공분산구조분석

목차

1. 공분산구조분석의 목표
1.2 공분산구조분석의 주역인 잠재변수
1.3 공분산구조분석의 이해에 필요한 지식
1.4 공분산구조분석의 기본 틀

본문내용

1. 공분산구조분석의 목표
￭공분산구조분석이란
우리들이 데이터에 대해서 품고 있는 인상은 추상적인 것이 많다. 예를 들면, 학생시절을 상기해 보자. 성적이라고 하는 데이터를 앞에 놓고 “내게는 이과계의 능력이 있다!”, “나에게는 문과계의 자질이 있다!”는 등 친구들과 얘기를 나누었던 기억이 있을 것이다.
또, 영업성적표를 바라보면서 “자네에게는 영업의 재능이 있다.”, “당신에게는 기획력이 있다.”는 식으로 칭찬하는 경우도 있을 것이다.
더욱이 성격의 앙케트 조사결과를 보고 “극히 한국적인 성격을 나타내고 있다.”, “미국적인 기호를 나타내고 있다.”는 등의 인상을 가졌던 경우가 있을 것이다.
데이터를 앞에 놓고 일상적으로 별 생각 없이 사용하고 있는, 이와 같은 ‘이과계’, ‘학력’, ‘영업의 재능’, ‘기획력’, ‘한국적’, ‘미국적’ 등이라고 하는 말에 착안해 보자. 이것들은 손으로 만져지는 것도, 눈에 보이는 것도 아니다. 통계적․경험적으로는 존재가 ‘느껴지는’ 것이지만, 구체적으로 “이렇다!”고 나타낼 수 있는 것은 아닌 것이다.
일반적으로 통계에 의거한 대부분의 관계나 법칙은 추상적이며, 수량화가 곤란한 것이다. 그러나 그것을 구체적으로 과학의 대상으로서 다루려면, 정량적인 분석이 필요하다. 이 요망에 부응하는 것이 공분산구조분석(covariance structure analysis)이다. 즉, 공분산구조분석은 통계 데이터의 배후에 있는 추상적인 것을 논의할 수 있다고 하는 특징이 있다.
공분산구조분석을 이용하면 ‘영업의 재능’과 영업 데이터가 어떻게 서로 영향을 미치는지를 논의할 수 있다. 성격에 대해서 조사한 데이터를 앞에 놓고 ‘한국적’이라든가 ‘미국적인’ 성격이 어느 항목에 어떻게 서로 얽혀 있는지를 검토할 수 있는 것이다.

￭모델링이 자유로운 공분산구조분석
그런데 ‘보이지 않는 것의 구체화’라고 하는 점에서는 예전부터 있어 왔던 다변량분석(multivariate analysis)도 그것을 실현해 왔다. 예를 들면, 그 하나인 요인분석(factor analysis)은 데이터의 배후에 있는 인자를 ‘요인’이라고 하는 형태로 정량화하여 구체화해 준다.

참고 자료

없음