본 튜토리얼은 PLS 경로분석 수행을 지원하는 R 패키지인 "plspm"을 이용하여 구조방정식모형을 분석하는 방법을 제시하고 있다. 본 튜토리얼에서는 이를 위해 기존 연구들에서 제시하고 있는 PLS구조방정식모형을 분석하기 위한 기준들을 정의하고, 하나의 예시 연구모형을 제시하여 실질적으로 R을 이용하여 이 예시 모형을 분석하는 것을 보여준다. 본 튜토리얼은 PLS를 처음 접하는 연구자들에게는 연구모형에 대한 실증분석을 위한 유용한 가이드가 될 것이며, 이미 PLS에 익숙한 연구자들에게는 R을 이용한 새로운 PLS 구조방정식모형 분석기법 제시를 통하여 R이라는 통합된 통계 소프트웨어 운영환경에서 심도 있는 분석을 위한 기반 지식을 제공할 것이다.
The purpose of this study is to investigate the applications of Structural Equation Modeling(SEM) into MIS area in recent years. Two methodologies, Lisrel and PLS, are adopted for the method comparison. A research model, based upon TAM(Technology Acceptance Model) is used for the analysis of the data set of a previous study. The research model includes six research variables that are composed of twenty-eight question items. 272 data are used for data analyses through Lisrel v.8.72 and Visual PLS v.1.04. This study shows the statistical results of Lisrel are the same to those of PLS. The contribution of this study can be suggested as the followings; (1) A theoretical comparison of two methodologies is shown, (2) A statistical analysis is done at a real-situated data set, and (3) Several implications are suggested.
구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 (AMOS, LISREL and PLS)가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구(Applications)를 비교분석 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
The partial least squares (PLS) method is popularly used for estimating the structural equation model, but the existing algorithm may not be directly implemented when probabilities are involved in some constructs or manifest variables. We propose a structural equation model including the brand choice as one construct having brand choice probabilities as its manifest variables. Then, we develop a PLS-based algorithm for the structural equation model by utilizing the multinomial logit model. A case is introduced as an application and simulation studies are performed to validate the proposed algorithm.
Estimation approaches for casual relation model with high-order factors have strict restrictions or limits. In the case of ML (Maximum Likelihood), a strong assumption which data must show a normal distribution is required and factors of exponentiation is impossible due to the uncertainty of factors. To overcome this limitation many PLS (Partial Least Squares) approaches are introduced to estimate the structural equation model including high-order factors. However, it is possible to yield biased estimates if there are some differences in the number of measurement variables connected to each latent variable. In addition, any approach does not exist to deal with general cases not having any measurement variable of high-order factors. This study compare several approaches including the repeated measures approach which are used to estimate the casual relation model including high-order factors by using PLS (Partial Least Squares), and suggest the best estimation approach. In other words, the study proposes the best approach through the research on the existing studies related to the casual relation model including high-order factors by using PLS and approach comparison using a virtual model.
This study reconstructed the military logistics improvement project currently being implemented by ROK military as a defense logistics strategy. In addition the factors affecting the performance of the defense logistics strategy are analyzed using PLS. The significance of this study is as follows. First, the defense logistics improvement project was structured as a defense logistics strategy according to function. Second, PLS is used for performance factor analysis. Most of the existing defense researches utilized the ML structural equation. However, this study used the PLS structural equation in view of the fact that each detail project is the formation of defense logistics strategy. Third, we identified projects that have a substantial impact on defense logistics performance and those that do not. We found that inventory, process, and information strategy influenced logistics performance among defense logistics strategies. On the other hand, it was confirmed that the facility/equipment strategy had no significant effect on defense logistics performance.
Purpose - This study provides appropriate procedures for EFA to help researchers conduct empirical studies by using PLS-SEM. Research design, data, and methodology - This study addresses the absolute and relative sample size criteria, sampling adequacy, factor extraction models, factor rotation methods, the criterion for the number of factors to retain, interpretation of results, and reporting information. Results - The factor analysis procedure for PLS-SEM consists of the following five stages. First, it is important to look at whether both the Bartlett test of sphericity and the KMO MSA meet the qualitative criteria. Second, PAF is a better choice of methodology. Third, an oblique technique is a suitable method for PLS-SEM. Fourth, a combined approach is strongly recommended to factor retention. PA should be used at the onset. Next, it is recommended using the K1 criterion. In addition, it is necessary to extract factors that increase the total variance explanatory power through the PVA-FS. Finally, it is appropriate to select an item with a factor loading into 0.5 or higher and a communality of 0.5. Conclusions - It is expected that the accurate factor analysis processed for PLS-SEM as previously presented will help us extract more precise factors of the structural model.
본 연구는 자전거사고에 영향을 주는 요인들을 분석하기 위해 PLS 구조방정식을 이용하여 자전거사고모형을 개발한다. 본 연구에서는 자전거사고를 전국 시 군 구를 대상으로 전체 사고건수, 중상이상 사고, 경상사고로 사고유형을 구분하였다. 본 연구에서 개발된 사고모형들을 통해 자전거사고의 주요 원인들을 살펴보면 도시화의 확대가 자전거사고의 가장 큰 요인임을 알 수 있다. 자전거사고모형들에 포함된 주요 요소들을 살펴보면 인구수, 경제활동인구비율, 교차로밀도, 시가화 면적비율, 상업과 공업의 토지이용, 운전면허소지자, 자동차등록대수, 교육기관 설립수, 공원수 등의 증가가 자전거사고의 증가로 이어졌다. 또한 자전거도로연장, 자전거보유대수, 자전거수단분담률의 증가 등 각 지자체 별로 활성화되고 있는 자전거이용의 확산 역시 자전거사고를 증가시키는 주요 요소들로 밝혀졌다.
This study investigated the relationship between fashion behavior, impression management behavior, and career success. A conceptual model and hypotheses were established based on theoretical linkages between the constructs. Thereafter, empirical data were collected using a set of questionnaires. For this reason, the sample was taken from 720 office workers' who worked at 14's Korea Enterprise, 697 of which was used for an empirical analysis (sample: men over 30 years of age and more than three years continuous service). This study conducted an exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis for the validity test. Cronbach's alpha test is used for the reliability test. Moreover, PLS structural equation modeling (SEM) was employed to test hypothesized relationships in the conceptual model (SPSS 20.0 window/Smart PLS 3.0). This study shows that the proposed model is reasonably fit to the actual data. The following results were obtained from the analyses. First, fashion behavior and impression management behavior is positively related to career success. The result shows that economics of the fashion behaviors sub-types were statistically more significant to influence career success. The self-focused of the impression management behavior sub-types were more than statistically significant to influence career success. This finding has great implications to understand self-management behavior and the career success of male office workers.
본 연구는 정부의 지역산업육성정책이 기업 성장에 미치는 영향과 요인에 대하여 분석하였다. 정부 지원을 받는 기업과 지원을 받지 못한 기업을 대상으로 경영역량, 외부협력수준, R&D투자와 기업성장 사이에 제품혁신과 기술혁신이 어떤 영향을 주는지 PLS 구조방정식을 이용하여 분석하였다. 연구 결과는 경영역량과 외부협력수준은 기업성장에 유의한 영향이 있는 것으로 나타났고 수혜기업과 비 수혜기업 간에는 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 경영역량은 제품혁신에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 제품혁신은 기업성장에 영향을 주는 매개효과가 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로 경영역량 증대의 정책 방향을 제시하였고 한계점과 향후 연구방향을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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