본문 바로가기
반응형

r 통계4

SEM 구조방정식 (1) 구조방정식(Structural Equation Modeling; SEM)이란? 구조방정식은 많은 모델을 포함하는 일반적인 분석 틀이라고 할 수 있음. 다만 구조방정식은 다음과 같이 기존의 전통적인 모델로는 불가능했던 많은 중요한 확장을 가능하게 해줌. 다양한 종속 변수를 포함하는 모델 복잡한 매개 기제를 검증 측정 오류를 설명하기 위해 잠재 변수 추정 집단 간 모델의 불변성 검증 이분 / 서열 척도로 잠재요인 추정하기 반복측정치로 성장 궤도 모형 만들기 구조방정식의 장점 & 단점 장점 다양한 모수치의 구조 및 검증을 가능케 하여 크게 유동적임 기존의 방식으로는 단계적인 방식을 사용했어야했지만, 구조방정식은 많은 유형의 동시 검증을 가능케 함 정상적이지 않은, 불연속적 데이타를 측정할 수 있는 많은 대안적.. 2022. 1. 21.
R 기초: 여러 유형의 상관분석 돌리기 상관에는 여러 종류가 있다. 자세한 설명은 다음 링크에서 찾고, 여기서는 r돌리는 것에 집중할 예정이다. daily1123.tistory.com/entry/기초통계-이변량-통계2-변인-유형에-따른-상관-분석 우리는 저번 글에서 corr.test를 사용해서 상관을 돌려보았다. corr.test의 디폴트는 피어슨 상관이므로, 우리는 피어슨 상관을 배웠던 것이다. 만약에 다른 유형의 상관을 돌리려면 어떻게 해야할 지 알아보자. 새로운 데이타 파일을 준비했다. 다음 변인이 포함되어 있음 성별 (gender: 1=남, 2=여), 사교육유무(privateedu: 1=유, 2=무), 가족 수입(famincome: 1=저수입, 2=중간, 3=고수입), 부모 삶의 만족도(parsatisf: 높을 수록 만족감이 높음), .. 2020. 12. 6.
R기초: 데이타 클리닝 (문자값 수정하기) 인터넷을 사용해서 연구자료를 수집한다고 생각해보자. 여기서 우리는 인종이 어떻게 되나요? 하고 주관식 문항을 포함해놨다. 사람들이 모두 같게 입력하지 않을 것이다. 어떤 사람은 Asian 어떤 사람은 asian, 어떤 사람은 Asia 등등으로 적을 수 있다. R은 대문자와 소문자를 민감하게 구분하기 때문에 이 모든 대답을 다 다른 범주로 간주하게된다. 따라서 우리는 대답을 한가지로 통일시켜주어야 한다. 우리의 예시 데이타에는 이러한 변인이 없기 때문에 코드만 제공할 예정이다. 먼저 해당 변인 내의 모든 값을 소문자로 변화시킬 때 사용하는 코드는 다음과 같다. data$variable 2020. 12. 4.
R 기초: 데이타 클리닝(변인 이름 변경, 변인 척도 변경) R 에서 특정 변인 지칭하기 R 내에서 변인을 지칭하기 위한 코드는 다음과 같다. 데이타에는 내 데이타셋 이름을 쓰고, $ 뒤에는 변인이름을 쓴다. data$variable "데이타 불러오기" 글에서 가져온 데이타셋을 계속 사용할 것이다. 우리가 가진 데이타셋에서 성별을 지칭한다고 해보자. 혼자 해보고 더보기를 통해 확인해보자. 더보기 child_data$gender *그 전 글에서 하위 데이타 관련해서 배운다고 child_new 데이타셋이 있을 텐데 보기 싫으면 rm(child_new) 하면 오른쪽 창에서 해당 데이타 셋이 사라질 것이다. 변인 이름 바꾸기 (변인명 변경) 현재 내가 준비해서 업로드한 데이타는 나름 변인 이름이 예쁘게 정리되어 있지만, 패널 데이타 등에서는 온갖 알파벳으로 이루어져있을 .. 2020. 12. 4.
반응형