구조 방정식 모델: 혼란 변수를 처리하는 방법SAS JMP SEM(구조 방정식 모델링)을 처음 접하는 사람으로서 SEM 분석에서 교란 변수를 올바르게 처리하는 방법에 대한 조언을 구하고 있습니다. 현재 문헌에서 이러한 교란 변수를 제어하는 방법에 대한 적절한 지침을 찾을 수 없습니다.
교란 변수를 적절하게 설명할 수 있는 제안이 있으면 감사하겠습니다. 미리 감사드립니다!
해석학Re: 구조 방정식 모델: 혼란 변수를 처리하는 방법안녕 @Hcrooo ,
아마도 SEM에서 교란 변수를 올바르게 처리하는 방법에 대해 생각하는 가장 쉬운 방법은 선형 회귀 예제를 사용하는 것입니다. 혈압(BP)에 대한 체질량 지수(BMI)의 영향을 조사하는 데 관심이 있다고 가정합니다. "Diabetes.jmp" 샘플 데이터 테이블을 사용하여 SEM에서 간단한 선형 회귀를 맞출 수 있으며 결과는 다음과 같습니다.
BMI가 1단위 증가하면 BP가 1.24단위 증가한다는 것을 시사합니다. 그러나 우리는 교란 요인으로서 나이에 대해 우려하고 있으므로 그 효과를 적절하게 조정하기 위해 모델에 나이를 추가하려고 합니다. 우리는 BP의 예측 변수로 연령을 추가하고 BMI와의 공분산을 추가하여 이를 수행할 것입니다. 결과는 다음과 같습니다.
나이를 통제하기 때문에 모든 효과가 통계적으로 유의하고 BP에 대한 BMI의 효과가 이제 더 작아짐(1.08)을 알 수 있습니다. SEM 애플리케이션은 이 예보다 더 복잡할 수 있지만 일반적인 개념은 혼란변수를 조정하려는 방정식에 예측변수로 추가해야 하고 모델의 다른 변수와 혼란변수의 연관성도 지정해야 한다는 것입니다. (이 경우 BMI와 공분산을 추가했습니다).
HTH,
~로라
