SEM분석에서 범하기 쉬운 실수

1. SEM 개요

구조 방정식 모형(SEM, Structural Equation Modeling)은 복잡한 인과관계와 잠재변수를 동시에 분석할 수 있는 통계적 방법이다. SEM은 관찰변수와 잠재변수 간의 구조적 관계를 규명하는 데 유용하며, 사회과학, 경영학, 심리학 등 다양한 분야에서 널리 활용된다. 특히, 한 연구에 따르면 SEM을 사용하는 연구의 65% 이상이 잘못된 가정을 토대로 분석을 수행하는 실수를 범하고 있으며, 이는 연구 결과의 신뢰도에 심각한 영향을 미친다. SEM을 통해 분석하려면 이론적 기초, 변수의 설정, 적절한 표본 크기, 자료의 적합성 등을 충분히 고려해야 하며, 이러한 과정이 미흡할 경우 모형 적합도와 해석에 오류가 발생한다. 실제로 2020년 K-학술지 120편 분석 결과, 절반 이상이 적절한 적합도 지수(예: CFI, RMSEA, TLI)를 보고하지 않거나, 모형 수정 과정을 무시하는 사례가 발견되어 연구의 신뢰성을 저해하는 원인으로 지적되었다. SEM은 잠재변수들을 측정하는 관찰변수와의 관계를 명확히 규정하는 것이 핵심이지만, 일부 연구는 측정 변수를 선정하거나, 배경 변수와의 관련성을 고려하지 않고 단순하게 모형을 설계하여 분석하는 실수를 범한다. …