R을 이용한 구조방정식 모형 분석 및 시뮬레이션

Abstract

본 연구는 최근 많은 연구자들에게 주목받고 있는 R 프로그램을 이용하여 구조방정식 모형 분석 방법을 소개하고, 다양한 목적을 지닌 몬테카를로 시뮬레이션의 실행 절차를 소개하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 통해 연구자들이 각자의 목적에 따라 구조방정식 모형을 이용한 연구를 쉽게 이해하고 진행하는 데 도움을 주고자 한다. 본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어인 R의 패키지 중 lavaan 패키지를 이용한 구조방정식 모형을 분석하는 방법과 simsem 패키지를 이용한 시뮬레이션 진행 방법을 실제 예시를 통해 상세히 소개하고, 분석 시 주의할 점에 대해 논의하였다. 현재 구조방정식 모형에 대한 연구는 사회과학을 포함한 다양한 학문 분야에서 활용되고 있다. 최근 무료로 상용화된 R 프로그램을 이용한 구조방정식 모형 분석 및 시뮬레이션 연구도 활성화되고 있다. 이렇게 많은 분야의 연구자들이 R의 유용성에 대해 주목하고 있지만, 국내에는 이를 소개하는 논문이나 서적이 아직 충분하지 않다. 이를 위하여 본 연구에서는 먼저 lavaan 패키지 기능을 이용하여 자료를 생성하고, 구조방정식의 대표적인 모형인 확인적 요인 모형을 활용한 분석하는 방법을 설명하여 연구자들의 이해를 돕도록 하였다. 그 다음에는 시뮬레이션을 위한 simsem 패키지의 기능 및 사용 절차를 자세히 소개하였다. simsem 패키지를 이용한 몬테카를로 시뮬레이션의 연구 목적은 다양하다. 먼저, 의도한 모형과 모수의 추정치가 근접한지를 비교하는 모수복구(parameter recovery) 방법을 소개한다. 그리고 다양한 모형에서 모수 추정의 정확성을 확보할 수 있는 표본크기에 대한 정보를 얻을 수 있는 시뮬레이션 수행 절차에 대해 소개하여 방법론 및 실제 연구자들에게 도움을 주고자 하였다. 본 연구에서는 일반적인 구조방정식 모형을 분석하는 방법에 대해 설명할 뿐만 아니라 다른 패키지에 비해 lavaan 패키지만이 쉽게 사용할 수 있는 기능을 통해 구조방정식 모형을 분석하는 방법을 소개하여, 연구자들이 각자의 연구에 맞는 사용 방법을 쉽게 적용해볼 수 있도록 하였다. 또한, 국내에서 처음으로 simsem 패키지를 통한 구조방정식 모형 시뮬레이션 연구절차를 소개함으로써, 실제 연구에서 많은 연구자들이 고민하는 문제에 대한 답을 찾을 수 있는 방향을 제시하고자 하였다. 이를 통해 연구자들이 본 연구에 제시된 절차에 따라 각자의 구조방정식 모형을 분석하고 시뮬레이션을 직접 수행해 봄으로써, 앞으로 많은 구조방정식 모형 연구에서 R의 lavaan과 simsem 패키지가 더욱 활발하게 이용될 수 있기를 기대한다.;The purpose of this study is to suggest a method of structural equation modeling analysis using R program to introduce the processing of Monte Carlo simulation. This study presents how to analyze a stuructual equation modeling by using lavaan package among R packages, an open source sofrware, and a simsen package simulation. The studies on structural equation modeling have been employed in a variety of disciplines: social science, structural equation modeling analysis, and R program simulation. Despite of increasing attention toward R among the researchers, there are lack of articles and books available in Korea. The study uses lavaan package to produce data and use confirmatory factor model to analyze structural equitation modeling. The study also concentrated on introducing both functions and procedures of simsem package for simulation. Based on variety of research objectives of Monte Carlo simulation, the parameter recovery method compares the proximity of the intentioned model and the parameter estimation. The method was introduced and processed simulation performance in which researchers can acquire the sampling size information to secure the accuracy of parameter estimation in a variety of models. Applying method of analyzing a structural equation modeling with lavaan package of R and general structural equation modeling, the study clarifies R directions can be easily applied to individual studies. Moreover, this structural equation modeling simulation using simsem package can be a stepping stone for many Korean researchers to foster their statistical problems and further develop structural equation modeling studies.