SmartPLS 4.0 구조방정식모델링-개정판(석박사학위와 학술논문 작성 중심의)

많은 학술 연구자들은 PLS-SEM을 이해하고 실제로 논문작성과정에 적용하는 것에 대해서는 많은 어려움을 호소하고 있다. 이는 국내에서 개발된 SEM의 서적들이 대부분 CB-SEM에 관련된 것이고 PLS-SEM을 다룬 서적은 개발되지 않았기 때문인 것으로 보인다. 이러한 필요성에 따라 이 책은 PLS-SEM의 전용 프로그램인 SmartPLS 4.0을 적용하여 석박사학위와 학술논문 작성을 위한 이론과 실습이 가능한 ‘따라하기 방식’으로 개발되었다.

이 책은 PLS-SEM의 기본 입문서로 개발되었으며 몇 가지 특징은 다음과 같다.
첫째, SmartPLS 4.0을 적용해 모든 내용을 철저히 사례와 실습 중심으로 설명하고 있다.
둘째, SmartPLS 4.0을 처음 접하는 연구자들도 쉽게 논문 작성이 가능하도록 전체 내용을 ‘따라하기 방식’으로 해설하고 있다.
셋째, SmartPLS 4.0의 설치와 운용에 필요한 기본 운용법을 자세하게 설명하고 있다.
넷째, 데이터 파일에는 기본적인 실습에 필요한 데이터와 다양한 구조방정식모델(측정모델과 구조모델)을 제공하고 있다.
마지막으로, PLS-SEM을 위해 SmartPLS 4.0을 사용하고 있으며 보조적으로 SPSS 29와 G*Power 프로그램을 활용하고 있다.

[목 차]

제1부 PLS-SEM 통계분석과 논문 작성의 기초
제1장 구조방정식모델링(PLS-SEM)의 개요
1. 구조방정식모델링의 의의와 특성
1.1 의의
1.2 PLS-SEM의 주요 개념과 구조방정식모델링
2. PLS-SEM의 적용 시 고려사항
2.1 측정척도
2.2 표본크기
2.3 수집된 데이터의 검토
3. PLS-SEM의 특성과 CB-SEM과의 비교
3.1 CB-SEM과 PLS-SEM의 비교
3.2 PLS-SEM의 주요 특성
4. 이 책의 구성
제2장 SmartPLS 4.0의 기초와 기본 운용법
1. SmartPLS 4.0의 구입, 설치 및 실행
1.1 프로그램의 다운로드 사이트와 사용권 구입
1.2 프로그램 설치와 실행
2. PLS-SEM 모델의 메뉴 구조와 툴바
2.1 작업공간 만들기
2.2 기본 창의 구성과 기능
2.3 PLS-SEM 모델의 기본 창과 툴바
2.4 출력 결과 창
2.5 데이터관리 툴바와 데이터 보기
2.6 단축키의 사용
3. REGRESSION 모델의 메뉴 구조와 툴바
4. PROCESS 모델의 메뉴 구조와 툴바
5. CB-SEM 모델의 메뉴 구조와 툴바
6. SmartPLS 4.0의 기본 운용법
6.1 데이터 준비와 저장
6.2 기본 운용법
7. SmartPLS 4.0의 파일관리
7.1 새 프로젝트 만들기(Create)와 삭제하기(Delete)
7.2 작업한 프로젝트 보관하기(Export)와 불러오기(Import)
7.3 기타 파일관리
제3장 PLS-SEM 통계분석의 기초와 적용 절차
1. PLS-SEM 통계분석의 기초
1.1 PLS-SEM의 주요 용어와 기초통계이론
1.2 통계적 가설검증
2. PLS-SEM의 일반적인 절차와 특유한 적용 절차
2.1 문제 인식과 연구주제의 선정
2.2 연구모델 개발과 가설 설정
2.3 표본 선정과 설문지의 개발
2.4 연구 설계, 데이터 수집과 저장
2.5 데이터 검토와 구조방정식모델의 구축
2.6 구조방정식모델의 추정
2.7 구조방정식모델의 평가
2.8 분석 결과의 해석과 제시

