사전-사후 데이터와 회귀분석

위계적 회귀분석에서 독립변인: Value, 조절변인: off-bonding , 종속변인: 자살시도 입니다. 그래서 1단계에 value와 off-bonding을 넣고 2단계에 1단계에 투입한 변수들의 평균중심화 한 값으로만든 상관값을 넣었습니다. 그런데 아래의 표에 빨간색으로 밑줄 친 부분이 왜 이렇게 나오는지 궁금해서 질문드립니다.

안녕하세요. 교수님. 저는 이 사이트에서 많은 지적 도움을 받고 있는 석사과정 학생입니다. 다름이 아니라 통계를 돌리던 중에 궁금한 것이 있어 글을 남기게 되었습니다. 회귀분석 중 모든 독립변인을 강제적으로 입력 하고 남은 설명력을 유의하지 않은 다른 변인들로 단계별 (STEPWISE) 투입하여 설명할수 있을까요? 변인들간의 상관관계가 높은 변인들이 있어서 다중공선성이 염려되지만 연구에서 다루고자 하는 현상을 설명하는데 있어

정규성 검증을 하면 p-value에 의해 정규성을 판단하는데요 Anderson-Darling으로 정규성 검증할경우 “ad 0.123 ” Ryan-Joiner로 정규성 검증할경우 “rj-0.986” 이런식으로 나오는데 이값들의 의미가 무엇인지요 ? 고수님들의 조언 부탁드립니다.

정말 간단한 질문 하나 올립니다. ㅠㅠ hayes 즉, spss macro 모델 4번 매개분석 모델을 돌리는데 그냥 매개변수에서 종속변수로 가는 것은 p값이 유의하게 뜨고, LLCI , ULCI 부호가 똑같이 나오는데 indirect effect로 내려가서 보면 p값이 유의하지 않고 부호도 다르게 뜹니다.. 그럼 이건 부분매개 효과도 없다고 판단해야하는지 의문입니다.. 초보자라 정말 당연한 질문인지,, 검색해도 잘 안나오더군요

안녕하세요 교수님. 매개효과의 검증에 대해 문의드리고자 글을 남기게 되었습니다. amos와 process macro를 통해 매개효과를 검증하고자 합니다. 그런데, amos 상에서 독립->종속의 estimate값이 -0.050이 나왔는데, process macro 모델 4를 활용해 매개변수로 설정된 2개의 매개변수를 넣고 계산해보니 직접효과 값이 .2012가 나왔습니다. 1. 이러한 경우 process macro에서 계산한 매개

미궁속에서 헤매이다가 이렇게 글을 씁니다. 이번 작업때문에 통계책을 뒤적이고있습니다만, 기본적인 지식이 없어 어떤통계를 적용해야할지 모르겠습니다… 도와주세요 ㅜ_ㅜ ____________________________________________________________________________ 특정 물질을 섭취한 환자군과 섭취하지 않은 환자군에서 시간의 흐름에 따른 각각의 지표의 변화를 살펴보고자 합니다. 예를 들면