구조방정식 검증 과정에서 다중공선성 문제를 마주했을 때 어떻게 대처해야하나요?
교수님, 안녕하십니까. 저는 교육대학원에 재학 중인 석사과정생으로, 통계에 대해서 잘 모르지만 제미나이의 도움을 열심히 받아서 현재 졸업 논문을 준비하고 있습니다.
저는 선행연구를 바탕으로 마음챙김이 자기효능감과 역전이 관리를 순차적으로 매개하여 소진에 영향을 미치리라고 생각해 모형을 만들고 구조방정식 모델을 분석하고자 했습니다. 각 변인 간 관계에 대한 선행연구가 그래도 10편씩은 있어서 그다지 무리가 없으리라고 판단했습니다.
대략 300명 정도의 표본을 수집하였으며, 이상치나 불성실 응답을 제거한 후에 빈도분석과 신뢰도분석, 기술통계, 상관관계 분석을 하였습니다. 이때도 상관관계가 SPSS에서 좀 높게 잡혀서 불안하기는 했습니다. (절대값으로 보면 .663 ~ .876으로 나왔습니다.) 그 후 AMOS에서 확인적 요인분석을 실시하였습니다. 이때는 RMSEA, TLI, CFI 값이 적합한 수준으로 나오게끔 하기 위해서 문항묶음 처리만 신경쓰느라 상관계수를 확인하지 않았었는데, 지금보니 절대값으로 보면 .710 ~ .917이라는 지나치게 높은 수치가 나왔었네요...
이후 구조방정식 모델을 분석하면서 자기효능감이 소진에 미치는 표준화 경로계수가 -1.566으로 산출되는 등 통계적 허용 범위(-1 ~ 1)를 벗어난 수치가 확인되었습니다. 또한 상관관계 분석에서는 마음챙김 · 역전이 관리가 소진과 뚜렷한 부적 관계를 보였으나, 경로 모델 내에서는 정적 관계로 부호가 뒤집혀 나타났습니다. 찾아보니 보통 변인 간의 상관관계가 너무 강할 때 다중공선성 문제 때문에 이러한 억제효과가 나타난다고 하더군요. VIF와 모델의 전체 상태지수를 확인해보니, VIF는 가장 높은 게 4.98(자기효능감)로 위험 수준에 근접했으며 상태지수는 33.31로 산출되어 다중공선성 문제가 실재함을 확인했습니다.
이와 같은 상황에서 어떠한 조치를 취하는 게 좋을까요? 저의 짧은 생각으로는 상관관계가 가장 높게 나오는 관계 1~3순위에 모두 자기효능감이 있는 만큼 해당 변인을 제거하고 매개효과를 검증하는 방향으로 가야할 것 같은데, 연구 주제와 달리 이러한 방향으로 틀어도 되는 건지 궁금합니다. 아예 처음부터 다 뜯어고쳐야 하는 건지, 아니면 이러한 문제가 발생해서 자기효능감 변인을 삭제했다고 하면 되는지 알고 싶습니다. 막상 그러자니 지금까지 수집한 데이터가 아깝기도 하고, 처음 논문을 쓰다보니 이러다 졸업을 할 수는 있는 건지 걱정도 됩니다.
어쩌다보니 푸념처럼 되어버렸는데, 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
댓글
이일현 (2026-02-26 10:45:50)
구조방정식 뿐만 아니라 설문 연구에서 가장 주의해야 할 부분들 중에서 3가지를 살펴보면
1. 개념(척도, 도구)이 서로 상이하나 설문 문항에 동일하거나 비슷한 문항이 들어간 경우
2. 유사한 개념을 사용한 경우
3. 설문 연구의 특성 상 Likert 척도로 응답하면서 발생하는 동일방법편의
2번째 유사한 개념을 사용한 경우는 모형에 사용할 수 없습니다.
개념이 유사한 경우 판별타당도가 없기 때문이죠.
문제는 1 번째 입니다.
개념은 서로 다르지만 하위 요인이 유사한 경우 등이 있어서 유사하거나 동일한 문항이 사용된 설문들이 있습니다.
사실 이런 경우는 설문지를 선정하는 과정에서 최대한 걸러내야 합니다.
유사한 문항이 사용된 도구는 사용하지 않아야 하는 것이죠.
이런 경우 상관게수가 높게 나와서 판별타당도가 떨어지는 경우가 발생합니다.
구조방정식은 상관계수(or 공분산)으로 분석을 해서 모형의 구조를 밝히게 됩니다.
상관계수가 너무 낮으면 유의하지 않게 나오는 문제가 있을 뿐 모형 자체에는 큰 문제가 없는 경우가 대부분입니다.
하지만 상관계수가 너무 높으면 모형에 문제가 생깁니다.
지금 말씀하신 것도 그 일환의 하나입니다.
이런 경우 심한 경우에는 도구 하나를 모형을 재구축해서 분석하거나, 구조방정식이 아니라 회귀분석으로 분석하는 것도 고려해야 합니다.
또는 (탐색적) 요인분석을 해서 재타당하하는 것도 방법입니다.
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