[PLS-SEM] 가설검증 - SSRA Knowledge Center

연구 Q&A

# PLS-SEM 가설검증

![가설검증](upload/diagrams/stat_pls_hypothesis.png)

측정모형(신뢰도·타당도) 검증을 마쳤다면, 이제 **구조모형**에서 연구가설을 판정합니다. PLS-SEM에서 가설검증은 경로계수의 유의성을 확인하는 일입니다.

## SSRA의 판정 기준

| 항목 | 평가기준 |
|---|---|
| 경로계수 | **p < 0.05** 이면 채택<br>경로에 부호(긍정·부정) 방향을 설정한 경우 단측검증, 방향을 두지 않은 경우 양측검증 |
| 결정계수(R²) | 절대적 기준은 없음. 일반적으로 **0.19 약함 / 0.33 중간 / 0.67 강함** |

> 가설에 "정(+)의 영향을 미칠 것이다"처럼 방향을 명시했다면 단측검증이 맞습니다. 방향을 정해 두고 양측검증을 하면 검정력을 낭비하게 됩니다.

## 유의성은 부트스트래핑으로 얻는다

PLS-SEM은 분포를 가정하지 않는 기법이므로 경로계수의 표준오차를 이론분포에서 구하지 않고 **부트스트래핑**으로 만듭니다. 표본을 반복 재추출해 계수의 분포를 만든 뒤 t값과 p값을 산출합니다. 재추출 횟수는 5,000회 이상이 권장됩니다.

## 보고할 때 갖추어야 할 것

가설표에 채택/기각만 적으면 정보가 부족합니다. 다음을 함께 제시하면 심사에서 되묻는 일이 줄어듭니다.

| 항목 | 이유 |
|---|---|
| 표준화 경로계수(β) | 관계의 방향과 크기 |
| t값 또는 p값 | 통계적 유의성 |
| 신뢰구간 | 부트스트래핑 결과의 안정성 |
| f² | 실질적 기여도 |
| R² | 종속변수의 설명력 |

## 가설이 기각되었다면

기각도 결과입니다. 다만 기술 순서가 중요합니다. 먼저 결과를 있는 그대로 적고, 그다음 이론적·맥락적 해석을 붙이며, 측정도구나 표본 특성의 한계를 함께 밝힙니다. 유의하지 않은 경로를 지우고 모형을 다시 돌려 그 결과만 보고하는 방식은 피해야 합니다.

## SSRA에서 활용하기

먼저 **[가설 설정]** 메뉴에서 연구가설을 등록한 뒤, 분석결과 메뉴의 **[가설검증 결과]** 버튼을 누르면 가설별 경로계수·t값·p값과 채택/기각 판정이 표로 정리됩니다. **[경로 분석결과]** 와 **[연구모형 보기]** 를 함께 보면 모형 전체를 한눈에 확인할 수 있습니다.

## 참고문헌
* Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2019). When to use and how to report the results of PLS-SEM. *European Business Review*, 31(1), 2–24.
* Chin, W. W. (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. In G. A. Marcoulides (Ed.), *Modern Methods for Business Research* (pp. 295–336). Erlbaum.
* Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). *A Primer on PLS-SEM* (3rd ed.). Sage.
* Streukens, S., & Leroi-Werelds, S. (2016). Bootstrapping and PLS-SEM: A step-by-step guide. *European Management Journal*, 34(6), 618–632.

## 다음 단계

* PLS-SEM 시리즈는 여기까지입니다. 실제 자료로 실습하려면 **예제 및 실습 자료** 카테고리를 참고하세요.