매개효과와 조절효과의 분석과정에는 크게 두 가지 아이디어가 있는데, 하나는 명시변수이고 다른 하나는 잠재변수 구조방정식 모형이다. 해당 소프트웨어도 두 가지 범주로 나뉘는데, 하나는 매니페스트 변수 경로 분석 모델을 기반으로 하는 SPSS, SAS 및 기타 소프트웨어이고, 다른 하나는 잠재 변수 모델을 기반으로 하는 Lisrel, Amos, Mplus 등과 같은 구조 방정식 모델링 소프트웨어입니다. SPSS는 운영이 간편하기 때문에 많은 학자들이 SPSS를 활용하여 매개효과를 분석하는 방법과 조절효과 모델에 관심을 갖고 있으며 주로 프로세스 플러그인이나 부트스트랩을 사용하여 매개분석을 수행하고 있습니다.
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SPSS는 순차 회귀 방법을 사용합니다. 매개 효과 테스트.
먼저 X——Y의 회귀를 테스트하고 전체 효과를 분석합니다.
다음의 회귀 테스트 X, M - Y의 회귀 테스트, b 매개변수(M의 회귀 계수) 및 c 테스트 ' 매개변수(X의 회귀계수).
a와 b가 모두 유의하면 매개 효과가 존재합니다.
부트스트랩을 사용하려면 회귀분석에서 부트스트랩 옵션을 선택하면 됩니다. 일반적으로 샘플링 횟수는 1000회 이상입니다. b 매개변수의 경우 원래 유의성을 보지 않지만, 부트스트랩의 신뢰구간을 보면 유의미한 것입니다.
부트스트랩 샘플링 기능을 사용하려면 최신 spss 버전이 필요합니다.
위 내용은 spss에서 조정 분석을 위해 부트스트랩을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!