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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서동기 (한림대학교) 정선호 (경희대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제5호
발행연도
2017.9
수록면
1,153 - 1,165 (13page)

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구조방정식모형은 사회과학 및 행동과학 연구 분야에서 이론검정을 위해 주로 사용되는 통계방법이다. 최근 이 통계기법에 대한 방법론적 이슈로서 모형명세화 오류와 소표본 문제가 부각되고 있다. 그런데 이 문제들이 구조방정식모형의 대표 추정 방법인 최대우도법에 의한 이론검정에 어떤 영향을 주는지에 대해 여전히 명확하지 않다. 따라서 본 연구에서 최대우도법 그리고 이에 대한 대안으로 개발된 2단계최소자승법과 2단계능형최소자승법을 정확도와 검정력 관점에서 시뮬레이션을 통해 체계적으로 비교해 본다. 이 실험 결과에 따르면, 모형이 정확하게 설정된 경우, 정확도 기준에서 추정방법들 간의 차이는 미미했다. 하지만 모형오류가 발생한 경우, 2단계능형최소자승법은 다른 방법들보다 표본 크기가 작을 때 훨씬 더 정확한 모수추정치를 산출해 내었다. 그리고 이 방법은 명세화 오류에 관계없이 표본 크기가 작을 때에도 제 2종 오류 (Type II error) 수준이 상대적으로 작거나 만족할만한 수준의 검정력을 보여주었다. 이에 반해 다른 두 방법들은 표본이 작은 경우 또는 명세화 오류가 있는 경우 상당히 높은 수준의 제 2종 오류를 나타내었다.
#구조방정식 모형 #모형명세화 오류 #소표본 #2단계최소자승법 #2단계능형최소자승법 #최대우도법 #Maximum likelihood estimation #misspecification #small sample sizes #structural equation models #two-stage least squares #two-stage ridge least squares

목차

요약
1. 서론
2. 구조방정식모형에서 2단계최소자승법
3. Monte Carlo study
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (36)

참고문헌 신청
Ansari, A., Kamel J. and Sharan J. (2000). A hierarchical Bayesian methodology for treating heterogeneity in structural equation models. Marketing Science, 19, 328-347. Bagozzi, R. P. and Yi, Y. (2012). Specification, evaluation, and interpretation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 40, 8-34. Baron, R. M. and Kenny, D. A. (1986). The moderator-mediator variable distinction in social psychological research: Conceptual, strategic, and statistical considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1173-1182. Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables, John Wiley & Sons, New York. Bollen, K. A. (1996). An alternative two stage least squares (2SLS) estimator for latent variable equations. Psychometrika, 61, 109-121.

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