선형대비에 대해

현재의 내용으로 보면 종속변수 : 이분형(부도, 비부도) 독립변수 : 매출액, 자본 등… 과 같이 됩니다. 이때 주의할 사항은 종속변수가 연속형 변수(등간 또는 비율 척도)가 아니라 이분형 척도라는 것입니다. 정확히 말하면 명목형 척도인데, 이분형이 되는 것이죠. 그러므로, 이때의 분석 기법은 회귀분석이 아닌 이항 로지스틱 회귀분석(Binary Logistic Regression)을 하는 것이 가장 적절한 분석 기법입니다.

교수님, 안녕하세요. 몇가지 질문이 있습니다. Process macro 4번 모델를 이용하여 분석하였습니다. 직접효과와 간접효과가 모두 유의했는데요. 1. 직접효과와 간접효과의 크기를 비교하는 것도 의미가 있을까요? 2. 비교한다면 표준화 계수로 크기비교를 해야할까요? 항상 감사드립니다.

연령에서 Exp(B) 0.00 값이고 95% Cl 0.00- 결혼 여부에서 Exp(B) 3.676E+20값이고 95% Cl 0.00- 이렇게나왔는데 어떻게해석해야되는건가요..??ㅠㅠ

안녕하세요 교수님. Process Macro를 이용해 매개효과 검증을 하고 있습니다. 더미변수 1,2,3이 있는데 1,2 or 1,3을 더미로 넣을때는 문제가 없는데 1,2,3을 함께 넣었을때 다음의 오류가 발생합니다. 통제를 하지 않고 macro를 확인할떄도 값은 나옵니다. 어느부분이 잘못된 걸까요? Error encountered in source line #122345 오류 # 12417 INV 의 소스 연산수가 비정칙입

안녕하세요 교수님 종종 게시판에 글도 남기고, 또 다른 분들의 질문과 교수님의 응답에 감사드리고 있어요. LGM 분석에서 궁금한 점이 있어 글을 남깁니다. 무변화 모형보다 선형변화 모형이 더 적합하여 적용하여 분석한 경우인데요, 초기치의 평균과 분산은 유의하였으나 변화율의 평균과 분산은 유의하지 않았습니다.. 이 때, 초기치의 개인차(유의한 분산에 근거)에 영향을 미치는 요인을 확인하고자, 1) 선형모형의 변화율이 유의하지 않

안녕하세요! 조절변수와 설명변수 모두 연속형 변수를 활용하여 분석하고 있습니다. 조절효과 분석시 평균중심화한 값으로 회귀분석을 돌렸을 때와 (모델 A) 그냥 raw 값으로 회귀분석을 돌렸을 때 (모델 A-2) 회귀계수와 모형 설명력 등은 같은 값이 나옵니다. 그런데 인터렉션 텀, 평균중심화한 값 x 평균중심화한 값 (모델 B)을 포함해서 돌렸을 때와 그냥 raw 값으로 인터렉션 텀을 돌리면 (모델 B-2) 회귀계수 값이 다르게