안녕하십니까?

9월 22일 "제 3회 홍세희, 이동귀 교수 공동 통계워크숍: 매개효과 분석 실습"에 참여해 주셔서 대단히 감사합니다.
토요일 아침부터 하루 종일 통계 강의를 들으시느라 수고 많으셨습니다.

참석해 주신 한 분 한 분 개별적으로 깊은 감사의 말씀을 드립니다.
아울러 이번 워크숍 준비와 진행을 맡아 애를 써준 모든 스탭들, 고맙습니다.

매개효과 분석이나 구조방정식 프로그램을 처음 접하신 분들은 내용에 따라 다소 이해가 어려운 부분도 있었으리라 생각됩니다만 많은 분들이 열심히 강의와 실습에 참여해 주셔서 이번 워크숍이 더 뜻깊게 생각됩니다.
감사합니다.

다음 워크숍 일정이나 내용은 미정입니다만 대략 2013년 상반기 4월 쯤으로 생각하고 있습니다.주제는 여러가지(예, 종단연구, 검사개발/타당화, 조절 + 매개효과 등등) 중에서 고려하고 있습니다.
다루었으면 좋을 주제에 대해 고견이 있으시면 알려주시기 바랍니다.

곧 민족의 명절인 한가위입니다.
모쪼록 풍성하고 행복한 추석되시길 기원합니다.

또 뵙겠습니다. 감사합니다.

2012. 9. 23

홍세희, 이동귀 拜上

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참고: 이동귀 입니다. 오전 강의 후 질문하신 분들 중 답변이 미진했던 내용에 대해 아래에 답변드립니다.
참고하시기 바랍니다.

질문 1: X --> M1 --> M2 --> Y (serial type 다중매개 모형 중)의 Sobel 검증 값은?

Hays의 Process 프로그램에서는 이 경우, Sobel 값을 자동적으로 계산해 주지는 않기 때문에 손으로 계산해야
합니다.

제가 답변할 때 이 경우는 Sobel 값을 구하기 어렵다고 말씀드린 것 같은데 순간적으로 아래 공식을 잊고
있었습니다. 정정합니다.

손으로 계산하실 때는

세 개의 paths a(X --> M1), b(M1 --> M2), c(M2 -->Y)의 곱인 통계치 abc를 아래 표준오차 SEabc로 나누어 주면 됩니다.

양방검증의 경우 abc / SEabc 값이 -1.96보다 작거나 +1.96보다 크면 p < .05 에서 유의합니다. 일방검증의 경우는 +/- 1.65가 임계치입니다.


한 가지 추가적으로 말씀드리고 싶은 것은 abc의 곱이 분포를 이룰 때는 아무래도 정상분포를 이루기가 어렵습니다.

따라서 강의 때 말씀드린 것처럼 Bias-corrected Bootstrapping을 통해 신뢰구간을 확인하시는 방법을 추천합니다.

질문 2: 역시 Serial type 다중매개 모형을 회귀분석을 통해 단계적으로 분석할 때 독립변인 (X; 내현적 자기애) --> 두 번째 매개변인 (M2; 자동적 사고)로 가는 path(자료집 page 54, Slide 48번 에서 d 경로로 표시)는 어떻게 값을 알아내는가?

질문을 받았을 당시 기다리시는 분이 많아서 제가 답변을 나중에 드리겠다고 했는데 오후에 뵐 기회가 없었습니다. 죄송합니다.

질문하신 분은 자료집 page 59, Slide 53번을 보시기 바랍니다. Step 3에서 X와 M1을 동시에 예측변인으로 넣고 준거(종속)변인으로 M2로 지정한 후 회귀분석을 한 결과 path d 의 회귀계수(베타) 값이 .371로 나와있습니다.

그 외 질문이 있으시면 홍세희 교수님 홈페이지 게시판(http://www.seheehong.com/m_board.html)을 이용해 주시면 감사하겠습니다.