2015-05-30 [통계] PLS 간단 설명 버전

2015-05-30 [통계] PLS 간단 설명 버전

Smart PLS를 이용한 CFA(확인적요인분석)과 가설검정 

 

오늘도 제가 이해한 것을 기반으로 PLS를 정리해 보려고 합니다.

 

PLS(Partial Least Square)는 하나의 분석 툴이라고 생각하시면 될것 같네요!

AMOS를 이용해서 수렴타당성, 판별타당성이 있는지를 알아보았던 것처럼

PLS 프로그램을 이용해도 수렴타당성, 판별타당성을 알아 볼 수 있습니다.

 

PLS는 종류도 많고 유료도 있고 무료도 있다고 하더라구요!

 

그런데 제가 배운 PLS는 Smart PLS라도 하는 무료 프로그램입니다^^

 

자 그럼 프로그램 설치부터 수렴타당성 및 판별타당성 구하는 것까지 즉 CFA 하고

그리고 난 뒤에는 가설 검증까지 정리해 보겠습니다.

 

이게 100% 맞다고 장담할수는 없으니까..

보시고 틀린 부분 있으면 COMMENT 해주세요!! 환영합니다^^

 

아... 그리고 혹시라도 이 글을 어딘가로 가져가신다면 출처라도 남겨주시면..

나름 열심히 정리한 거라서요!!ㅋㅋ

 

1. 프로그램 설치

  - http://www.smartpls.de/forum/   이 사이트로 들어가서요. 가입하세요!!

    영어로 되어 있는데 화면 우측 하단에 보시면 "Register now"가 있어요.

    그 옆에는 It's free 라는 반가운 문구도 ㅋ

  - 가입 후 승인이 되야지 프로그램을 설치 할 수 있어요. 저 같은 경우는 4시간만에 승인이

     떨어졌는데 보통 하루 걸린다고 생각하면 된다고 하더라구요

  

  - 위에 그림에서 보시면 제가 박스 그려 넣은게 보이시져? "my key"와

     "Download SmartPLS 2.0" 이부분만 기억하시면 되요^^

     먼저 다운로드 받으시구요 MY KEY 부분에 있는 부분은 나중에 설치 후 붙여

     넣어주시면 되요

     일종의 serial number라고 생각하시면 될것 같아요 :)

 

  - 설치가 되셨으면 이제 프로그램을 실행시켜봐요

 

2. CFA(확인적 요인분석)

  - 새로운 프로젝트를 하나 만들어야 합니다.

 

 

  - 프로젝트 이름을 넣으시면 됩니다. 전 "연습2"라고 적었습니다!

 

 

  - 프로젝트 이름을 적고 나면 아래와 같이 입력할 자료를 선택하라고 나옵니다.

     이때 파일은 csv파일만 입력이 됩니다. spss에서 다른이름으로 저장하시거나

     엑셀에서 다른이름으로 저장하시면 됩니다^^

 

 

  - 짜잔 아래와 같이 연습2라는 프로젝트가 생겼습니다. 그 중 "연습2.spism " 를 누르면

     AMOS와 같은 팔레트가 나옵니다.^^ 이제 원하는 모양으로 그리시면 됩니다.

     이부분이 정말 AMOS 보다 훨씬 간단하고 깔끔한거 같아요^^

 

 

 

  - 제가 동그라미 친 두 아이콘을 이용해서 그림을 그리시면 되요!!

    먼저 왼쪽 동그라미는 construct라고 생각하시면 되요. 아래서 보여드리겠지만 전 SP, Intent,

    Trust 라는 세가지 construct를 가지고 CFA와 판별타당성 분석을 했습니다!!

    왼쪽 동그라미를 이용해서 construct를 그리셨다면, 오른쪽에 있는 아이콘을 이용해서 construct

    들을 연결시켜 주시면 됩니다.

  - 그러고 난 뒤 화면 좌측 하단에 있는 Indicators 들 중에 SP에 연결될 것들을 다 선택하신 후

     드래그 하셔서 원안까지 갖고 오신 후 마우스를 버튼 놓아주시구요, 나머지 것들도 그렇게

     해주시면요 저기 아래와 같은 그림이 탄생하게 되는 겁니다!!