제2부 PLS-SEM에 의한 논문 작성의 적용 절차
제4장 연구 설계, 데이터 수집과 입력
1. 연구 설계
1.1 문제 제기와 연구 문제
1.2 연구모델 개발과 가설 설정
1.3 설문지 개발과 표본 선정
2. 데이터 수집과 입력
2.1 데이터 수집과 입력
2.2 결측치, 일관성이 없는 불성실한 응답치 및 이상치
2.3 데이터 입력과 저장 실습
제5장 데이터 검토와 구조방정식모델의 구축
1. 데이터 검토
2. 구조방정식모델의 구축
2.1 구조모델의 구축
2.2 측정모델의 구축
2.3 구조방정식모델의 구축 실습
제6장 구조방정식모델의 추정
1. PLS-SEM Algorithm에 의한 모델 추정과 통계적 특성
1.1 PLS-SEM Algorithm의 기본 원리
1.2 PLS-SEM Algorithm의 통계적 특성
2. PLS-SEM 알고리즘 실행을 위한 초기값 설정
3. 모델 추정 실습과 결과
3.1 PLS-SEM Algorithm 실행에 의한 모델 추정
3.2 PLS-SEM Algorithm에 의한 모델 추정 결과
제7장 반영적 측정모델의 평가
1. PLS-SEM 분석 결과의 평가 단계와 기준
2. 반영적 측정모델의 평가
2.1 반영적 측정모델의 평가와 수용기준
2.2 개별 측정변수 신뢰도
2.3 내적 일관성
2.4 집중타당도
2.5 판별타당도
제8장 형성적 측정모델의 평가
1. 형성적 측정모델의 평가와 수용기준
1.1 집중타당도
1.2 다중공선성
1.3 외부가중치와 적재치의 유의성과 적합성
2. 형성적 측정모델의 평가
제9장 구조모델 결과의 평가: 가설검증
1. 구조모델의 결과 평가와 수용기준
2. 다중공선성
3. 결정계수(R2)
4. 효과크기(f2)
5. 예측력(Q2과 평균손실차이)
5.1 PLSpredict를 이용한 예측력 평가
5.2 CVPAT를 이용한 예측력 평가
6. 경로계수의 유의성과 적합성
6.1 경로계수의 유의성검증
6.2 경로계수의 적합성 평가
제10장 분석 결과의 해석과 제시
1. 분석 결과의 제시에서 요구되는 체크리스트
1.1 연구조사 설계
1.2 데이터의 준비와 검토
1.3 측정모델 평가
1.4 구조모델 평가
2. 주요 분석 결과의 해석과 제시
2.1 문제 제기와 연구목적
2.2 연구모델과 가설
2.3 변수의 조작적 정의와 측정
2.4 설문지의 구성과 데이터 수집
2.5 표본 선정과 표본추출방법
2.6 표본의 특성과 기초통계분석
2.7 측정모델 평가
2.8 구조모델 평가

제3부 PLS-SEM 기본 실습 따라하기
제11장 PLS-SEM의 기본 실습 (1): 반영적 측정변수로만 구성된 모델
1. 연구조사 설계
1.1 문제 제기와 연구 문제
1.2 연구모델의 개발, 가설 설정 및 변수의 정의
1.3 설문지 개발과 표본 선정
2. 데이터 수집과 입력 및 저장
2.1 데이터 수집과 입력
2.2 데이터 파일 만들기
3. 데이터의 검토와 구조방정식모델의 구축
3.1 데이터의 검토
3.2 구조방정식모델의 구축
4. 측정모델의 평가: 신뢰도와 타당도검증
5. 구조모델의 평가와 가설검증
5.1 구조모델의 평가
5.2 가설검증
제12장 PLS-SEM의 기본 실습 (2): 반영적 측정변수와 형성적 측정변수가 혼합된 모델
1. 연구조사 설계
1.1 문제 제기와 연구 문제
1.2 연구모델의 개발, 가설 설정 및 변수의 정의
1.3 설문지 개발과 표본 선정
2. 데이터 수집과 입력 및 저장
2.1 데이터 수집과 입력
2.2 데이터 파일 만들기
3. 데이터의 검토와 구조방정식모델의 구축
3.1 데이터의 검토
3.2 구조방정식모델의 구축
4. 측정모델의 평가: 신뢰도와 타당도검증
4.1 반영적 측정모델의 평가
4.2 형성적 측정모델의 평가
5. 구조모델의 평가와 가설검증
5.1 구조모델의 평가
5.2 가설검증