상관분석, 회귀분석, 경로분석, 구조방정식의 관계 그리고 메타분석

상관분석, 회귀분석, 경로분석, 구조방정식의 관계 그리고 메타분석

 

요즈음 상담, 사회복지, 교육학 등 사회과학 분야에서 석박사 논문이나 학술지에 가장 많이 쓰이는 연구방법은 구조방정식과 다층모형 같습니다.

 

또한 이제 건강보험 데이터가 공개되는 등 의료보건분야에서도 삶의 질(quality of life)이나 불안, 우울등에 대해 관심을 가지면서 구조방정식이나 다층모형에 대한 관심이 증가하고 있습니다.

 

석박사 논문이나 학술지 등을 심사하면서 드는 생각은 대학원생이나 연구자가 이 연구방법들에 대한 이해가 충분하거나 관계를 명확하게 알고 쓰지 못하는 것 같습니다.

 

상관분석은 기본적으로 두 변수에 대한 산포도에서 시작합니다. 두 변수의 관계(association)입니다. 회귀분석은 상관관계에 기초하여 이론모형에 기초하여 종속변수는 정해져 있고(fixed variable 로 간주), 독립변수는 연구자의 통제하에 있다는 전제하에 관계를 추정하는 것 같습니다.

 

그런데 회귀분석은 독립변수와 종속변수의 직접적인 관계를 중심으로 고찰합니다. 또한 측정오차를 반영하지 못한다는 한계가 있습니다. 여기서 간접관계를 모형화하는 경로모형(path analysis)과 측정오차를 반영하기 위한 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis)이 결합된 구조방정식이 필요한 것 같습니다.

 

저는 경험적으로 다집단 구조방정식 논문을 심사하다가, 기본적인 이론모형에 문제가 있으면, 다집단 구조방정식은 하지 말고 기본모형에 충실한 논문으로 수정방향을 제안 합니다.

 

그리고 대학원생이 잠재변인과 관찰변수간의 관계를 잘 설명 못하고 이해가 부족한 것 같으면 경로분석으로 논문을 수정하자고 제안 합니다.

 

또한 학생이 독립변수, 매개변수, 종속변수간의 시간적 선후 관계, 혹은 이론적인 관계를 논리적으로 설명하지 못하면 중다회귀분석으로 논문을 수정하자고 제언 합니다.

 

각 연구방법의 관계나 기본적인 논리를 단계적으로 학습해야 하는 이유가 여기에 있습니다. 제가 하는 메타분석에서는 처치효과(intervention effect) 메타분석이 많이 쓰이지만, 여기서 말하는 상관, 회귀, 경로, 요인, 구조방정식과 관련해서는 관련변인 메타분석이 있습니다.

 

또한 이 분야에서 가장 최근에는 메타구조방정식에 대한 논의가 점차 증가하고 있습니다. 제 지도 교수님이신 베커 교수님은 1990년대 초반부터 model based meta-analysis라는 이름으로 이론모형 형성을 위한 메타분석 방법을 연구하고 계십니다.

 

오늘은 대학원생들이 가장 많이 사용하면서 오용이 심한 구조방정식과 관련된 연구방법들에 대해 간략히 소개해 보았습니다. 앞으로 기본적인 연구방법들과 최근 논의되는 중급이상의 연구방법들의 관계에 대해 차례로 정리해 보도록 하겠습니다.