Amos를 이용한 그룹 차이(조절) 분석2 (이론 심화)

[통계 이야기/SEM 기초 및 Amos] - Amos를 이용한 그룹 차이(조절) 분석1 (이론)

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[통계 이야기/SEM 기초 및 Amos] - Amos를 이용한 그룹 차이(조절) 분석5 (실전3)

 

이번 포스팅에서는 invariance test에 대해서 좀 더 깊게 살펴보려고 해요.

만약 이론은 필요 없고 실전 분석이 중요하다 하시면 넘어가셔도 돼요.

 

전 포스팅에서 확인적 요인분석을 할 때 invariance test를 해야 한다고 했죠?

이걸 factorial invariance라고 부르기도 해요.

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이 factorial invariance에는 4개의 단계(?)가 있어요.

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Configural invariance

이 단계는 가장 낮은 단계로, 전체적인 패턴이 그룹 간에 차이가 있는가 없는가를 봐요.

즉, 두 그룹의 전체적인 모델 핏에 차이가 있는지 보는거예요.

만약 그룹 간에 차이가 없다면 그럼 다음 테스트로 넘어가요.

(차이가 없어야 되겠죠? 왜냐하면 확인적 요인분석에서 그룹 간 차이가 없다는 의미는 두 그룹의 잠재 변수가 비슷한 패턴으로 구성되었다는 의미니깐요. 예를 들어서, "그룹1에서의 A라는 변수가 그룹2의 A라는 변수가 같다"라는 전제가 없으면 A를 이용해서 그룹 간의 차이를 볼 수 없겠죠?)

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Weak factorial invariance

이 단계에서는 두 그룹간에 요인 적재량이 같은지 보는거예요.

예를 들어, a1 <- A 이 요인 적재량이 그룹 간에 차이가 있는지 보는거죠.

여기서 모든 요인 적재량이 통계적으로 같다고 나오기가 힘들어요.

따라서 몇 개의 적재량이 달라도 partial invariance라고 해서 그냥 넘어가기도 해요.

중요한건 전체적인 모델 핏이 이 전 단계인 configural invariance보다 나쁜지 아닌지를 보는거예요.

이 부분은 실전에서 다시 설명해볼게요.

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Strong factorial invariance

여기서는 상수항/평균값 역시 같은가를 보는거예요.

회귀 분석 방정식을 생각해보면 (y = b1 + b2x + e) b1 이라는 상수항이 있잖아요?

a1 <- A 라는 요인적재량을 계산할 때 이에 해당하는 b1이 있을거예요. 이게 그룹 간에 같은지 테스트하는 거예요.

이 부분은 Amos에서는 확인 못하는 것 같아요. Mplus에서는 이게 기본 값이예요.

여기서 중요한 건 역시나 전체적인 모델 핏이 이 전 단계인 weak factorial invariance보다 나쁜지 아닌지를 보는거예요.

​Strict factorial invariance

이 단계는 잔차(residuals)까지 보는건데 별로 추천되지 않아서 넘어갈께요. 여기까지 갈 필요 없어요.

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이 외에도 잠재변수의 평균 값, 잠재변수간의 공분산 등이 그룹간에 차이가 있는지를 확인하는 경우도 있는데 보통은 필요하지 않아요.

​

이렇게 확인적 요인분석에서의 그룹 간의 차이가 없음을 검증한 후에 경로분석에서 그룹 간의 차이가 있는지를 확인하면 돼요.

 

질문은 언제든 환영이예요! 다음 포스팅은 실전편으로 가볼게요.

 

 

​도움이 됐다면 커피 한 잔 사주시면 감사하겠습니다^^

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