아직 다 이해한 것은 아니지만, 몇 가지 궁금한 점이 있어 질문을 드립니다. 1) 가설을 검증하기 위한 것이 아니라 측정도구를 만드는 과정에서 구조방정식의 측정모델 부분(확인적 요인분석)만 활용하려고 합니다. 예를 들어 '정치적 민주화' 수준을 측정하기 위해 ind60, dem60, dem65로 구분하여 각 관측변수를 만들고, 정치적 민주화 수준을 측정하는 도구의 신뢰도와 타당도를 구한다고 할 때, 탐색적 요인분석을 하여 요인구조를 살펴보고 알파계수로 신뢰도를, 요인적재값에 따라 수렴타당도와 판별타당도에 관해 말하는 것으로 충분할까요? 2) 확인적 요인분석의 결과에서 모형적합도가 적정 수준에 해당하고 알파계수와 복합신뢰도 계수가 모두 0.8 이상이지만, AVE가 0.5보다 작다면 신뢰도에 문제가 있다고 보아야 할까요? 3) AVE가 0.5보다 작다면 타당도에 문제가 있고 sqrt(avevar)이 잠재요인 간 상관계수보다 작을 것으로 예상되기 때문에 AVE가 커지도록 하기 위해서도 모델을 수정하는 것인가요? 4) 측정도구를 만들 때 모델을 수정한다는 것이 관측변수나 요인을 추가하는 것이 될 수 있을까요?
1) 측정도구를 만드는 작업은 이론적 배경을 기초로 하는 것이 좋습니다. 단일차원성, 신뢰도, 타당도 등의 지표를 충분히 충족하는 것도 중요하지만 그러한 기계적 충족 여부뿐만 아니라 내용적 면에서의 타당도도 중요할 수 있습니다(content/face validity). 그래서 종합적인 판단이 필요할 수 있습니다. 또한 구조방정식모델링에서는 확인적 요인분석 수행 시 잠재변수와 관측변수 간의 경로계수만 자유모수(free parameter)로 설정하여 추정하며, 교차적재 부분은 고정모수(fixed parameter)로 설정하여 0으로 지정하기 때문에 교차적재는 추정되지 않습니다. 따라서 이론적 기초하에 새로운 측정도구를 만든다면 탐색적 요인분석을 통해 교차적재를 반드시 살펴볼 필요가 있습니다. 2) 지표들은 어느 한 가지만을 가지고 판단하기 어려울 수 있습니다. 관련 문헌들 살펴보고 연구하시는 도메인에서의 지표값들과 비교해서 종합적으로 판단하시기 바랍니다. 3) 모델의 수정은 신중하게 해야 합니다. 어떠한 이론적/문헌적/경험적 정당성 없이 단지 지표값을 맞추기 위해 수정하는 것은 가능한 지양해야 합니다. 4) 연구목적에 따라 달라질 수 있습니다. 이론적/문헌적/경험적으로 타당하다면 관측변수를 제거하거나 추가할 수 있습니다.
![[몰아보기] 통계데이터분석 - 데이터 수집 🔑 데이터 수집 원천 | 표본과 모집단 | 측정척도 | 명목척도 | 서열척도 | 간격척도 | 비율척도 | 신뢰도분석 | 타당도분석](http://i.ytimg.com/vi/eZ1aJc5sspI/mqdefault.jpg)
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압축적이고 명쾌한 설명 감사드립니다^^
감사합니다^^😎
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아직 다 이해한 것은 아니지만, 몇 가지 궁금한 점이 있어 질문을 드립니다. 1) 가설을 검증하기 위한 것이 아니라 측정도구를 만드는 과정에서 구조방정식의 측정모델 부분(확인적 요인분석)만 활용하려고 합니다. 예를 들어 '정치적 민주화' 수준을 측정하기 위해 ind60, dem60, dem65로 구분하여 각 관측변수를 만들고, 정치적 민주화 수준을 측정하는 도구의 신뢰도와 타당도를 구한다고 할 때, 탐색적 요인분석을 하여 요인구조를 살펴보고 알파계수로 신뢰도를, 요인적재값에 따라 수렴타당도와 판별타당도에 관해 말하는 것으로 충분할까요? 2) 확인적 요인분석의 결과에서 모형적합도가 적정 수준에 해당하고 알파계수와 복합신뢰도 계수가 모두 0.8 이상이지만, AVE가 0.5보다 작다면 신뢰도에 문제가 있다고 보아야 할까요? 3) AVE가 0.5보다 작다면 타당도에 문제가 있고 sqrt(avevar)이 잠재요인 간 상관계수보다 작을 것으로 예상되기 때문에 AVE가 커지도록 하기 위해서도 모델을 수정하는 것인가요? 4) 측정도구를 만들 때 모델을 수정한다는 것이 관측변수나 요인을 추가하는 것이 될 수 있을까요?
1) 측정도구를 만드는 작업은 이론적 배경을 기초로 하는 것이 좋습니다. 단일차원성, 신뢰도, 타당도 등의 지표를 충분히 충족하는 것도 중요하지만 그러한 기계적 충족 여부뿐만 아니라 내용적 면에서의 타당도도 중요할 수 있습니다(content/face validity). 그래서 종합적인 판단이 필요할 수 있습니다. 또한 구조방정식모델링에서는 확인적 요인분석 수행 시 잠재변수와 관측변수 간의 경로계수만 자유모수(free parameter)로 설정하여 추정하며, 교차적재 부분은 고정모수(fixed parameter)로 설정하여 0으로 지정하기 때문에 교차적재는 추정되지 않습니다. 따라서 이론적 기초하에 새로운 측정도구를 만든다면 탐색적 요인분석을 통해 교차적재를 반드시 살펴볼 필요가 있습니다.
2) 지표들은 어느 한 가지만을 가지고 판단하기 어려울 수 있습니다. 관련 문헌들 살펴보고 연구하시는 도메인에서의 지표값들과 비교해서 종합적으로 판단하시기 바랍니다.
3) 모델의 수정은 신중하게 해야 합니다. 어떠한 이론적/문헌적/경험적 정당성 없이 단지 지표값을 맞추기 위해 수정하는 것은 가능한 지양해야 합니다.
4) 연구목적에 따라 달라질 수 있습니다. 이론적/문헌적/경험적으로 타당하다면 관측변수를 제거하거나 추가할 수 있습니다.