 

 

- 그리기 완성된 화면

 

  - 이제 실제 CFA를 하기 위해 "Calculate> PLS Algorithm"을 선택 한후 화살표 옆에 있는 아이콘을

    눌러 "Html Report"를 보자!!

 

  - 그러면 새창이 뜨면서 결과값들이 주르륵 나오는데

    이중 우리가 볼 것은 "PLS> Quality Criteria> Overview" 부분이에요.

 

  - 위 결과값들을 토대로 분석결과를 정리해 보면 아래와 같구요.

 

	AVE	Composite Reliability	R Square	Cronbachs Alpha	Communality	Redundancy
Intent	0.680	0.862	0.587	0.769	0.680	0.174
SP	0.737	0.918		0.880	0.737
Trust	0.868	0.952	0.587	0.924	0.868	0.510
AVE 값은0.5 이상, Composite reliability는0.7 이상, Cronbachs Alpha 값도0.7이상이면수렴타당성이있다고함

 

  * 여기서 Composite Reliability는 construct와 item과의 관계가 잘 되어 있는지를 보는 것이고,

     Cronbachs Alpha 는 item간의 관계가 얼마나 신뢰성이 있는지를 보는 것이라고 하네요!

 

  * 여기서 AVE는 분산추출지수로써 일반적으로 0.5 이상 되어야 수렴타당성이 있다고 한다.

     AMOS에서는 AVE를 구하려면 엑셀에서 따로 계산해야 된다.. 참 불편했는데 여기서는

     그냥 한번에 보여줘서 넘 좋았다는 ㅋㅋ

 

  - 아래 표는 각각의 개념들이 독립적이어서 가설을 검정해도 되는 정도의 개념들인지를 보기

    위해 판별타당성을 본 결과에요. 음영이 들어가 있는 부분이 AVE 값에 루트를 씌운 값이구요.

    판별타당성 역시 있다고 나왔습니다.^^

 

	Intent	SP	Trust
Intent	0.824
SP	0.674	0.858
Trust	0.751	0.766	0.932
AVE	0.680	0.737	0.868
AVE에루트값을씌운것은AVE를표준화시켰다는것인데, 이러한AVE에루트를시킨값중가장작은값이각각의상관계수보다크다면판별타당성이있다고할수있다. => 0.824 > 0.766  따라서판별타당성이있다고함.(서로다른변수들임)

 

 

3. 가설검정하기

- 복잡했던 요인분석이 끝나면 드디더 가설을 검정해 볼 수 있습니다.

- "Calculate> Bootstrapping"을 선택해 보면 화면 하단에 Cases 와 Samples가 있어요.

   여기서 Cases는 입력한 데이터의 n수이고, Samples는 Bootstrapping을 할 숫자에요.

   일반적으로 500~1000을 입력한다고 합니다.

   즉 정해진 데이터를 가지고 여러번 돌려서 Sample들을 만들어서 분석을 하는 것이에요.

   그래서 예측력에 있어서 효과가 좋은 프로그램이라고 합니다

- 아까와 마찬가지로 Html Report를 확인해 보면 아래와 같은 결과를 알 수 있습니다.

 

Total Effects (Mean, STDEV, T-Values)

	Original Sample (O)	Sample Mean (M)	Standard Deviation (STDEV)	Standard Error (STERR)	T Statistics (|O/STERR|)
SP -> Intent	0.673745	0.673743	0.040579	0.040579	16.603403
SP -> Trust	0.765995	0.766053	0.032651	0.032651	23.460237
Trust -> Intent	0.567607	0.565374	0.079516	0.079516	7.138250

 

  - Smart PLS에서는 따로 유의수준을 표시하여 주지않기 때문에 그 부분은

    연구자가 직접 해야 될것 같습니다.

 

  - 일반적으로 샘플수가 일정 수준 이상이면 t값은 아래와 같다고하네요ㅋ

 

  - 따라서 본 모델의 가설은 모두 의미가 있다고 볼 수 있습니다!!

 

  - 정리해 놓고 보니 역시 엄청 기네요...

     다 머리속에 들어와야 될텐데...ㅋㅋㅋㅋ

 

  - 다음번에는 여유가 되면 차근차근 되짚어서 정리해 볼까 합니다^^

 

 

 

 

출처: <http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=blueoss&logNo=30098658434&redirect=Dlog&widgetTypeCall=true>