구분가능성을 중심으로 한 구조방정식 APIM의 이해
Understanding Structural Equation Modeling APIM with a Focus on Distinguishability
- 주제(키워드) Actor-partner interdependence model(APIM) , Dyadic data , Distinguishability , Structural equation model , Moderation model , Mediation model , 자기-상대방 상호의존성 모형(APIM) , 쌍자료 , 구분가능성 , 구조방정식모형 , 조절모형 , 매개모형
- 주제(기타) 기타사회과학일반
- 설명문(URI) https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002924887
- 등재 KCI등재
- 발행기관 강원대학교 사회과학연구원
- 발행년도 2022
- URI http://www.dcollection.net/handler/ewha/000000204843
- 본문언어 한국어
초록/요약
자기-상대방 상호의존성 모형(actor-partner interdependence model, APIM)은 쌍자료(dyadic data)의 비독립성을 모형에 포함시켜 구성원이 서로 주고 받는 자기효과와 상대방효과를 비교하고 대인관계 과정을 설명하기 위하여 사용된다. 본 연구의 목적은 구조방정식 접근법을 이용한 APIM에 대한 연구자들의 이해를 돕기 위해 이 모형을 올바르게 사용하는 데 필요한 정보를 제공하는 것이다. 이를 위하여 먼저 쌍자료의 정의와 성격, 쌍자료 분석에서 중요한 기준이 되는 구분가능성(distinguishability)을 설명하였다. 이후 기본적인 APIM에서 사용되는 핵심적인 용어들과 조건을 기술하고, 자기효과와 상대방효과를 비교하는 방법인 동등제약과 표준화를 구분가능성을 중심으로 기술하였다. 마지막으로 APIM에서 제3의 변수의 영향을 확인할 수 있는 자기-상대방 상호의존성 조절모형(APIMoM)과 자기-상대방 상호의존성 매개모형(APIMeM)을 소개하고, 구분가능성을 기준으로 경우를 나누어 분석방법을 설명하였다.
more초록/요약
The actor-partner interdependence model (APIM) that includes nonindependence of dyadic data in the model is used to explain the interpersonal process by comparing actor effects and partner effects. The purpose of this study is to enhance researchers’ understanding of APIM using the structural equation model approach by providing the information necessary to use the model correctly. To do this, first, the definition and characteristics of dyadic data and the distinguishability, which is an important criterion in dyadic data analysis, were explained. Next, the core terminologies and conditions used in the basic APIM were described, and the equivalence constraint and standardization, which are the methods of comparing actor and partner effect, were described focusing on distinguishability. Finally, the actor-partner interdependence moderation model and the actor-partner interdependence mediation model, which can ascertain the effect of the third variable in APIM, were introduced, and the analytic method was explained by dividing the cases based on distinguishability.
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