구조 방정식 모델링 및 회귀: 연구 실천을 위한 지침

구조 방정식 모델링(SEM) 기법에 대한 관심이 증가하고 이 기법들이 정보 시스템(IS) 연구에서 중요하다는 인식이 높아짐에 따라, 적절하게 연구 설계를 선택할 수 있도록 다양한 유형의 SEM 기법을 비교하고 대조해야 할 필요성이 커지고 있다. 현재 IS 연구에서 이러한 기법들이 얼마나 사용되고 있는지를 평가한 후, 이 기사는 세 가지 매우 다른 통계 기법을 통해 동일한 데이터 세트를 분석하는 사례를 제시한다. 그 후 두 가지 SEM 클래스, 즉 공분산 기반 SEM과 부분최소제곱 기반 SEM을 비교한다. 마지막으로, 이 기사는 선형 회귀 모델에 대해 논의하고 SEM 기법과 회귀 기법을 언제 사용해야 하는지에 대한 지침을 제안한다. 이 기사는 실천을 안내하는 휴리스틱 및 기본 규칙의 임계값으로 결론을 맺고, 이러한 지침에 실천이 얼마나 부합하는지에 대한 논의를 포함한다.