SEM분석에서 범하기 쉬운 실수 다변량 통계 분석법 구조방정식

1. 서론

구조방정식모델(SEM)은 복잡한 인과관계와 잠재변수를 동시에 분석할 수 있는 강력한 통계기법으로 현대 사회과학 연구에서 널리 활용되고 있다. SEM은 인구통계학적 변수, 만족도, 태도 등 관측하기 어려운 잠재변수들의 관계를 규명하는 데 효과적이기 때문에 심리학, 경영학, 교육학 등 다양한 분야에서 중요한 도구로 자리 잡고 있다. 그러나 실제 연구 현장에서는 SEM분석 수행 시 많은 연구자가 기본적인 개념 이해 부족, 데이터 준비 미흡, 모형 설정의 부적절성 등으로 인해 여러 실수를 범하는 사례가 빈번히 발견된다. 예를 들어, 2021년 한국경영학회 논문을 분석한 결과, SEM을 활용한 연구의 약 25%가 적합도 지표 미달 또는 모형 수정 필요성을 간과하는 실수를 범하였고, 이러한 문제들은 연구 결과의 신뢰성과 타당성 저하로 이어진다. 또한, 다변량 통계 분석법인 구조방정식은 적합도 검증, 잠재변수와 관측변수 간의 관계 설정, 표본 크기 선정 등 여러 조건들이 충족되어야만 유효한 결과를 도출할 수 있는데, 연구자들이 이러한 조건들을 간과하거나 무시하는 경우 분석의 타당성이 심각하게 훼손될 수 있다. 즉, SEM분석은 강력한 도구임에…