구조방정식모형(SEM)은 관찰 변수와 잠재 변수 간의 복잡한 상호관계에 대한 이론을 검증하는 데 유용한 범용 모델링 프레임워크 입니다. 예를 들어, SEM은 직원 설문 조사 데이터에 적용되어 동기 부여, 스트레스, 리더십, 보상, 직무 만족도가 서로에게 미치는 영향에 대한 상충되는 이론들을 검증할 수 있습니다. SEM은 전통적으로 사회과학에 적용되어 왔지만, 자연과학 및 공학에도 잠재적으로 적용될 수 있습니다 .
학술 연구자를 대상으로 하는 이 웨비나에서는 경로 분석 및 구조 회귀 분석을 위한 SEM 개념과 기법을 소개합니다. 또한, 학술 전용으로 모든 기능을 갖춘 무료 JMP 학생용 버전인 JMP 학생용 에디션 에서 이러한 기법을 구현하는 방법도 다룹니다. 주제는 다음과 같습니다.
모델 구조를 시각화하고 지정하기 위한 대화형 경로 다이어그램입니다.
관찰된 변수 간의 관계에 대한 이론을 검정하기 위한 경로 분석.
잠재 변수를 경로 분석에 통합합니다(즉, 구조적 회귀).
조건부 프로세스 모델(즉, 중재 및 조절)에 적합함.
한 번의 클릭으로 중첩된 모델을 비교합니다.
