2016-04-12 정량적 데이터 분석 - 연세대학교 정보대학원 수업내용

2016-04-12 정량적 데이터 분석 - 연세대학교 정보대학원 수업내용

그룹간 비교는 PLS에서 다룸

 

여기에서 X와 Z간에 Causality가 없어야함.

 

x와 z간에 서로간에 Causal 관계가 있으면 안됨.

x와 z가 만나는 지점 x*z는 멀리콜리티니의 위험이 있기 때문에 정규화 시켜 작업진행 (평균이 0 분산이 1인 정규분포로 변경)

 

 

1. 수정된 R제곱값을 확인.

 

2. f값 계산

3. f분포도에서 기준값 확인

 

4741 24591 2.4453 2.4324 24205 23359 22541 2.1750 20986 7 23677 19.353 8.8867 6.0942 4.8759 4.2067 3.7870 3.5005 32927 30123 29134 2*321 2.7642 2.7066 26572 2.0143 2.5767 2.5140 2.4876 2,4638 2.4422 2.4226 2 ,4047 23883 2.3732 23593 23463 2.3343 22490 2.1665 20868 20096 8 238.88 19.371 8.8452 6.0410 4.8183 4.1468 3.7257 3.4381 3.2296 3.0717 2,94S0 2.8486 2.7669 2��987 26408 2S91 1 2S480 25102 2.4708 2N471 2.4205 2.3965 23748 23551 23371 2.3205 23053 22913 22783 22662 2.1802 20970 1.9384 9 240.54 19.385 0123 '/>

비교해서 유의할 때의 R제곱값을 확인할 것.

 

 

 

 

Moderating Test 할 때, 표를 통해서는 유의한 차이가 있는지 없는지 알려줄 수 있고, 그래프를 통해 해당 차이의 경향성을 말해줄 수 있음.

 

 

 

A, b, c, c' 다 돌려서 유의해야 Mediation이 있는 것이라 할 수 있음.

 

 

Fully일수록 매개변수의 영향력이 더 중요하다고는 말할 수 있을 것임.

위 경우 Partially Mediated 관계이기 때문에 Discussion에서, Usefulness -> Intention 라인을 추가해서 이런 관계도 제안할 수 있다고 할 수 있음.

 

지금까지 한 것은 Baron and Kennv 방법

 

여기에 비평을 하기 시작함. 그래서 Sobel Test가 나옴.

Sobel Test에서 z값 구할 때는 표준화되지 않은 계수 경로를 활용. (비표준화 계수 활용)

 

z값 = Test statistic (웹사이트 참조)

 

하나의 테이블에 2가지 테스트를 할 수 있음. Assignment 2에서는 이 표를 그려야함.

세번째 테스트. Sobel Test의 문제점. Normal Distribution 가정이 있음. 샘플사이즈가 작으면 Normal Distribution이 아닐 경우가 많죠. 그래서 Bootstrapping Test

Bootstrapping Test가 Sobel Test보다 샘플 사이즈에 제약이 걸리는 경우가 적어서 더 파워풀함.

 

 

 

설치한거 PROCESS macro 임

 

 

# 과제 : 1차 제출과제에서 했던거 그대로 해야함.