Castro-Schilo, L., & Russo, E. (2021). 구조 방정식 모델링: 다학제 저널.
JMP Pro 18.1의 최신 기능에 대해 알아보려면 여기를 클릭하세요.
이 글에서는 JMP Pro 버전 16.0의 SEM 플랫폼을 사용하여 일반적인 구조 방정식 모델 (SEM)을 적합하는 단계별 예시를 보여줍니다. 이 글의 분석에 사용된 데이터는 오픈 사이언스 프레임워크 에서 제공됩니다.
분석에 필요한 구체적인 파일은 다음과 같습니다.
OSF_COVID_위협_연구2.sav
OSF_COVID_위협_연구3.sav
아래 영상은 새로운 구성의 신뢰도와 타당성 평가, 잠재 변수를 포함한 경로 분석, 종단적 요인 불변성 모델을 포함한 확인적 요인 모델을 적합시키기 위한 SEM 플랫폼의 상호작용적이고 역동적인 기능을 보여줍니다.
확인적 요인 분석
저자는 두 가지 새로 개발된 구성 요소, 즉 COVID-19 위협에 대한 현실적 인식과 상징적 인식(Kachanoff, Bigman, Kapsaskis, & Gray, 2020)에 대한 확인적 요인 모델 분석을 재현합니다.
지금 시청하세요(1:25 / 영상에 소리가 나지 않습니다)
구성 요소의 신뢰성 및 타당성 평가
Kachanoff 외(2020)의 두 번째 연구 데이터를 활용하여, 6요인 확인적 요인 분석을 통해 JMP Pro 16.0의 SEM 플랫폼에서 측정 모델 평가(Assess Measurement Model) 기능을 보여줍니다. 이 기능은 무형의 구성개념을 측정하는 새로운 설문조사의 적합성을 정량화하는 데 도움이 되는 통계 및 시각화 기능을 제공합니다.
지금 시청하세요(2:15 / 영상에 소리가 나지 않습니다)
잠재 변수를 사용한 경로 분석
저자들은 Kachanoff et al. (2020)의 연구 2 데이터를 사용하여 잠재 변수를 포함하는 경로 분석을 적합하는 방법을 보여줍니다. 경로 분석은 원저의 주요 결과를 재현합니다.
지금 시청하세요 (2:06 / 영상에 소리가 나지 않습니다)
종단 요인 불변성
이 영상은 Kachanoff와 그의 동료들의 연구 3 데이터(2020)를 사용하여 현실적 위협 구성의 종단적 요인 불변성 분석을 수행하는 단계를 보여줍니다.
지금 시청하세요 (4:57 / 영상에 소리가 나지 않습니다)
참고: JMP Pro 18에는 종단 측정 불변성에 대한 새로운 모델 단축키가 추가되어 모델을 더 쉽게 맞추고 비교할 수 있습니다.
