https://chaeniverse.github.io/tags/sem/SEMHugoBlox Kit (https://hugoblox.com)en-usWed, 14 Jun 2023 00:00:00 +0000https://chaeniverse.github.io/media/icon_hu_da05098ef60dc2e7.pnghttps://chaeniverse.github.io/tags/sem/https://chaeniverse.github.io/projects/sem-customer-satisfaction/Wed, 14 Jun 2023 00:00:00 +0000https://chaeniverse.github.io/projects/sem-customer-satisfaction/<h2 id="개요">개요</h2> <p><strong>병원 내 서비스 혁신팀</strong>의 의뢰로 진행한 통계 컨설팅 프로젝트입니다. 환자/고객 설문지 응답 데이터를 활용해 서비스 품질의 잠재 구조를 모형화하고, 그로부터 <strong>고객만족지수(Customer Satisfaction Index, CSI)</strong> 를 산출하는 것이 목표였습니다.</p> <blockquote class="border-l-4 border-neutral-300 dark:border-neutral-600 pl-4 italic text-neutral-600 dark:text-neutral-400 my-6"> <p><strong>보안 안내.</strong> 본 프로젝트는 대외비로, 구체적인 설문 항목·결과 수치·도식은 공개하지 않습니다. 본 페이지는 적용된 <strong>방법론과 분석 과정</strong> 중심으로 정리합니다.</p> </blockquote> <h2 id="데이터">데이터</h2> <ul> <li><strong>출처</strong>: 병원 서비스 혁신팀이 자체 시행한 고객 설문 결과 (수치/항목 비공개)</li> <li><strong>전처리</strong>: 결측치 제거 (NA exclusion), 셀별 가중치 부여, 가중치 적용 셀 단위 데이터셋 구성</li> <li><strong>변수 구조</strong>: 서비스 품질의 다양한 측면을 측정한 다수의 관측 항목 → 잠재 변수(서비스 품질 차원)에 매핑</li> </ul> <h2 id="방법론">방법론</h2> <h3 id="structural-equation-modeling-sem">Structural Equation Modeling (SEM)</h3> <p>본 분석에는 <strong>구조방정식 모형</strong>, 그중에서도 잠재변수 1개에 여러 관측 지표를 두는 <strong>다지표(multi-indicator) 측정 모형</strong>을 적용했습니다.</p> <ul> <li>잠재변수에 대해 reference indicator를 무작위로 1로 고정 (model identification)</li> <li>관측 변수 간 직접 path는 설정하지 않고, 측정 모형(measurement model)에 충실하게 구성</li> <li>잠재변수 자체에는 error term이 부착되지 않도록 주의 (모형 형태 점검)</li> </ul> <h3 id="적합도fit-지표">적합도(Fit) 지표</h3> <p>표준 SEM 적합도 지표를 통해 모형의 데이터 부합 정도를 진단:</p> <ul> <li>$\chi^2$, df, $\chi^2$/df</li> <li>CFI (Comparative Fit Index)</li> <li>TLI (Tucker-Lewis Index)</li> <li>RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)</li> <li>SRMR</li> </ul> <h3 id="수렴-타당성-convergent-validity">수렴 타당성 (Convergent Validity)</h3> <p>잠재변수 자체의 신뢰성·타당성을 확인하기 위한 추가 검증:</p> <ul> <li><strong>개념신뢰도 (Construct Reliability, CR)</strong></li> <li><strong>분산추출지수 (Average Variance Extracted, AVE)</strong></li> </ul> <h3 id="csi-고객만족지수-산출">CSI (고객만족지수) 산출</h3> <p>최종 채택된 측정 모형의 <strong>표준화 회귀 계수(standardized regression weights)</strong> 와 가중치 셀을 결합해 고객만족지수를 산출했습니다. 이 지수는 의뢰 부서가 정성적 보고에 활용할 수 있도록 표준화된 단일 점수 형태로 제공되었습니다.</p> <h2 id="도구">도구</h2> <ul> <li><strong>Amos</strong> — SEM 모형 추정·적합도 산출</li> <li><strong>SPSS</strong> — 데이터 전처리, 가중치 적용, 보조 분석</li> </ul> <h2 id="효과--임팩트">효과 / 임팩트</h2> <ul> <li><strong>비즈니스 문제 → 통계 문제 변환</strong> — &ldquo;고객만족도를 단일 점수로 보고하고 싶다&quot;는 요구를 SEM 측정 모형으로 정의</li> <li><strong>외주 비용 절감</strong> — 구조방정식 전문 모델링은 외부 컨설팅으로 의뢰 시 비용 부담이 상당함. 원내 의학통계지원센터에서 직접 수행함으로써 의뢰 부서의 외주 비용을 절감하고, 분석 흐름을 부서 일정에 맞춰 유연하게 진행</li> </ul> <h2 id="산출물">산출물</h2> <ul> <li><strong>고객만족지수(CSI) 단일 점수</strong> + 항목별 표준화 가중치</li> <li><strong>분석 결과 보고서</strong> — 의뢰 부서 내부 의사결정용 (대외비)</li> </ul>