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연구 목적: 본 연구는 구조방정식에서 상호작용효과 검증 방식의 효율성을 검증하기 위해서, 구체적인 조건에서 검증 방법을 비교하고 가장 효율적인 방법을 찾는다. 연구 방법: 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 구체적인 조건의 데이터를 생성하고 생성된 데이터의 상호작용효과를 조건에 따라 OPI 방식과 LMS 방식을 사용하여 분석하였다. 연구 내용: 시뮬레이션을 사용하여 48가지의 조건의 데이터를 생성하였고, OPI 방식과 LMS 방식을 사용하여 각각 분석하였다. 결론 및 제언: 사례수와 상호작용항의 효과 크기 그리고 잠재변인 간의 상관이 증가할수록 검정력도 같이 증가하였다. 요인부하량의 수준 차이는 검정력의 유의미한 차이를 보이지 않았다. 상호작용효과 검증 방법의 비교에서는 LMS 방식이 OPI 방식보다 상대적으로 높은 검정력을 보여주었다. 이러한 결과로, 연구자가 효과 검증할 때 LMS 방식을 사용하는 것을 추천한다.
This study aims to validate the efficiency of the interaction effect verification method in structural equation modeling by comparing various methods under specific conditions to identify the most efficient one. We generated specific condition data using Monte Carlo simulation and analyzed the interaction effects of the generated data using OPI and LMS, based on the conditions. We generated data under 48 different conditions using simulation and analyzed it using OPI and LMS. As the sample size, the level of interaction effect, and the correlation level between latent variables increased, the power also increased. There was no significant difference in the power of the tests for differences in factor loadings across levels. LMS demonstrated relatively higher power compared to the OPI. Based on these findings, I recommend using LMS when researchers validate effects.
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Structural Equation, Regression Analysis, Interaction Effects, Moderate Effect, Othogonalized Method
