Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two Step Approach

소개글

Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two-Step Approach James C. Anderson, David W. Gerbing(1988)을 통 번역함

목차

1. 요약
2. 배 경
3. 확증적 측정 모델
4. one-step VS two-step 모델링 접근
5. 결론

본문내용

1. 요약
■ (823)본 논문에서, 우리는 실제 연구자들에게 이론을 검증 및 개발에 있어서 구조 방정식 모델링을 실제로 사용하는 방법에 제공함.
■ 우리는 일단(series)의 중첩(nested) 모델들과 연속적인(순차적인) 카이제곱 편차 테스트(chi-square difference test)들을 채택하는 종합적인 two-step 모델링 접근을 제안함.
■ one-step 접근 방식과 비교를 통해서 제시하고자 하는 방법의 장점에 대해서 설명함.
■ 본 논문에서는 설정(specification)에 대한 검토, 적합도(fit)의 평가, 확증적(confimatory) 요인분석을 이용한 측정 모델의 재설정(Resepcification)을 연구함.


<중 략>

■ (828)불행하게도, higher order moments(예를 들어, ADF)로부터의 정보를 요구하는 실제적인 추정법의 한계는 이들이 더 큰 표본의 크기를 요구한다는 점이다. 문제는 일관된(일치된) 추정 도구를 위해서 더 안정적인 추정을 제공하기 위해서 단순히 더 큰 표본이 필요하다는 것이 아니다. 완전 정보 평가도구의 통계적인 특성은 점근적이다. 즉, 오직 큰 표본만의 경우에만 참(true)으로 증명되어 왔다. 따라서 이러한 더 일반적으로 임의적인 분포 이론 추정도구의 점근적인 특성의 근사치를 구할 수 있는 최소 표본 크기와 관련된 가이드라인을 정립하는 것은 중요한 문제이다.

<중 략>

세 번째, 이론적 관심 모델에 대한 점근적으로 독립적인 테스트를 할 수 있다. 측정 모델은 SCDT에서 기준 모델로 기능하기 때문에, 이에 대한 적합도의 유의성(significance)는 점근적으로 관심 SCDT로부터 독립적이다. 그 결과, 수용할만한 단일차원 구성 측정을 성취하기 위해서 재설정을 할 수 있다. 마지막으로 two-step 접근은 실질 관심 모델과 그 다음으로 가능한 이론적 대안들을 형식적으로 비교할 수 있는 유용한 틀을 제공한다.

참고 자료

없음