PLS-SEM 분석 : SmartPLS 4.0 WarpPLS 8.0 활용 - 구조방정식모형의 선형 비선형 접근

김민철 교수, 단독 저서 『PLS-SEM 분석』 출간!!

- 국내 최초 SmartPLS 4.0과WarpPLS 8.0을 아우르는 구조방정식 모델링의 완결판

- 선형과 비선형 분석의 통합적 접근으로 해외 우수 학술지 게재 전략 제시

- 기초부터 고급 분석(IPMA, FIMIX 등)까지, 실무와 연구를 잇는 필독서

데이터 기반 의사결정이 필수적인 시대, 복잡한 데이터 구조를 명쾌하게 풀어낼 새로운 분석 지침서가 출간되었다. 도서출판 청람은 제주대학교 김민철 교수가 집필한 신간 『PLS-SEM 분석: SmartPLS 4.0/ WarpPLS 8.0 활용 -구조방정식모형의 선형·비선형 접근』을 2026년 1월 25일 출간하였다.

이 책은 사회과학, 경영학, 의학 등 다양한 분야에서 실증 연구의 핵심 도구로 자리 잡은 PLS-SEM(부분최소제곱 구조방정식)을 다룬다. 기존 서적들이 주로 하나의 소프트웨어에 국한되었던 것과 달리, 이 책은 전 세계적으로 가장 널리 쓰이는 SmartPLS 4.0과 비선형 분석에 특화된 WarpPLS 8.0을 동시에 다루고 있다는 점이 가장 큰 특징이다.

저자인 김민철 교수는 서문을 통해 “단순한 이론 설명을 넘어, 독자가 스스로 복잡한 모형으로 확장할 수 있는 사고의 틀을 제공하고자 했다”고 집필 의도를 밝혔다. 특히 “SmartPLS의 선형 분석과 WarpPLS의 비선형 분석을 병행하여 다룸으로써 이론 검증과 예측 중심 분석의 균형을 맞췄으며, 이는 연구자들이 해외 High-impact 저널에 논문을 게재하는 데 강력한 무기가 될 것”이라고 강조했다.

책은 총 3부 15장으로 구성되어 초심자부터 전문가까지 단계별 학습이 가능하다.

-1부: PLS-SEM의 개념적 기반과 두 소프트웨어의 설치 및 기초 활용법을 다룬다.

-2부: 확인적 요인분석(CFA), 반영형·형성형 모형, 매개·조절효과 등 실증 연구의 핵심 절차를 상세히 설명한다.

-3부: 동일방법편의(CMB) 해결, 계층적 잠재변수, 중요도-성과 맵(IPMA), 잠재 계층 분석(FIMIX, POS) 등 차별화된 고급 분석 기법을 심도 있게 다룬다.

 

특히 이 책은 저자가 단독 집필을 통해 책 전체를 관통하는 논리의 일관성과 깊이를 확보했으며, 독자들이 분석 과정에서 마주칠 수 있는 시행착오를 최소화하기 위해 모든 메뉴와 절차를 실제 데이터와 함께 시각적으로 구현했다. 이 책은 연구자들에게는 논문의 방법론적 깊이를 더해주는 가이드가, 기업과 공공 분야 실무자들에게는 데이터 기반의 정교한 경영 전략을 수립하는 데 필요한 실무 지침서가 될 수 있다.

[목 차]
  

Part 1 PLS-SEM 개요 및 기초

Chapter 01 PLS-SEM의 이해

1. PLS-SEM의 개념과 중요성

2. PLS-SEM과 CB-SEM의 비교

3. PLS-SEM의 활용 가치와 본서의 접근

Chapter 02 PLS-SEM 분석을 위한 준비

1. SmartPLS 소프트웨어 저장 및 설치

2. SmartPLS 실행

3. 새 프로젝트 만들기와 기존 프로젝트 불러오기

4. 데이터 불러오기

5. 모형 그리기 및 변수 연결하기

Chapter 02 PLS-SEM 분석을 위한 준비

1. WarpPLS 소프트웨어 저장 및 설치

2. WarpPLS 실행: WarpPLS 라이선스 등록 화면 안내

 

Part 2 PLS-SEM 모델링과 기본 분석 절차

Chapter 03 PLS 기반 확인적 요인분석(CFA) 절차

1. 분석모형 설계: 잠재변수와 측정변수 정의

2. 외적모형 평가: 신뢰성 및 수렴 타당성.

3. 판별 타당성(Discriminant Validity) - 잠재변수 간의 구분 타당성

4. 측정모형 평가 종합 판단 기준

Chapter 03 PLS 기반 확인적 요인분석(CFA) 절차

1. 분석모형 설계: 잠재변수와 측정변수 정의

2. PLS 모형 추정 및 결과 확인 - Step 5. Perform the SEM analysis

Chapter 04 반영형 PLS-SEM 모형 분석

1. 구조모형 개요 및 분석 절차

2. PLS 알고리즘 실행 및 설명력 평가

3. 예측 타당성 평가 - PLSpredict 및 CVPAT 분석

4. 경로계수의 유의성 검정(Bootstrapping)

