구조방정식(SEM) 완벽정리: 측정·구조모형과 적합도 지수

구조방정식모형(SEM)은 여러 잠재변수 간 인과관계를 측정모형과 구조모형으로 나눠 동시에 검증하는 다변량 통계기법으로, 측정오차를 반영하고 매개와 조절 등 복잡한 이론모형을 한 번에 검정할 수 있습니다.

구조방정식모형이란?

구조방정식모형(SEM)은 관측변수로 측정한 잠재변수들 사이의 인과 경로를 하나의 모형에서 동시에 추정하는 방법입니다. 측정모형(문항이 잠재변수를 잘 재는가)과 구조모형(잠재변수 간 관계)으로 구성됩니다.

측정오차를 통제해야 하거나, 잠재변수가 여럿이고 경로가 복잡하거나, 매개·조절을 한 모형에서 검증할 때 SEM을 사용합니다. 단순한 영향 추정이면 회귀분석으로 충분합니다.

측정모형을 먼저 검증한 뒤 구조모형을 추정하는 2단계 접근을 씁니다.

확인적 요인분석(CFA)으로 각 잠재변수가 문항에 의해 잘 측정되는지, 집중타당도·판별타당도를 확인합니다.

측정모형이 적합하면 잠재변수 간 경로계수를 추정하고 가설을 검정합니다.

모형이 데이터에 얼마나 부합하는지 적합도 지수로 판단합니다.

여러 지수를 함께 봅니다. 통상 CFI·TLI는 0.9 이상, RMSEA는 0.08 이하, SRMR은 0.08 이하를 양호한 적합으로 봅니다. χ²는 표본이 크면 쉽게 유의해지므로 단독 판단은 피합니다.

일반적으로 200 이상을 권장하며, 추정 모수당 10에서 20 사례를 기준으로 삼기도 합니다. 모형이 복잡할수록 더 큰 표본이 필요합니다.

SEM은 측정모형(CFA) → 구조모형 → 적합도의 순서로, 잠재변수 간 인과를 측정오차까지 반영해 검증합니다. 측정도구 구조는 요인분석, 단순 영향 추정은 회귀분석과 연결됩니다.