분야
pptx6장의 구성
1절. 질병 요인에 관한 재귀모형분석
1) 모수 추정치를 해석하는 방법
2) 간접효과 및 전체효과를 계산하는 방법
3) 관찰된 상관이나 공분산을 예측된 상관이나 공분산과 비교하는 방법
2절. 모형 적합도의 평가
1) 개관
2) 전체 모형 적합도를 나타내는 통계적 지표들과 경로모형에 대한 가설을 검증하는 전략들: 모형 카이제곱 검증, RMSEA, CFI, 다른 적합도 지수
1. 질병 요인에 관한 재귀모형분석
L. Roth et al.(1989), ‘질병 요인의 재귀경로모형’
강인성 분산과 질병 분산의 차이가 너무 커서 원자료의 공분산행렬이 불균형하게 척도화됨
반복추정 실패 가능성
변환하여 비슷한 수준으로 맞춤(변환된 SD)
연구자들이 설정한 ‘질병 요인의 재귀경로모형’
점선으로 표시된 직접효과는 본래 0으로 설정한 경로임
세 가지 가설
① 운동이 질병에 미치는 효과는 체력을 매개로 한 간접효과만 존재한다.
② 강인성이 질병에 미치는 효과 역시 스트레스를 매개로 한 간접효과만 존재한다.
③ 체력이 스트레스에 미치는 직접효과는 0이다.
포화판별 모형임
관측정보 15개 (5(6)/2=15) = 자유모수 15개
모형의 자유도(dfM) = 0
1) 모수 추정치
비표준화 해의 해석
예) 운동→체력
1) 비표준화 추정치 .217
: 강인성이 통제된 상태에서 운동 점수가 1점 증가할 때 체력 점수가 .217점 증가한다고 예측할 수 있음
2) 표준오차 추정치 .026
: z 값은 .217/.026 = 8.35가 되며, 양측 검정 시 유의수준 .01의 임계값인 2.58보다 큼
3) 통계적 유의성은 연구자들의 예측과 일치
(예외: 체력→스트레스**)