5. Consistent PLS-SEM 접근법과 경로계수의 일관성 평가

Chapter 04 반영형 PLS-SEM 모형 분석

1. WarpPLS 기반 구조모형 분석 개요

2. 구조모형 결과 해석: 경로계수와 설명력 중심

3. 경로계수의 유의성 검정

Chapter 05 형성형 및 혼합형 PLS-SEM 모형 분석

1. 형성형 구성개념(Formative Construct)의 정의와 예시

2. SmartPLS에서의 형성형 모형 예시

3. 형성형 측정모형의 타당성 평가 기준

4. 혼합형(Composite/Hybrid) 측정모형

5. ADANCO의 Composite-based SEM과 SmartPLS 혼합형 측정모형 비교

6. Confirmatory Tetrad Analysis(CTA): 형성형 모형 검토 도구

Chapter 05 형성형 및 혼합형 PLS-SEM 모형 분석

1. WarpPLS 메뉴 기반 실습 예시

2. Confirmatory Tetrad Analysis(CTA): 형성형 모형 검토 도구

Chapter 06 매개효과 분석

1. 매개효과 분석 절차

2. 완전매개(full mediation) 및 부분매개(partial mediation) 분석 사례

3. SmartPLS PROCESS를 활용한 매개효과 분석

Chapter 06 매개효과 분석

1. 매개효과 분석 절차

2. 매개효과의 통계적 유의성 검정 - 간접효과 Bootstrapping 실행

Chapter 07 조절효과 분석

1. 조절효과 분석 절차 - 연속형 조절변수

2. 다중집단 분석(Multi-Group Analysis, MGA)을 통한 범주형 조절효과 검증

3. SmartPLS PROCESS를 활용한 조절효과 분석

Chapter 07 조절효과 분석

1. 조절효과 분석 절차

2. 조절효과 결과 해석

3. SmartPLS 분석 결과와의 비교 및 해석

4. 조절효과 결과에 대한 그래프 해석

Chapter 08 조절된 매개효과 분석

1. SmartPLS PROCESS 기반 분석 절차

Chapter 08 조절된 매개효과 분석

1. 조절효과 분석 절차

2. SmartPLS 분석 과정과의 비교

Chapter 09 통제변수 분석

1. 독립변수(잠재요인)와의 차이점

2. SmartPLS에서의 실습 절차

Chapter 09 통제변수 분석

1. WarpPLS에서의 실습 절차

2. SmartPLS와의 비교

3. R2 기여도에 대한 의미

 

Part 3 PLS-SEM 고급 주제와 응용

Chapter 10 동일방법편의(Common Method Bias) 분석

1. CMB의 해결 및 검토 방법

2. SmartPLS에서의 실습 절차 - Random Variable 활용(Kock & Lynn, 2012)

3. SmartPLS에서의 실습 절차 - Full Collinearity VIF 활용(Kock, 2015)

4. SmartPLS에서의 실습 절차 - Correlation Matrix Procedure 활용(Bagozzi, Yi & Phillips, 1991)

Chapter 10 동일방법편의(Common Method Bias) 분석

1. WarpPLS에서의 실습 절차 - Full Collinearity VIF 활용(Kock, 2015)

2. WarpPLS에서의 실습 절차 - Random Variable 활용(Kock & Lynn, 2012)

3. WarpPLS에서의 실습 절차 - Correlation Matrix Procedure 활용(Bagozzi, Yi & Phillips, 1991)

Chapter 11 계층적 잠재변수모형(Hierarchical Latent Variable Model)

1. 계층적 잠재변수모형의 특징과 유형들

2. 계층적 잠재변수모형의 분석 방법

3. SmartPLS에서의 실습 절차

Chapter 11 계층적 잠재변수모형(Hierarchical Latent Variable Model)

1. WarpPLS에서 적용할 때 특징

2. WarpPLS에서의 실습 절차

Chapter 12 중요도-성과 맵 분석(Importance-performance Map Analysis)

1. SmartPLS에서의 IPMA

2. SmartPLS에서의 실습 절차

Chapter 12 중요도-성과 맵 분석(Importance-performance Map Analysis)

1. WarpPLS에서의 실습 절차

2. 시각화 및 보고

Chapter 13 PLS-SEM 기반 집단 분석(PLS-SEM based Group Analyses)

1. 유한 혼합 PLS(FIMIX-PLS)

2. 예측 지향 세분화(Prediction-Oriented Segmentation, POS)

Chapter 13 PLS-SEM 기반 집단 분석(PLS-SEM based Group Analyses)

1. PLS-SEM과 잠재성장모형 분석

2. PLS-SEM과 Multi-Group Analysis(MGA)

3. PLS-SEM과 측정 불변성(Measurement Invariance)

Chapter 14 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅰ)

1. PLS-SEM과 NCA의 통합 적용

2. PLS-SEM에서의 유의성 검정 보정: Gaussian Copula 접근법

3. PLS-SEM과 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석) 적용

Chapter 14 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅰ)

1. 표본 크기의 산정(Sample Size Determination)

2. 분석적 합성변수(Analytic Composite, AC)

3. 범주형과 수치형 변수 간 상호 변환(Categorical-numeric-categorical conversion)

Chapter 15 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅱ)

1. 모형 비교(Model Comparison) - PLS-SEM 모형 간의 비교 및 CB-SEM 모형와의 분석 결과 비교

2. 일반화 구조화 성분 분석(Generalized Structured Component Analysis, GSCA)

Chapter 15 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅱ)

1. 일관성 기반 PLS 산출 결과(Consistent PLS outputs)

2. 로지스틱 회귀(Logistic regression)