학위논문통계

범주형 자료를 이진더미변수로 변환하는 경우는 조절효과를 보려는 경우입니다. 물론 덤으로 주효과도 볼 수 있습니다. 에를 들어 성별의 경우 범주는 남자,여자 2 종류입니다. 그러나 성별이라는 변수는 하나뿐이죠. 마찬가지로 연령대에서 20대가 1, 30대가 2, 40대가 3, 50대가 4, 60대 이상이 5로 코딩되어 있다면 먼저 자신이 분류학 싶은 집단부터 먼저 생각하셔야 합니다.  관심 있는 집단 분류는 20대와 30대를 젊은 층으로 1, 40, 50대를 중장년층으로 2, 60대 이상을 고령층을 3으로 코딩하여 분류하여 분석하고 싶다는 것이죠. 그럼 연령대의 새 범주가 3개가 되죠. 범주가 3개이니까 이진더미변수는 2개만 있으면 됩니다.  청년층(1=)중장년층(2=)고령층(3=)이렇게 이진더미변수로 데이..

지난번에는 조절변수가 연속형인 경우 어떻게 분석하고 해석하는지 설명했습니다. 물론 연속형 변수도 일반 표준화한 뒤 0보다 큰 경우는 ‘고 조절효과 집단’, 0보다 작은 경우는 ‘조 조절효과 집단’ 등으로 이진 더미변수로 만든 뒤 이진더미 변수인 경우 조절효과 분석을 할 수 있습니다. 오늘은 조절변수가 이진더비 변수가 아닌 다범주를 가진 다범주 조절변수의 경우를 설명하겠습니다. 대표적인 예로 종교를 들 수 있습니다. 무교=1, 불교=2, 기독교=3, 또는 무교=1, 불교=2, 기독교=3, 천주교=4 이런 경우도 있겠죠. 대표적으로 무교=1, 불교=2, 기독교=3인 경우 예를 들겠습니다. 먼저 1) 독립변수를 표준화하고요. 2) 종교를 2개의 이진더미 변수로 만듭니다. 범주가 4개인 경우는 3개의 이진더미 ..

먼저 조절효과를 분석할 때 독립변수와 조절변수는 표준화를 시키는 것이 좋습니다. 조절변수가 이진더미변수인 경우 0과 1로 코딩하고요. 예를 들어 성별을 조절변수로 선택하여 조절효과를 볼 때 통상 성별은 남자=1, 여자=2로 코딩되어 있습니다. 이런 경우 남자=0, 여자=1, 또는 여자=0, 남자=1로 코딩하는 것이 좋습니다. 통상 조절효과를 볼 때 표준화를 하라고 되어 있는데 표준화를 하든 안하든 통계 검증은 달라지지는 않습니다. 단지 회귀계수 값이 상식적으로 받아 드리기 힘든 큰 값이나 작은 값이 나오는 경우가 생깁니다. 연속형 변수를 표준화를 한다는 것은 평균이 0, 표준편차가 1인 정규분포로 만든다는 이야기입니다. 그래서 원 자료에서 평균 ==> 표준화에서 0 원 자료에서 평균-1*시그마 ==> 표..

오늘은 조절변수가 범주형 변수인데 범주 수가 성별과 같이 이진 더미 변수가 아니고 범주가 3개 이상인 경우 조절효과 분석을 어떻게 하는가에 대해서 이야기하겠습니다. 즉 종교라는 범주형 변수가 기독교, 불교, 무교 이렇게 3개의 범주로 되어 있으면 조절변수 분석하는 방법이 좀 복잡해집니다. 범주가 3개 이상이라도 연령, 학력, 직급 같은 변수는 순서가 있는 순위형 변수이기 때문에 이 변수는 그냥 연속형 변수처럼 취급하여 처리하는 것이 더 좋습니다. 그러나 종교의 경우 순서나 순위, 우월 이런 개념이 없거든요. 즉 명목형 변수라는 것이죠. 이 경우는 작업하기가 좀 복잡하다는 것이죠. 1. 회귀분석 블록 설정 다단계 회귀분석 이해 먼저 이 작업을 하기 전에 조금 기본적인 이론을 설명하겠습니다. 흔히 조절효과 ..

