정규분포와 지수분포하에서 구조방정식모형의 주요 적합도 지수에 대한 제1종오류 평가

Evaluation of Type I Error of Fit Indices for Structural Equation Model under Normal and Exponential Distribution

구조방정식모형을 이용하여 자료분석을 수행할 때 주요 관심 사항 중 하나는 연구자의 가정이 실제 자료에 의해서 얼마나 지지되는지를 평가하는 것이다. 즉, 연구자가 상정한 가설적 모형이 실제 데이터에 얼마나 부합되는지를 평가하고, 이에 근거하여 연구자는 가설적 모형을 타당한 것으로 받아들이거나 수정할 수 있다. 따라서 연구자가 상정한 모형에 대한 평가는 구조방정 식모형에 대한 분석에서 매우 중요한 절차라고 할 수 있다. 그런데, 통상 적합도 지수들에 의해서 상정한 모형에 대한 평가가 이루어지기 때문에, 적합도 지수에 대한 올바른 해석과 좋은 모형을 얻기 위한 전략을 취하는 것은 매우 중요하다고 할 것이다. 최근까지 구조방정식모형에 대한 적합도를 평가하기 위하여 수많은 지수들이 개발되어 있다. 따라서 분석자는 여러 가지 적합도 지수들이 가지는 특징을 다양한 측면에서 검토하여 적절히 사용할 필요가 있다. 본 논문에서는 붓스트랩 모의실험을 사용하여 주요 적합도 지수들의 제1종 오류를 산출하고 성능에 대한 평가를 실시하였다. 관찰변수들의 분포는 정규분포와 비대칭적인 지수분포를 고려하였으며, ML 방법과 WLS 방법을 적용하여 그 결과를 비교하였다.

When applying an analysis of the structural equation model, the main concern is to assess how well the model that the researcher assumes is supported by the actual data. That is to say, by evaluating how the hypothetical model constructed by the researcher fits with the actual data, the researcher can accept or modify the model as a valid model. The evaluation of the hypothetical model in the process of analyzing the structural equation model is very important because it decides whether to accept the researcher s model as valid. But, in general, the hypothetical model is evaluated by the goodness-of-fit indices, so the strategy for selecting the right interpretation and good model for the goodness-of-fit indices is very important. Until recently, many indices have been suggested to evaluate the goodness-of-fit of the structural equation model. Therefore, researchers need to examine the properties of each fit index in various aspects and use them appropriately. In this paper, bootstrap simulation was used to calculate the type 1 errors of the major fit indices and to evaluate the performance. For the distribution of observation variables, the normal distribution and the asymmetric exponential distribution were considered, and the results were compared by applying the ML method and the WLS method.