구조방정식 모델링(SEM) 프로젝트(연구방법론)
- 최초 등록일
- 2021.04.19
- 최종 저작일
- 2020.12
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MS 워드
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소개글
정보시스템 연구방법론 프로젝트 과제입니다.
실제 IM Data를 바탕으로 R 프로그램을 통해 factor analysis를 실습해 본 것입니다.
cfa, efa, sem 개념을 이해하실 수 있습니다.
실제 이 리포트를 통해 a+를 받았습니다.
IM Data는 없지만, 이 리포트를 통해 factor analysis 방법에 대해
쉽게 이해하실 수 있을 것입니다.
R 명령어 및 R 명령어 실행결과가 자세히 나와 있습니다.
(영어강의 수업이라 영어로 작성되어 있습니다.)
많은 도움 되었으면 좋겠습니다.
목차
1. Exploratory Factor Analysis (EFA)
1.1. Initial processing
1.2. Factor Selection
1.3. Factor Rotation
1.4. Repeat Factor Analysis
1.5. Final Result
2. Confirmatory Factor Analysis (CFA)
2.1. Pre-Analysis
2.2. Measurement Model
2.3. Model Fit
2.4. Validity
2.5. Coefficient for CFA
3. Structural Equation Modeling (SEM)
3.1. Structural Model
3.2. Correlations for CFA and SEM
3.3. Final Result
3.4. Mediation Effect
본문내용
1. Exploratory Factor Analysis (EFA)
1.1. Initial processing
1.1.1. Read Data
Read "IMdata.csv"
Select 20 variables from the entire data set (6 categories)
Research question: Explore factors to explain the correlations among a set of indicators.
1.1.2. Codebook and Correlation Matrix
Examine the codebook (distribution) and correlation matrix (relationship).
- Normal distribution and no multicollinearity
1.1.3. Overall sampling adequacy (KMO)
Evaluate the value of Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) (at least KMO 0.50)
- The MSA is 0.81, which indicates that a factor analysis may be appropriate with this data.
1.2. Factor Selection
1.2.1. Scree Plot
Check the substantial decline in the magnitude of eigenvalue
Assess whether the eignvalue is 1.0 or more.
Scree Plot suggests that the adequate number of factors is between 3 and 5.
참고 자료
Jung, Ho-Won, Kim, S.-G., and Chung, C.-S. (2004). Measuring Software Product Quality: A Survey of ISO/IEC 9126. IEEE Software 21(5) 88-92.
J.B. Schreiber, A. Nora, F.K. Stage, E.A. Barlow, J. King, Reporting structural equation
modeling and confirmatory factor analysis results: A review, The Journal of
Educational Research, 99 (6) (2006) 323-338.
