여러가지 모델과 공분산 구조 분석

소개글

두 개의 관측변수에 대한 인과관계를 생각할 때에, 도중에 1스텝의 잠재변수를 넣고 싶은 경우가 있다. 예를 들면,
원 연구개발비에 투자 → 특허취득수 가 증가
라고 하는 관측변수 의 인과관계를 생각할 때에, 그 도중에 ‘개발력 가 향상했다’고 하는 잠재변수 를 넣어 보자. 즉,
원 연구개발비에 투자 → 개발력 가 향상 → 특허취득수 가 증가

목차

없음

본문내용

계산결과를 살펴보자. 이 표준화해의 경로계수로부터 변수의 관계를 볼 수 있다. 먼저 ‘전단광고’, ‘캠페인활동’과 ‘구매의욕’의 관계를 조사해 본다. 분석결과를 식으로 나타내면, 다음과 같이 된다(는 오차변수).
구매의욕 = 0.49 × 전단광고 + 0.25 × 캠페인활동 + … ①
이 모델이 옳으면 ‘캠페인활동’보다도 ‘전단광고’ 쪽이 ‘구매의욕’을 환기하는 데 효과적인 것 같다. 실제로 경로계수(즉, 회귀계수)에서는 약 2배의 효과가 얻어지고 있다.
‘전단광고’, ‘캠페인활동’의 경로계수(편회귀계수)가 0.49, 0.25로 작은 것은, ‘구매의욕’을 이들 두 가지만으로는 충분히 설명할 수 없다는 것을 나타낸다. 가정의 구매의욕은 이들 두 가지 이외에도 여러 가지의 요인을 생각할 수 있으므로 당연한 일이다.
실제로 앞의 ①식으로부터 ‘구매의욕’에 대한 영향도를 조사해 보자. ①보다 간단한 계산으로부터(2장 4절) ‘구매의욕’의 분산에 차지하는 ‘전단광고’, ‘캠페인활동’의 영향도는 다음과 같이 산출된다.

참고 자료

없음