부분회귀계수를 검정할 때
귀무가설이 회귀계수 첫번째 것과 세번째 것이 같고 나머지는 독립변수에 대한 회귀계수는 모두 0이라고 할 떄(full model의 독립변수는 총 6개)
귀무가설이 유의하다는 결론이 내려졌습니다. 그런데 full model과 reduced model의 결정계수를 비교해 보면 full model이 더 좋습니다. 귀무가설이 유의하다는 것은 reduced model이 적합하다는 의미가 아닌가요.
이것을 어떻게 해석해야 하나요?
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93Page BP&K 명령어 실행시 아래와 같은 에러가 발생합니다. 제가 잘못한건지…… 잘못한 거면 어떻게 해야 정확한 결과가 나오는지 궁금합니다……
안녕하십니까 교수님! 늘 감사드립니다. 매크로 모델6번을 사용하여 논문을 쓰는 중입니다. 상관분석 후 다중매개 검증에 앞서 배경요인을 통제한 위계적 회귀분석 결과, 통제/ 독립 / 매개1,2,3 을 차례로 넣었을 때 설명력이 증가하였습니다. 다만 이와같이 독립, 매개1 매개2 매개3 의 종속변인에 대한 상대적인 영향력을 비교해보는 것이 다중매개 검증에서 의미있는 과정인지 궁금합니다. 관련 선행연구를 보면 독립변인과 매개변인들의
안녕하세요, 교수님. 한 가지 여쭤볼 것이 있어 글을 올립니다. 답변해주시면 정말 감사하겠습니다.. 요인분석 하는데 KMO와 Bartlett의 검정 표가 안 나옵니다.. 역코딩 완료했고, 결측치도 없고, 분석 전 KMO와 Bartlett의 구형성 검정에 체크했는데도 계속해서 KMO와 Bartlett의 검정 표가 아예 뜨지 않고, 상관행렬은 양의 유한값이 아니라며 오류가 발생합니다. KMO와 Bartlett 검정 표가 안 뜨는
오랜만에 뵙습니다. 잘 지내시지요? 이 경우는 사실 상당히 까다로운 축에 속합니다. 전체적인 형태는 혼합물 실험계획의 형태입니다. A, B 의 인자 수준이 더하면 100% 가 되는 형태이기 때문입니다. 다만, 문제는 혼합물 실험계획은 전체를 100%로 놓고 인자 수준을 정한다는데 있습니다. 그런데, 현재는 100%이기는 하지만 경우에 따라서는 650이 되기도 하고, 800이 되기도 하는 형태이기 때문에 혼합물 실험계획에는 제약
다중회귀분석에 앞서 상관관계 분석을 하려고 합니다. 1) 명목변수가 포함된 통제변수까지 돌리려면 피어슨말고 에타 같은 것도 따로 돌려서 한 테이블로 정리해야 하나요? 통제변수까지 상관관계분석을 하는 방법을 잘 모르겠습니다. 더미변수도 이 단계에서 만들고 돌리는게 맞는건지요? 독립변수 : 임파워먼트 하위변수 3개(4점척도) 종속변수 : 문제행동 크게 2개, 2개의 하위는 각 3, 2개(3점척도) 통제변수 : 아래 인구사회학적 특
공부하다보니까 헷갈리네요 .. 둘의 차이가 무엇인가요 ?
