안녕,
구조방정식 모델(SEM)에서 범주형 변수를 사용하는 것과 관련하여 두 가지 질문이 있습니다. 연속형 변수 두 개를 모델링하면서 범주형 변수 하나(이 경우 명목형 변수인 코호트 1, 2, 또는 3)를 통제하고자 합니다. 분석을 실행할 때 코호트를 어떻게 통제해야 할까요?
두 번째 질문: 저는 3개의 시점을 사용하여 병렬 성장 곡선 모델을 실행하고, 3가지 값을 갖는 범주형 변수인 고등학교 졸업 여부를 예측하려고 합니다. 연속형 변수를 사용하여 SEM을 실행하고 4번째 시점의 범주형 변수를 예측하는 것이 가능할까요?
제 질문에 답변해주셔서 감사합니다!
안녕하세요!
첫 번째 질문 에 대한 답변은 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 코호트를 그룹 변수로 하는 다중 그룹 분석(MGA)을 수행하는 것입니다. 이 방법은 코호트 간의 잠재적인 그룹 차이를 자세히 살펴보고자 할 때 유용합니다. 구조방정식 모델링(SEM)에서 MGA에 대해 더 자세히 알아보려면 다음 자료들을 참고하세요.
블로그 게시물:
JMP 문서의 예시:
동영상 시연:
- 회귀 분석을 포함한 MGA는 13분 00초에 시작하여 22분 20초에 종료됩니다.
- 잠재 성장 곡선을 포함한 MGA는 29분 30초에 시작하여 39분 20초에 종료됩니다.
또는 코호트 효과를 통제하고 싶다면 회귀 분석에서와 마찬가지로 더미 코딩 변수를 생성할 수 있습니다(예: 세 가지 수준의 변수가 있는 경우 두 개의 변수만 필요). 그런 다음 이러한 변수를 모델의 예측 변수로 추가합니다.
두 번째 질문 에 대해서는, "종단 분석 > 다변량 잠재 성장 곡선" 메뉴의 "모델 바로가기"를 꼭 확인해 보세요. 범주형 변수를 분석에 입력하기 전에 이 기능을 사용하면 다른 작업을 하기 전에 성장 궤적을 파악할 수 있습니다.
위에 올린 영상 링크의 39분 30초 부분에서 병렬 프로세스 모델을 적용하는 방법을 확인할 수 있습니다.
저희는 향후 제품 출시에서 내생적 범주형 변수를 처리하는 기능을 개발 중이지만, 현재로서는 해당 기능을 사용할 수 없습니다. 그런데 고등학교 졸업 여부를 나타내는 3가지 레벨이 무엇인지 궁금합니다. 저는 2가지 레벨(예, 아니오, 그리고 결측값)이 있을 거라고 예상합니다. 만약 그렇다면, 두 가지 옵션이 있습니다...
(1) 결측값이 있는 이진 변수를 분석에 추가하고 이를 결과 변수로 지정할 수 있습니다(다변량 성장 곡선의 절편과 기울기를 결과 변수로 지정할 수 있습니다). 최대 우도 추정법(기본값)을 사용하면 점 추정치는 정확하지만 범주형 변수 예측의 표준 오차는 정확하지 않을 수 있습니다. 이는 빨간색 삼각형 메뉴에서 "추론 > 강건 추론"을 선택하여 해결할 수 있습니다. 원한다면 부트스트랩을 사용할 수도 있습니다.
(2) 옵션 1에서 설명한 대로 모델을 지정한 다음 기본 빨간색 삼각형 메뉴로 이동하여 "R 코드 생성"을 선택할 수 있습니다. 이렇게 하면 범주형 변수를 "순서형" 변수로 지정하고 적절한 표준 오차를 얻을 수 있도록 수정할 수 있는 스크립트가 생성됩니다.
마지막으로, 장기적인 변화 양상에서 집단 간 차이를 살펴보고 싶다면, 고등학교 졸업 여부를 하나의 집단 변수로 간주하고 영상 링크에 제시된 방법과 동일한 방식으로 분석하면 됩니다.
도움이 되셨기를 바랍니다.
