안녕하세요 꿍꾸룽입니다. :-) 잠재성장모형 분석 중에 있습니다. 함께 공부해요~~~ 종단자료 분석 (신뢰도, 기술통계, 결측치 등) 기초작업은 끝내놨어요~. 총 5시점의 자료를 살펴볼 예정인데, 이제 본격적으로 잠재성장모형 분석하려고 합니다. 제가 사용하는 프로그램은 Mplus입니다. 종단모형에서는 결측치 처리가 중요하기에, (종단이라 결측치가 생길 가능성이 크니) 결측치 처리를 했는데, 저는 많이 쓰는 999나 9999가 아니라 4000을 썼어요. 그 이유는, 제 자료에 id 부분에 99가 반복되는 게 많았어요. 물론 분석 때 id를 빼고 해도되지만, 자료 삭제나 편집에 대해 두려움 (ㅋㅋ)을 가지고있기때문에, id에 없는 4000이라는 숫자를 결측치에 넣었습니다. 5) 잠재성장모형 5-0) 결측치 ..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. :-) 잠재성장모형 분석 중에 있습니다. 함께 공부해요~~~ 잠재성장모형을 분석하기 위해서는 종단자료를 잘 편집해야 합니다. 그를 위해 기초 작업을 실시하고 있는 중이에요. 여러자료를 참고해서 일단 목차를 적어봤습니다. 하면서 수정될 수 있을 것 같아요. 1) 각 차시 변수 골라내기 1-2) 신뢰도 차시별 계산 가능 (1차/2차/3차/4차/5차) 신뢰도, 크론바흐 알파에 대한 내용은 제가 좋아하는 유투버님 논문쓰는남자 의 영상 링크 달게요~ 역문항 채점 안했는 지도 이걸로 알 수 있는 건 첨 알았는데 너무 유용하네요. ^^ 해보니까 역문항 채점을 했는 지 이건 참고사항은 될 수 있을 것 같아요. 음수로 나타나지 않는 역문항도 있더라구요. https://youtu.be/J6nD2n..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 연구 시 잠재성장모형으로 분석할 예정이어서 잠재성장모형 LGM 공부하고 적용 중입니다. 이번에 김수영 교수님 워크샵을 들으면서 공부했어요~ https://cafe.naver.com/koreanedupsy 한국교육&심리연구소 : 네이버 카페 구조방정식 워크샵, 척도개발 워크샵, 김수영, 김아영, 워크숍, 통계분석, 통계컨설팅, 이화여대, Mplus cafe.naver.com 여기서 워크샵 신청하고 들을 수 있는 데 상시 열리는 건 아니구, 일정이 공지되어요. ㅎㅎ 자료의 내용을 전부 기록하는 건 아니고, 자료 목차 정도 정리해놓으려고 합니다. :-) 자료 내용 그대로 옮긴것도 있지만 제가 이해한 내용을 주저리주저리 적은 것도 있어요. 자료내용은 정답이겠지만 제가 적은건 틀렸을 수도..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 연구를 하면서, 통계의 중요성이 수면위로 다시 떠올라서, ㅎㅎ 복습하려고 구조방정식 공부 중이에요. 절편의 추가(mplus 디폴트) . 전통적 sem을 사용할 일이 크게 없음. 공부를 위해 사용한것. 왜? 우리는 raw 데이터를 보통 가지고있으니까. . 데이타가 있다면, 요약해서 사용함 (1) 평균벡터 (2) 공분산행렬. - 전통적SEM에서는 평균벡터 사용하지 않고 이론을 발전시킴. 그래서 MODEL = nomeanstructure; 을 쓰게되면, 전통적 sem을 사용하여 분석하게 되는 것임 (변수들의 평균구조는 사용하지 않겠다). information = expected;가 필수로 같이 들어가야 함. 아니면 오류가 남. ANALYSIS : MODEL = nomeanstructu..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 연구를 하면서, 통계의 중요성이 수면위로 다시 떠올라서, ㅎㅎ 복습하려고 구조방정식 공부 중이에요. 모형을 평가하는 방법으로 유일한 통계적 검정은 카이스퀘어 검정. - 한계점이 있음. (대표적인 것은, 표본크기에 영향을 받는 다는 것) - 모형에 대한 평가가 좋다/ 나쁘다 이분법적. 근사적인 적합도 지수 . 한계들로 인해 모형의 적합도를 평가하기 위한 많은 방법이 제안 됨. 1. 증분 적합도 지수 incremental fit index - baseline model 기저모형, 독립/영모형에 비해 연구자 모형이 얼마나 더 향성되었는 지 나타냄. %로 표현. 주로 0-1사이로 움직임. 아닌 것도 있음. - 기저모형 : 일반적으로, 경로모형에서의 기저모형은 starting 모델인데, ..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 연구를 하면서, 통계의 중요성이 수면위로 다시 떠올라서, ㅎㅎ 복습하려고 구조방정식 공부 중이에요. mplus이용하기 모형 판별 결정 관련 t 규칙 ( t rule) . 필요조건 (이거 하나만으로 충분하지 않음) : 추정하고자 하는 모수 개수 t, 자료의 공분산 행렬이 가지고 있는 독립적 정보의 개수 i 에 의해 제한 받음. 이는 자유도 : df = i - t . df 는 >= 0 . . 모형 추정 가능하기 위해서는 자유도 0이거나 (완전판별), 양수 (과대판별) 이어야 함. null b 규칙(베타) . 충분조건 : 내생변수끼리의 회귀계수 (경로)가 존재하지 않음. but 만족 시키지 못한다고해서 판별이 안되는 건 아님. 충분조건이니까. 재귀규칙 . 재귀모형은 언제나 추정 가능한..