기타 잡기장8 hayes model 4(매개모형) 진짜 많이 쓴느 매개모형이다. 개인적으로 그렇게 좋아하진 않는다. 왜냐하면 독립-종속의 관계를 설명해주는 변수를 알아보는 것은 뜻깊은 일이나 이에대한 근거를 이론적 근거에서 찾지 않고 통계에서 찾으려는 사람들이 너무 많기 때문이다. 또한 각 변인간 관계에 대한 선행연구를 강박적으로 찾아서 모형을 억지로 맞추는 행태를 너무 많이 보았다. 어떤 모형이든 현상을 설명하는 종합적인 이론이나 논리적 흐름이 있어야 하는데 이런것이 무시되는 일이 특히 이 4번모델에서 많이 일어난다. 또한 model 1에서도 말했지만 난 부트스트래핑을 그리 좋아하지 않으며 매개모델 또한 sobel test가 맞다고 본다. 그래도 남들이 많이 쓰니 내가 뭐라고...... 가짜 데이터 만들어 보장 x 2022. 11. 30. hayes model 3 가장 인기있지만 3박자가 맞아야 하는 조절된 조절이다. 첫박은 이론적으로 근거가 막강하게 가설을 잡아야 하고 둘째로 데이터 수집도 말끔하게 해야 하며 마지막으로 이상한 표본도 없거나 effect가 표본수 대비 충분해 줘야 하는 것 같다. 데이터 부터 만들어 보자. x 2022. 11. 28. hayes model 2 2번 모델이다. 솔직히 이걸로 검정 한걸 본적이 없다. 인기 없는 모델이다. 조절된 조절을 돌려보았으나 유의하지 않으면 이걸 하지 않을까 싶다. 일단 데이터를 만들어보자. x 2022. 11. 28. Hayes Model 1 이전에 Rpub에 정리해 둔 것을 여기 옮겨둔다. 티스토리는 어떻게 사용하는지 모르는 컴맹이라 RMD파일에 있던 것을 복붙 한다. 사실 나는 Hayes의 부트스트래핑을 활용한 가설검정을 좋아하지 않는다. 애초에 표본을 복원추출해 정규성을 확보하고 CI를 통해 가설검정을 한다는 것 자체가 타당한 방법이라 생각하지 않기 때문이다. 표본분포의 정규성은 이미 표집 된 이상 연구자가 건드리는 것으로 해결 할 문제가 아니며 GLM자체가 정규성을 가정하고 검정해야 한다고 본다. 그래도 내 학위논문도 이걸 썼다.... 그때는 패키지를 썼는데 나름대로 함수를 만들어 보았다. #데이터 만들기 library(stats) #model 1 x 2022. 11. 27. 이전 1 2 다음