오늘은 조절효과의 수학적 모델에 대해서 설명을 좀 할까 합니다. 너무 어렵게 생각할 필요가 없습니다. 중고등학교때 배운 단순 1차 직선 식에 불과합니다. 여기서 혼합모형으로 가는 과정은 나중에 설명하겠습니다. 다음 조절효과 주제는 조절변수가 이진 더미변수가 아니라 3개 이상의 범주를 가지는 경우에 대해 조금 자세히 설명하겠습니다. 종교 같은 변수를 유종교 와 무교로 이진 변수로 만들 수 있지만 기독교, 불교, 무교로 3개의 범주의 변수로 만들 수도 있습니다. 이 경우 조절변수를 어떻게 처리하는 가에 대해서 다음에 설명하겠습니다. 1. 기본 수학 모형 종속변수를 Y, 독립변수를 X, 조절변수를 M(moderator)이라고 하죠. 그럼 조절효과를 보는 수식은 다음과 같습니다. Y=b0+b1X+b2M+b3(X..

가끔 조절된 매개효과를 물어보시는 분들이 있는데요. 이건 교수가 시킨 건지 아니면 본인이 검색해서 좀 어려워 보니까 하시려는 것인지. 참... 이것 구글에서 검색해보면 무슨 소리 찌껄이는지 잘 모릅니다. 그리고 이렇게 하자 저렇게 하자 다양하게 주장하고요. 그러니까 통계적으로 확고하게 인정받는 방법이 아직 아닙니다. 그리고 통계 패키지에 들어 있지도 않고요. 구굴 검색하면 SPSS에서 macro로 돌리는 것은 있네요. 이것은 AMOS에서 다중집단 분석하시면 됩니다. 조절변수를 평균을 중심으로 평균보다 낮은 저집단, 평균보다 높은 고집단 해서 2개의 데이터를 만들고 구조방정식을 돌리면 됩니다. 그럼 저집단 데이터에서 구조방정식 돌리고, 여기서 회귀계수값이 나오고 또 고집단에서도 구조방정식 돌리고 그리고 여..

조절효과 마지막 글입니다. 1, 조절효과와 다중공선성 Baron & Kenny(1986)나 그 후에 나온 Baron & Kenny 조절효과를 설명한 논문을 읽어보면 상호작용항을 만들 때 독립변수와 조절변수를 평균이동하거나 표준화를 하라고 되어 있습니다. 그렇게 하지 않으면 다중공선성 문제가 생긴다고 하네요..

조절변수를 범주형으로 할지 아니면 연속형으로 할지 질문하신 분이 있어서요. 통상 주어진 변수 성질 그대로 합니다. 그래서 인구통계 변인은 범주형으로 하고 일반적인 연구대상 변수는 연속형으로 처리합니다. 범주형에서 연속형으로 변환할 수 없죠. 연속형에서 범주형으로 변환하..

그럼 조절효과 모형을 좀 더 이론적으로 써 볼게요. 모형을 작은 것부터 큰 것으로 순서대로 쓰면 다음과 같이 됩니다. 모형1: Y=b0+b1X 모형2: Y=b0+b1X+b2Z 모형3: Y=b0+b1X+b2Z+b3XZ 여기서 조절효과를 검증하는 것은 모형3에서 b3=0인가 아닌가 하는 것입니다. b3가 0이면 조절효과가 없다고 판단하고..

조절효과를 더 써보죠. 지난번 말썽 많았던 알통과 보수 논문을 다시 생각해보죠. 알통논문의 주장은 다음과 같습니다. 알통이 소득재분배 정책에 영향을 미치는 관계에서 소득수준이 조절변수의 역할을 한다는 것이죠. 전체적으로, 또는 중간소득 계층에서는 알통 굵기가 소득재분재 ..