[꿍꾸룽] 소논문, Mplus demo 버전 연습 -7

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 구조방정식 mplus 데모 버전 연습 중 기록 입니다. :-)

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측정모형을 진행함에 있어서 Mplus demo 버전이었기에 측정변수를 6개로 줄여야 해서, spss를 사용하여 줄이는 내용에 대해 저번 블로그에서 포스팅했었습니다. 

dream2run.tistory.com/170

[꿍꾸룽] 소논문, Mplus demo 버전 연습 -6

자아존중감 10개 측정문항을 임의로 6개로 줄였고, 양육스트레스는 11개 문항에서 임의로 6개 줄였어요. 

이제 Mplus demo를 사용해서 자아존중감 6개 > 2개로, 양육스트레스 6개 > 2개로, 결혼만족도 4개를 > 2개로 줄이는 작업을 하려해요. 줄이는 이유는 데모버전의 한계 때문이죠!  측정변수를 6개만 쓸 수 있었고, 제가 설정한 연구모형은

 

이런 형태이니까요. 

 

그래서 자아존중감/양육스트레스/결혼만족도/소득의 관계를 알아보기 위해 관찰변수를 6개로 줄일수밖에 없었습니다. 

 

문항묶음을 이용하는 이유는 개념적인 부분이므로 (요약 : 장점이 많다) 넘어갈게요~~

저는 고유분산 분배방법을 사용하였고, 로딩계수를 추정하였습니다. 

 

로딩 값 추정치 크기에 따라 6개의 개별 문항을 나열하였고 비슷한 문항끼리 퍼뜨렸습니다. 실수안하려고 두눈 부릅뜨고 했네요. ㅋㄷㅋㄷ

 

결혼만족도로 로딩 값을 추정해보았어요. 

 

 

결과는 아래와 같아용

요걸 바탕으로 이제 문항묶음을 해봐야겠죠?

요렇게 나온 값을 가지고 Satis3 & 4의 평균을 이용하였고 (SPSS 활용)

Satis 2 &1의 평균을 이용하여 (SPSS 활용) 새로운 변수를 생성했어요. 

 

이런 과정을 총 3번 반복하면됩니다. ㅋㅋㄷㅋㄷ

 

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문항묶음은 데모버전의 경우라 측정모형  > 구조모형의 적합도를 확인하기 전에 먼저 진행해봤어요. :-) 실제 연구에서는 수렴의 문제가 발생할 경우 처음에만 사용하는 게 아니라 측정모형 중에도 사용할 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.

 

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어려운 통계, 그래도 스승님을 잘 만나 이해를 차근차근 할 수 있게 되어서 기쁘네용 ㅋㄷㅋㄷ

 

다들 건강한 하루 보내세요~~