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
Re: JMP SEM을 사용하여 상호작용(조절효과) 검토@strecher 님 , 저희 여름 인턴 중 한 명인 밴더빌트 대학교 박사 과정생 @haleyyaremych 님이 SEM에서 상호작용 효과를 테스트하고 시각화하는 데 유용한 추가 기능을 개발했다는 소식을 전해드리게 되어 매우 기쁩니다! 기본적인 조절 효과 또는 조절된 매개 효과를 테스트할 수 있습니다. 분명 도움이 되실 거예요! 이 추가 기능은 관찰 변수 상호작용을 위한 것으로, 간단한 기울기에 대한 플롯을 생성하는데, 여기에는 대화형 Johnson-Neyman 플롯(정말 멋진 기능입니다!)도 포함됩니다.
여기에서 추가 기능을 다운로드할 수 있습니다.https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Moderation-and-Mediation-Add-In/ta-p/527203
이 블로그 게시물에서 이 추가 기능을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요(이 게시물에서는 일에서 의미를 찾는 것에 대한 예를 사용합니다): https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/누가-무엇-왜-그리고-어떻게-모델링-및-시각화-도구/ba-p/527173 이 추가 기능이 유용하길 바랍니다!
최상의,
~로라
