JMP SEM을 사용하여 상호 작용(조절 효과) 검토저는 SEM이 처음입니다. JMP의 SEM 프로그램을 사용하여 상호작용(조절 효과)을 조사할 수 있는 방법이 있습니까?
Re: JMP SEM을 사용하여 상호 작용(조정 효과) 조사안녕 @스트레처1 ,
SEM의 조정은 다음 두 가지 방법 중 하나로 수행됩니다.
- 표준 회귀 분석과 유사하게 두 가지 주요 효과 외에 상호 작용 항을 예측 변수로 모델에 포함합니다. 이 작업을 수행한 경우 * 밖의 * JMP의 경우 곱셈/상호작용 항을 수동으로 생성해야 했을 것입니다. JMP는 매우 훌륭하므로 Fit Model(및 기타 플랫폼)에서 "Cross" 버튼을 사용하여 수행하는 시간을 절약할 수 있습니다. 상호 작용을 만듭니다! 그러나 SEM에서는 (아직) 그 시간 절약 기능을 추가하지 않았습니다(그러나 미래를 위해 조심하세요!). 따라서 가장 쉬운 방법은 새 공식 열을 만드는 것입니다(열을 선택하고 마우스 오른쪽 버튼 클릭).
평균 중심 항으로 교호작용을 생성하려면(일반적으로 다중 공선성을 피하기 위해 필요함) 먼저 새 공식 열 > 분포 > 중심을 선택한 다음 중심 항으로 제품 변수를 생성해야 합니다.
- SEM에는 "다중 그룹 분석"이라는 것이 있어서 효과가 인구 집단에 따라 어떻게 다른지 조사할 수 있습니다. 간단히 말해서, 정확히 동일한 모델이 표본(2개 이상)에 동시에 적합하고 특정 매개변수 추정값이 그룹 간에 동일하도록 강제하고 카이-제곱 차이 테스트를 사용하여 제약 조건이 모델에 훨씬 더 적합합니다. JMP Pro 16에서 다중 그룹 분석을 제공합니다.
이 두 가지 접근 방식 모두 좋습니다. 일반적으로 각 그룹의 표본 크기가 클 때 #2를 권장하고("대형"의 정의는 모델이 얼마나 복잡한지에 따라 다름), 그렇지 않으면 #1이 올바른 방법입니다. SEM은 회귀보다 훨씬 유연하지만 SEM에서 상호 작용을 추정하고 유사성을 볼 수 있도록 Fit Model과 비교하는 예를 보여주고 싶습니다. 첨부된 스크립트를 실행하면 Fit Model 및 SEM 결과가 표시되고 중심에 있는 항으로 교호작용 항을 계산합니다. 아래에서 볼 수 있듯이 결과는 동일합니다.
따라서 승법 용어는 SEM에서 조절 효과를 테스트하는 핵심입니다.
HTH,
~로라
