적으로 매니페스트 변수로 간주되는 변수의 "진정한 값"을 찾는 데 사용될 수도 있음을 의미합니다. 잠재 변수는 아래와 같이 원 안에 변수 이름으로 표시됩니다.
SEM에서 중요한 두 가지 다른 변수 정의가 있습니다: 외생 변수와 내생 변수. 외생 변수는 값이 시스템의 다른 변수와 완전히 독립적인 변수입니다. 반대로 내생 변수는 시스템의 다른 하나 이상의 변수에 종속되는 변수입니다. 일반적으로 더 중요한 정의는 매니페스트 및 잠재 변수에 대한 정의이지만 이러한 정의도 유용합니다.
공분산과 분산
위에서 간단히 보았듯이 경로 다이어그램의 또 다른 주요 기능은 화살표입니다. 경로 다이어그램의 화살표는 단방향 또는 양방향일 수 있습니다. 또한 두 변수를 연결하거나 동일한 변수 사이를 이동할 수도 있습니다. 기본적으로 화살표는 연결되는 변수 간의 상관 관계이며 연결할 변수를 선택하는 것은 경로 다이어그램의 설계자에게 달려 있습니다.
양방향 화살표가 있는 경우 두 변수 간의 공분산(서로 영향을 미칠 때) 또는 양방향 화살표가 변수 내에서 자체 포함된 경우 변수 내 분산(매니페스트 및 잠재 위의 변수 예).
로딩 중
경로 다이어그램에서 변수 사이의 단일 방향 화살표는 매니페스트와 잠재 변수 간의 로드를 나타냅니다. 두 변수 사이에 상관관계가 의심되는 경우에 사용됩니다. 일반적으로 로딩 값의 중요성은 첫 번째 변수의 모든 단위 변경에 대해 두 번째 변수의 로딩 양이 변경된다는 것입니다.
위의 그림은 모델이 다이어그램의 각 단일 방향 화살표에 대한 하중과 양방향 화살표의 두 변수의 분산을 맞추는 방법을 보여줍니다. JMP Pro에는 표준화된 하중과 표준화되지 않은 하중의 두 가지 유형의 하중이 보고됩니다. 표준화되지 않은 하중은 주어진 기본 하중이며 위 다이어그램에 표시된 하중입니다. 이러한 로딩은 데이터의 크기를 반영하므로 회귀 모델의 계수와 동일합니다(내 Discovery Summit 프레젠테이션에서 " 구조 방정식 모델링을 통해 시각적으로 기본 선형 회귀 탐색 " 이에 대한 자세한 내용은).
반면에 표준화된 계수는 단순히 경로 다이어그램의 변수 간의 상관 관계이므로 원본 데이터의 규모를 반영하지 않습니다. 두 로딩 유형 모두 유용할 수 있으므로 차이점을 아는 것이 중요합니다.
선형 회귀 경로 다이어그램
이제 우리는 경로 다이어그램의 주요 두 가지 기능, 변수 및 이들을 연결하는 화살표를 탐색했으므로 기본 경로 다이어그램을 구성할 수 있습니다.
SEM에서 가장 간단한 옵션은 매니페스트 변수만 사용하여 모델을 만드는 것입니다. 이것의 한 예는 단방향 화살표로 연결된 매니페스트 변수를 사용하는 경우입니다. 이 모델을 구성하여 SEM 방법론을 사용하여 시각적 형식으로 선형 회귀를 재현합니다. 이것은 몇 가지 이유로 기존의 선형 회귀와 비교할 때 유용할 수 있으며, 더 자세히 알고 싶다면 다음을 권장합니다. 이 주제에 대한 디스커버리 서밋 프레젠테이션 .
여기서 주목해야 할 주요 이점은 경로 다이어그램을 사용하여 SEM에서 기존 모델링 방법을 재현할 수 있으므로 변수와 하중을 시각적 형식으로 표시하여 분석을 더 쉽게 볼 수 있다는 것입니다. 이러한 방식으로 데이터를 분석하면 기존 분석 방법을 사용할 때 즉시 명확하지 않을 수 있는 관계를 발견할 수 있습니다. 이에 대한 한 가지 예는 SEM을 사용하여 시스템을 모델링할 때 각 간접 및 직접 효과의 기여도를 별도로 쉽게 볼 수 있다는 것입니다. 이것은 우리 시스템의 어떤 상관관계가 다른 변수를 통제하는 데 가장 중요한지에 대한 즉각적인 지식을 제공합니다.
경로 다이어그램에 대한 이 소개가 데이터를 보다 시각적인 형식으로 표현하려는 이유에 대한 주요 통찰력을 제공했기를 바랍니다. 기본 경로 다이어그램을 만드는 방법을 설정했으므로 다음 달 게시물에서는 좋은 경로 다이어그램과 나쁜 경로 다이어그램을 결정하는 방법과 좀 더 복잡한 경로 다이어그램에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
