안녕하세요.
통계분석질문에 문의를 드렸는데 답변을 주셨고,
이에 대한 질문을 다시 올렸는데 답변이 바로 올라오지 않아서,
급한 마음에 ‘빠른 답변’란에 다시 한번 문의 드립니다.
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문의내용은, 다음과 같습니다.
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AMOS를 이용해서 확인적 요인분석을 실시했습니다.
8개의 요인을 3개의 상위요인으로 묶고 위계적 요인구조에 대한 확인적 요인분석입니다
(위계적 3-8요인 모형)
가령,
상위 FAC1요인- 하위 f1,f2,f3, f4요인
상위 FAC2요인- 하위 f5, f6요인
상위 FAC3요인- 하위 f7, f8요인
질문1. 앞의 예처럼 3개의 상위요인에 각각 4개, 2개, 2개의 하위요인 모형을 설정하였는데,
그 중 한 요인의 오차분산이 -가 되어서 요인부하량이 1.08이 나온 경우가 있습니다.
이것이 heywood case인가요?
이런 경우에는 어떻게 모델을 수정해야 하는지, 그대로 두어도 되는지 궁금합니다.
그리고 모델 수정을 한 경우에는 그 과정을 논문에 기술해야 하는건지도 궁금합니다.
질문2. 위계적 3-8요인을, 위계적 2-8요인, 1-8요인과 비교하면서 더 좋은 모형을 선정하려고 합니다.
세 모형 모두 model fit이 .90을 넘을 정도로 양호하고,
그 중에서 3-8요인 모형이 상대적으로 model fit이 더 좋습니다. 약간.
이러한 경우, 세 모형을 비교하는 별도의 절차를 거치지 않고 model fit이 우수하니
3-8요인을 채택하겠다고 해도 괜찮은 건지요?
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답변내용이 다음과 같았습니다.
1. 오차분산은 항상 양수라는 조건을 준 상태로 분석을 진행해야 합니다. 아마 최대우도추정량(mle)으로 계산된 것으로 보입니다.
2. 네, 가능합니다만, 보다 정확하게 하기 위해서는 비교 후에 진행하시는 것이 좋을 듯 합니다.
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그래서 제가 질문 드리고 싶은 것은,
1. 오차분산이 양수라는 조건을 주기 위해서는 어떻게 해야 하는 건가요? 최대우도추정량말고 어떤 방법을 사용해야 하는지 조언을 부탁드리고 싶습니다.
2. model fit을 비교하기 위한 분석 절차는 무엇인가요? 혹시 참고문헌이 있다면 부탁드립니다.
정말로 감사합니다.
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