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..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 연구를 하면서, 통계의 중요성이 수면위로 다시 떠올라서, ㅎㅎ 복습하려고 구조방정식 공부 중이에요. mplus이용하기 자료파일 만들기 . text 파일의 형태로 따로 준비 - spss파일을 text 파일의 형태로 전환할 수 있음. width(변수가 차지하는 칸), decimals(소수점) 모든 변수의 포멧이 같은 게 편함. mplus에서 변수가 차지하는 칸을 바탕으로 변수를 인지함. - save as : fixed ascii 가 제일 안정적임. . fixed ascii 파일을 mplus로 열어서 한번 확인하기. 첫줄 첫번째에 이상한 문자가 생겨있을 수 있음. 확인하고 삭제하기. mplus홈페이지에서 확인한 후기 중에, 오류가 났을 때 첫줄 첫번째에 이상한 문자가 보이지 않았을 때..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 연구를 하면서, 통계의 중요성이 수면위로 다시 떠올라서, ㅎㅎ 복습하려고 구조방정식 공부 중이에요. 행렬과 벡터 .행렬은 숫자의 나열. 3X2는 3개의 행, 2개의 열. 6개의 값을 element 요소라고 함. a11은 1행에 1열 값. .벡터는 행 또는 열만 있는 것이 벡터. 열 벡터가 기본이기에 행은 프라임(')을 붙임. .스칼라는 행도하나 열도 하나. 즉 상수. 행렬의 종류 .전치행렬 : transpose. 행렬e , e' 을 이야기하는 것 .정방행렬 : 행과 열의 값이 같은 것. (대각요소/비대각요소) - 대각요소 : 1행1열 2행2열 -. .대칭행렬 : 비대각요소들(서로 마주보는 값)이 같은 행렬 .영행렬 : 0밖에 없는 것. .대각행렬 : 대각요소만 숫자가 존재하거나 ..

안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 구조방정식 mplus 데모 버전 연습 중 기록 입니다. :-) 문항묶음을 통해 측정변수를 줄였어요. demo 버전의 한계 때문에요~ 관련 내용은 아래 링크 입니다. dream2run.tistory.com/172 [꿍꾸룽] 소논문, Mplus demo 버전 연습 -7 안녕하세요 꿍꾸룽입니다. 구조방정식 mplus 데모 버전 연습 중 기록 입니다. :-) 측정모형을 진행함에 있어서 Mplus demo 버전이었기에 측정변수를 6개로 줄여야 해서, spss를 사용하여 줄이는 내용에 dream2run.tistory.com 이제 측정모형을 돌리고, 모형적합도 확인 후 적합하다면 (자료와 모형이 일치하다) 구조방정식을 돌리면 되겠죠? 순서 측정모형 검증 (적합도 지수, 확인적 요인분석 보고)..