기존의 CFA(확인적요인분석)는각문항이 단일요인에만적재되어야한다는제약이있었지만, ESEM은문항이여러요인에자유롭게적재될수있어 실제데이터의복잡성을더 현실적으로 반영합니다.
🔔 탐색적 구조방정식 모델링의 필요성 !
교차적재를 고려하여 CFA에 비해 요인 간의 상관관계를 더 정확하게 추정
CFA보다 더 나은 모델 적합도를 제공하는 경우 多
각 측정 항목의 교차적재를 허용해 복잡한 구조를 반영
동일 프레임워크 내에서 측정 불변성 검증 및 그룹 비교 등 다양한 분석 수행 가능
[ 예시 ]
ESEM은 CFA의 엄격한 제약(교차적재 0)을 완화하고 EFA의 유연성을 결합한 발전된 통계 기법입니다. 이를 통해 복잡한 측정 모델의 실제 구조를 더 정확하게 반영하고, 기존 CFA에서 나타나는 낮은 적합도와 과도하게 추정되는 요인 간 상관 문제를 해결할 수 있습니다.
107차 실습세미나에서는 R의 Lavaan 패키지를 활용하여 efa() 함수를 통한 EFA 구현과 SEM 경로 모델링을 동시에 수행하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 실제적인 척도 구조의 탐색, 교차 적재 허용, 적합도 지표 평가 등에서 ESEM의 강점을 구체적으로 확인할 수 있습니다. 이번 세미나는 특히 '심리·교육학, 사회·경영학, 척도 개발, 다집단 비교 연구'에 유용하게 활용될 수 있습니다.
*Lavaan 패키지: 구조방정식 모형(SEM) 분석을 위한 R 패키지
<탐색적 구조방정식 모델링>을 통해 더 유연하고 현실적인 분석을 경험해 보고자 하는 분들의 적극적인 참여를 환영합니다.
