[꿍꾸룽] 다집단 분석, 경로계수 간 차이 검정

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 

저번 시간에는 측정불변성을 따져보고, 다집단 간에 어떤 모형으로 서로 비교할 것인가를 정했어요. 

원래 목적은 비교!였으니까, 

 

모형을 정한다음 > 비교하였습니다. 

 

비교를 위한 과정에서는 A = B이냐?를 활용했습니다. 

즉, A-B=0이냐? 와 같은 원리를 활용하였어요. 

 

편집된 명령어임

구조계수를 다르게 가져라는 명령어는  INT와 SLP를 설정할 때와 같이 적용되지 않기때문에 

(전 글 참고)

https://dream2run.tistory.com/236

[꿍꾸룽] 잠재성장모형 다집단분석 측정불변성

라벨링 방법을 이용해서 MALE 집단과 FEMALE 집단의 구조계수에 다른 라벨링을 해주었어요. 그러면 MALE집단과 FEMALE 집단의 구조계수에 이름이 붙여집니다. 같은 구조계수를 가지게하려면 같은 이름을 주면 됩니다. 

 

제가 한 방법은 아무 라벨링 하지 않아도 다른 값을 가지기에 CONSTRAINT 하지 않을거면 크게 상관이 없는 거 같아요. 

 

제가 라벨링을 한 이유는 각 경로의 계수가 남녀 별로 차이가 있느냐?를 검정하고, + 간접효과가 남녀 별로 차이가 있느냐?를 검정하기 위해서 입니다. 

 

MODEL CONSTRAINT 명령어는 새로운 변수를 연구자가 지정할 수 있게하고 (NEW) 그에 다른 검정또한 할 수 있도록 해줍니다. NEW (새로운모수) 이렇게 지정하고 '새로운모수 = ~이다' < 이걸 검정해! 하고 명령어를 내리게 되는 것이죠. 

 

결과는 NEW/ADDITIONAL PARAMETERS에 나와요. 딱 한번! 표준화 비표준화 이런거 아니구요. ㅎㅎㅎ

 

저는 그렇게 다집단 분석을 마쳤고 지금은 추가로,  NEW/ADDITIONAL PARAMETERS 의 결과 중 간접효과를 소벨 검정이 아닌 BOOTSTRAP 방법으로 검정하고 있어요. 노트북으로 하니까 시간이 좀 걸려서 이렇게 글도 쓸 수 있네용. 흐흫. 

 

BOOTSTRAP 방법으로 검정하려면 

편집된 명령어임

명령어는 이렇게 됩니다. 저는 안정적이게 1만번으로 진행했어요~ 

 

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라벨링을 하면서 여러 결과를 비교하면서 새롭게 알게 된 사실이 있어서 글을 수정(+추가)해요. 

라벨링을 함으로써 free parameter 수가 달라져서 bootstrap하면 계수가 달라져요. 그래서 bootstrap 검정 값을 보고할 거면 라벨링 하기 전 것으로 사용해야 합니다. on 부분, 즉 구조계수는 다 같은데 bootstrap 값만 다르더라구요. 같은 것도 있고 다른 것도 있고 그래요. ㅎㅎ 

그러니까 당연히 모델fit도 다르군요! 하면서 알게된 사실. ㅋㅎㅋㅎ

뭐지 왜 다르지 나 뭐 잘못했나 데이터 편집 잘못했나 막 이랬는데 다행히 그건 아니어서 안심했어요 히힣

 

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랩실에서 발표할 때는 소벨검정과 BOOTSTRAP 결과 둘 다 보고하였는데, 논문에서는 하나만 보고하면되고 보고할 것은 BOOTSTRAP이라고해서 표를 다시 작성해야겠어요. 

 

견뎌야 하는 기간을 잘 견뎌봅시다! >_< 화이팅!