Amos를 이용한 그룹 차이(조절) 분석4 (실전2)

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

[통계 이야기/SEM 기초 및 Amos] - Amos를 이용한 그룹 차이(조절) 분석2 (이론 심화)

[통계 이야기/SEM 기초 및 Amos] - Amos를 이용한 그룹 차이(조절) 분석3 (실전1)

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

 

이 전 포스팅에서 그룹을 지정해줬어요.

자 이제 확인적 요인분석에서 그룹간에 차이가 있는지 살펴볼게요.

 

Configural invariance test

먼저 configural invariance test를 할거예요.

이건 확인적 요인분석 모델에서 그룹 간 전체적인 모델 핏에 차이가 있는지 확인하는 거예요.

 

음.. Amos에서는 그룹별로 모델핏이 나오지 않나봐요.

애써 그룹을 나눠놨는데 잠시 찢어놔야 할 것 같아요.

여기서 일단 male을 없애줄게요. 그냥 더블클릭해서 delete 누르시면 돼요.

Female만 남긴채 돌린 결과(일반적인 확인적 요인분석과 똑같이 돌리시면 돼요) 다음과 같은 모델핏이 나왔어요.

Female 모델 핏

Female 요인적재량

이번엔 male만 돌려볼께요.

다시 male 데이터를 넣어주고(하아...) 돌려준 결과

Male 모델 핏

Male 요인적재량

자 이제 뭘 봐야하죠?

1. 각각의 모델 핏이 괜찮은가 확인해보세요.

사실 RMSEA값이 높긴 한데 그냥 넘어가도록 할게요 ㅋㅋㅋ 각 그룹의 모델 핏이 괜찮으면,

2. 요인적재량이 비슷한지 살펴보세요.

값이 좀 차이가 나긴 하지만 적어도 마이너스 값이나 아주 많이 차이나는 값은 없죠?

​

Weak factorial invariance

이제 weak factorial invariance 를 해볼게요.

이건 요인적재량이 그룹 간 같은지 확인하는 거예요.

찢어놨던 그룹을 다시 만들어줄게요.

저 빨간 동그라미 아이콘을 클릭해주세요.

그럼 이렇게 탭이 뜨는데, 다른거 다 필요없고 맨 위에 1번에만 체크를 남겨주세요.

그리고 ok. 그러면,

이렇게 모델이 생겨요. 우리는 model 1에만 체크를 했으니 model 1만 보면 돼요.

더블 클릭해서 들어가보면,

이런게 나오나요?

a1_1=a1_2

이런식으로 나열되어 있죠?

a1_1은 여성의 Emo_Reg -> ER2 의 요인적재량이예요.

a1_2는 남성의 Emo_Reg -> ER2 의 요인적재량이예요.

즉, a1_1=a1_2의 의미는 ER2의 요인적재량이 그룹 간에 같다고 고정시켜버린 거예요.

이제 이 모델을 돌려볼께요. 똑같이 피아노 건반 누르면 돼요.

Weak factorial invariance 모델 핏

우리는 다시 Model 1만 보면 되겠죠?

모든 요인 적재량이 그룹 간에 같다고 지정한 Model 1의 모델 핏을 보니 unconstrained 모델과 별반 차이가 없어요.

Unconstrained 모델은 그냥 우리가 평소에 하던 분석이예요.

즉, a1_1 = a1_2 이런 제약 없이 분석한 결과값이예요.

아무 제약 없이 분석한 모델(unconstrained)과 제약을 준 모델(Model 1)의 모델 핏에 별반 차이가 없어요.

이 말은 무슨뜻일까요?

남성과 여성을 나눠서 분석하던, 남성과 여성을 같다고 해서 분석하던 결과에 별 차이가 없다는 뜻이예요.

즉, 남성과 여성의 요인적재량 차이가 미미하다는 의미예요.

 

그럼 어떻게 별반 차이가 없다고 얘기하냐고요?

카이스퀘어 차이 분석을 하시는게 가장 엄격한 방법이예요. 

Unconstrained 모델의 카이스퀘어 값은 138.259이고, 자유도는 68이예요.

Model 1의 카이스퀘어 값은 149.098이고, 자유도는 76이고요.

두 모델간의 카이스퀘어 값 차이는 10.839, 자유도의 차이는 8이죠.

왼쪽에 degress of freedom (자유도)이 8일 때, p = 0.05를 기준으로 카이스퀘어 값이 15.51인거 보이나요? 

만약 우리의 두 모델 간의 카이스퀘어 값 차이가 15.51보다 크면 두 모델은 유의미하게 다르다고 얘기할 수 있어요.

하지만 두 모델 간 카이스퀘어 차이는 10.839로 15.51보다 낮아요.

따라서 두 모델은 다르지 않다고 얘기할 수 있어요.

 

아니면 CFI가 0.01 이하로 차이가 나는지 등 다소 informal하게 보셔도 되고요.

RMSEA의 경우에는 신뢰도 구간 안에 들어오는지 보면 되고요.

저는 지금 RMSEA를 무시하고 있지만 반드시 확인하셔야 해요.

아니면 결과창에서 Model Comparison을 클릭하셔서 핏에 차이가 있는지 보셔도 돼요.

p값이 유의하지 않죠?

따라서 두 모델(unconstrained--제약 안준 모델과 model 1--제약을 준 모델) 간 모델 핏에 차이가 없다고 볼 수 있어요.

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Mplus라면 여기서 strong factorial invariance 단계로 가겠지만 Amos에서는 여기까지만 하면 될 것 같아요.

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참고로 이 분석에는 여러가지 방법이 있어요.

저는 그 중 한 가지 방법을 말씀드리는 거고, 다른 방법이 익숙하시다면 다른 방법으로 하시면 돼요.

예를 들어, 저는 요인 적재량만 제약을 줘서 분석을 했잖아요?

이 외에도 잔차, 공분산 모두 제약을 줘서 분석을 하기도 해요.

참고해주세요.

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다음 포스팅에서는 경로분석에서 어떻게 그룹간 차이를 보는지 알아볼게요.

 

 

​도움이 됐다면 커피 한 잔 사주시면 감사하겠습니다^^

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