EM 대체

조절효과를 검증하는데 다중공선성 때문에 유의하지 않아, mean centering 방법을 사용하라는 말을 들었습니다. 그런데 이 방법에 대해 검색해봐도 각 변수에서 각 변수의 평균값을 빼주는 겁니다…. 이 말 밖에 없네요;; 1. mean centering을 spss 메뉴를 통해 사용할 수 있나요? 아니면 다른 프로그램을 이용해야하나요… 2. 구체적으로 변수 계산하는 방법과…실행 방법 좀 꼭 알려주세요…ㅠㅠㅠ

여기서 많은 도움을 얻고 갑니다. 정말 감사합니다. 일반선형모형을 통해 조절효과를 분석하는 중입니다. 모수 추정값 종속 변수: 우울감 모수 B 표준오차 t 유의확률 95% 신뢰구간 하한값 상한값 절편 -.645 .427 -1.509 .134 -1.490 .200 1 1.437 1.100 1.307 .193 -.737 3.611 2 1.381 .596 2.316 .022 .202 2.559 3 0 a stress .251 .03

종속 변인에 대해 두 집단간 비교를 할 때, 종속 변인에 영향을 주는 여러 인구통계학적 변인(성, 연령 등등)을 동일하게 해야 한다고 배웠습니다. 그런데 연구 조건상 그 점이 불가능할 때에는 통계적으로 ANCOVA 등을 사용하여 통제하여야 한다고 알고 있습니다. 만약, 그 경우 변인들(종속변인, 인구통계학적 변인 등)이 정규성을 만족하지 않거나 이분변인일 때에는 어떤 방법을 사용해야 하는지요? 아울러, 통계적으로 통제하는 것과

여러모로 도움 받고 있습니다 .감사합니다. 질문 두 개 드립니다. 1. RM anova에서 측정시점은 독립변수로 보지 않는 것으로 알고 있습니다. 시간이 종속변수에 주효하게 영향을 줄 것이라고 가정한 연구의 경우는 RM analysis를 진행하지 않고 그냥 two-way anova를 진행하면 되나요? 2.RM analysis에서 시간*독립변수 상호작용 효과가 없으면 대립가설을 기각하면 되겠죠? 실험 디자인 중 요인설계에서 상호

안녕하세요? 홈페이지 둘러보다가 이렇게 친절히 설명해주시는 게시판이 있어 반가운 마음에 궁금한 것 한가지를 여쭙고자 합니다. 로지스틱 회귀분석을 사용중에 있는데, 단변량, 2개 범주형 로지스틱 회귀분석시에 Hosmer와 Lemeshow 검정에서 자꾸 유의확률이 0.00이 나옵니다. 다범주형 데이터에서는 Hosmer와 Lemeshow 검정의 유의확률이 변동이 있던데, 단변량, 2개 범주형 로지스틱 회귀분석시에 Hosmer와 Le

이분 로짓을 이용해서 제품 속성의 조합에 따른 소비자의 선택 여부를 1과 0으로 놓고 각 조합에 따른 choice share를 구하고자 합니다 spss를 통해 보니, ‘베타’ 값과 EXP(베타) 값이 나오던데 이 것들이 의미하는 것이 무엇인지 궁금합니다 그리고 베타 정보와 x를 이용해서 choice share를 어떻게 구할 수 있는지 궁금합니다!! 수고하세요 ^^