1. 모형설정
R과 마찬가지로
이러한 모형으로 똑같이 Mplus를 사용해보려 합니다.
1. 행동통제가 자아존중감, 삶의 만족도에 영향을 주고
2. 학업시간관리는 자아존중감에 영향을 주고
3. 학습활동은 자아존중감, 삶의 만족도에 영향을 주고
4. 자아존중감이 삶의 만족도에 영향을 주는 모형을 설정해보았습니다.
2. Mplus 명령어 및 결과 확인
위 모형에 따른 명령어를 정리해보면
DATA: file = path1.dat;
format = 23F10.0;
variable:
names = ID control1 control2 control3 control4 control5
manage1 manage2 manage3 manage4
self1 self2 self3 self4 self5
life1 life2 life3
edu1 edu2 edu3 edu4 edu5;
usevariable = control1 control2 control3 control4 control5
manage1 manage2 manage3 manage4
self1 self2 self3 self4 self5
life1 life2 life3
edu1 edu2 edu3 edu4 edu5;
model:
control by control1 control2 control3 control4 control5;
manage by manage1 manage2 manage3 manage4;
self by self1 self2 self3 self4 self5;
life by life1 life2 life3;
edu by edu1 edu2 edu3 edu4 edu5;
self on control manage edu;
life on control edu self;
output: standardized;
데이터에 총 23개의 변수가 있고,
변수가 들어간 순서대로 명령어를 넣어주었습니다.
행동통제(control), 학업시간관리(manage), 자아존중감(self), 삶의 만족도(life), 학습활동(edu)
'by'를 이용해서 요인을 넣어주었고,
'on'을 사용해서 회귀선을 추가해줍니다.
종속변수 on 독립변수1 독립변수2 독립변수3
이런식으로
마지막에 표준화값 보여달라고 입력하고 돌리면~
모델 적합도 확인해주시고,
여기는 비표준화계수,
유의하지 않은게 3개나 되네요 ㅋㅋ
Standardized 로 시작하는 곳이 표준화값
이러한 결과를 mplus 그림으로 살펴볼까요.
Diagram - VIew diagram 클릭
그러면
바로 이 그림이 뜹니다.
좀... 정신 사납죠..
저 도표에 마우스 클릭해서 위치를 옮겨줄 수 있습니다.
그리고 어차피 유의한지 않은 것들은 필요 없으니까
안 보여달라고 할께요.
Mplus 다이어그램창에서
VIew - show only significant 클릭
필요에 따라 STDXY를 눌러 표준화계수값을 보여달라 할 수도 있습니다.
일단 그냥 비표준화계수로 갈께요.
조금 깔끔(?) 해지지 않았나 싶은데
이렇게 되면,
행동통제 - 자아존중감 - 삶의 만족도와
학습활동 - 자아존중감 - 삶의 만족도
완전 매개효과를 검증해볼 필요가 있겠죠?
3. 경로분석 매개효과 명령어 및 결과 확인
매개효과 검증을 위한 명령어는
위의 식에서 두 개만 더 추가해주면 됩니다.
ANALYSIS: bootstrap = 1000;
model indirect:
life ind control;
life ind edu;
부트스트렙 명령어와
간접효과 명령어로 model indirect;
이를 종합한 명령어는 아래와 같습니다.
DATA: file = path1.dat;
format = 23F10.0;
variable:
names = ID control1 control2 control3 control4 control5
manage1 manage2 manage3 manage4
self1 self2 self3 self4 self5
life1 life2 life3
edu1 edu2 edu3 edu4 edu5;
usevariable = control1 control2 control3 control4 control5
manage1 manage2 manage3 manage4
self1 self2 self3 self4 self5
life1 life2 life3
edu1 edu2 edu3 edu4 edu5;
ANALYSIS: bootstrap = 1000;
model:
control by control1 control2 control3 control4 control5;
manage by manage1 manage2 manage3 manage4;
self by self1 self2 self3 self4 self5;
life by life1 life2 life3;
edu by edu1 edu2 edu3 edu4 edu5;
self on control manage edu;
life on control edu self;
model indirect:
life ind control;
life ind edu;
output: standardized;
이렇게 돌리게 되면,
경로분석 결과에서 추가되는 값을 볼 수 있습니다.
직접효과는 모두 통계적으로 유의하지 않으니
Total indirect만 보면 될 것 같군요 ㅎㅎ
이상의 결과들 필요하신 부분만 잘 정리해서
쓰시면 될 것 같습니다.
이상입니다~!.ㅎㅎㅅㅋ
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