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    작성일 : 16-03-26 03:10
    SEM 모형분석 적합도 질문드립니다.
     글쓴이 : 박재진
    조회 : 27,213  
    안녕하세요? 박사논문 작성중인 학생입니다.
     
    다름이 아니라, SEM 경로모형 분석중인데, 확인적 요인분석 적합도는 괜찮게 산출되었는데
     
    경로분석을 했더니 CMIN/df값이 5 이상으로 너무 높게 나오고
     
    RMR값, RMSEA값도 0.07 정도로 나와서 당황스러워 문의드립니다.
     
     
     
    샘플수가 500개 정도일때는 CMIN/df값도 2정도로 나왔었고,
     
    RMR, RMSEA값도 0.05이하로 예쁘게 나왔었는데,
     
    샘플수가 750개를 넘어가니까 적합도가 영 잘 나오지 않습니다.
     
     
    물론 500개 이하일때 ave값과 C.R.값도 예쁘게 나왔었습니다.
     
     
     
    적합도지수 중 특히 카이스퀘어값은 샘플수에 영향을 받는다는 얘기를 들었어서,
     
    혹시 이정도도 수용가능한 수준인지, 아니라면 어떻게 수정하면 좋을지 문의드리고싶습니다.
     
    적합도 표를 첨부드립니다.
     
    참고로 제 모형은 독립변수 3개, 매개변수 1개, 종속변수 2개의 형태로 되어있습니다.
     
    EFA와 CFA를 거치면서 변수 정제는 된 상태이고, 변수를 더 줄이기에는 부담스럽습니다ㅠㅠ
     
    수정지수를 보니까 독립변수 하나와 종속변수 하나의 관계가 108로 높게 나오는데,
     
    특정 측정변수가 아니라 잠재변수 하나 통째로입니다ㅠㅠ... 당황스럽습니다. 하아아...
     
     
    잘 부탁드립니다.
     
     
     
    Model Fit Summary
    CMIN
    Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
    Default model 54 1120.736 222 .000 5.048
    Saturated model 276 .000 0
    Independence model 23 10949.197 253 .000 43.277
    RMR, GFI
    Model RMR GFI AGFI PGFI
    Default model .070 .873 .842 .702
    Saturated model .000 1.000
    Independence model .494 .211 .139 .193
    Baseline Comparisons
    Model NFI
    Delta1
    		 RFI
    rho1
    		 IFI
    Delta2
    		 TLI
    rho2
    		 CFI
    Default model .898 .883 .916 .904 .916
    Saturated model 1.000 1.000 1.000
    Independence model .000 .000 .000 .000 .000
    Parsimony-Adjusted Measures
    Model PRATIO PNFI PCFI
    Default model .877 .788 .804
    Saturated model .000 .000 .000
    Independence model 1.000 .000 .000
    NCP
    Model NCP LO 90 HI 90
    Default model 898.736 797.916 1007.061
    Saturated model .000 .000 .000
    Independence model 10696.197 10357.134 11041.588
    FMIN
    Model FMIN F0 LO 90 HI 90
    Default model 1.510 1.211 1.075 1.357
    Saturated model .000 .000 .000 .000
    Independence model 14.756 14.415 13.958 14.881
    RMSEA
    Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
    Default model .074 .070 .078 .000
    Independence model .239 .235 .243 .000
    AIC
    Model AIC BCC BIC CAIC
    Default model 1228.736 1232.346 1477.714 1531.714
    Saturated model 552.000 570.451 1824.552 2100.552
    Independence model 10995.197 10996.735 11101.243 11124.243
    ECVI
    Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI
    Default model 1.656 1.520 1.802 1.661
    Saturated model .744 .744 .744 .769
    Independence model 14.818 14.361 15.284 14.820
    HOELTER
    Model HOELTER
    .05
    		 HOELTER
    .01
    Default model 171 182
    Independence model 20 21
    Execution time summary
    Minimization: .000
    Miscellaneous: .327
    Bootstrap: .000
    Total: .327
     

    통계학술연구회 16-03-27 13:36
    답변  
    중요한 것은 카이제곱값이 아니라 카이제곱에 대한 유의확률이 0.05보다 작아야 한다는 것입니다.
    다만, 샘플 수나 변수의 수 등 확인적 요인분석에 적용할 때 유의확률이 0.05보다 작은 경우가 너무 많아서 보통의 사회과학 연구에서는 카이제곱의 유의확률을 무시하고 진행하는 경우가 대부분입니다.

    RMR이나 RMSEA 등도 일반적으로 알려진 기준은 0.08이내로 말하고 있습니다만,
    연구자의 충분한 의지에 의해서 받아들이는 기준을 설정할 수 있습니다.
    마치 유의수준이 고정되지 않은 것처럼요.

    감사합니다.
    박재진 16-03-27 15:26
    답변  
    친절한 답변 감사드립니다. 주말임에도 불구하고 이렇게 답변을 주시니 더 감동입니다ㅠㅠ

    그렇다면 제 모형은 수용가능한 수준일 수 있겠군요.
    자료분석학회와 같이 수치에 엄격한 학회들이 CMIN/df값이 무조건 2이하여야 한다고 주장하곤해서,
    혼란스러웠었습니다.
     
     

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