구조방정식(structural equation modeling; SEM)을 사용하여 설문조사 데이터를 분석하는 경우, 최소한 몇 명의 응답자 표본(minimum sample size)이 필요한가에 대해서는 많은 이슈거리이기도 합니다.
응답자 표본의 수를 정확하게 알 수 있는 방법은 없습니다. 따라서 참조문헌을 인용하여 연구자가 설정한 표본의 크기를 정당화(justification) 하여야 합니다.
예를 들어서, Bentler & Chou (1987)에 따르면 구조방정식모형을 활용하기 위한 표본의 크기는 변수 개수의 5-10배가 적절하다고 주장하였습니다. 만약 연구모형이 포함하는 종속변수와 독립변수가 10개라고 가정한다면, 50명-100의 표본이 필요하다고 말할 수 있습니다. 그리고 Ding et al. (1995)은 연구자의 연구모형에 상관없이 100-150명 정도가 타당하다고 논하기도 하였습니다.
Bentler, P.M. & Chou, C. (1987). Practical issues in structural modeling. Sociological Methods and Research, 16, 78–117.
Ding, L., Velicer, W., & Harlow, L. (1995). Effect of estimation methods, number of indicators per factor and improper solutions on structural equation modeling fit indices. Structural Equation Modeling, 2, 119-143.
최근의 연구 논문에서는, 표본의 크기가 최소한 200명 이상이 되어야 모형 적합도(model fit index)들이 측정모형(measurement model)과 구조모형(structural model)에 대한 올바른 결론을 유도할 가능성이 높다는 주장이 대체로 수용되고 있습니다.
또 다른 한 가지 방법은, 통계 소프트웨어를 사용하여 표본의 크기를 설정하는 것 입니다. 가장 대표적으로 G-Power를 사용하여 ‘효과의 크기(effect size)’를 미리 입력하여 표본의 크기를 계산할 수도 있습니다.
저의 경험으로 판단한다면, 연구모형이 포함하는 변수의 갯수가 10개 내외인 경우에는 약 300명-350명 정도는 되어야 통계적 유의성과 모형 적합도의 관점에서 안전한 표본의 크기라고 말할 수 있습니다.
