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부트스트랩 매개 테스트는 데이터를 여러 번 리샘플링하여 매개 효과를 평가합니다. 간접 효과 신뢰 구간: 매개 효과의 추정 범위를 나타냅니다. 구간에 0이 포함되지 않으면 효과가 유의합니다. p-값: 신뢰 구간에 0이 포함되지 않을 확률을 평가하며, 0.05 미만의 값은 유의함을 나타냅니다. 샘플 크기: 분석에 사용된 데이터 샘플 수입니다. 부트스트랩 서브샘플링 시간: 반복 샘플링 횟수(500-2000회)입니다. 신뢰 구간에 0이 포함되지 않고 p-값이 0.05보다 작은 경우 매개 효과가 유의하며 이는 매개 변수가 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 설명한다는 것을 나타냅니다.

부트스트랩 조정 테스트 결과를 읽는 방법

부트스트랩 매개 테스트 결과 해석

부트스트랩 매개 테스트는 매개 모델에서 매개 효과의 유의성을 평가하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 원본 데이터를 여러 번 리샘플링하고 매개 효과를 계산함으로써 이 방법은 보다 강력한 유의성 테스트를 제공할 수 있습니다.

결과 해석

부트스트랩 중재 테스트의 출력에는 다음과 같은 주요 정보가 포함됩니다.

1. 간접 효과에 대한 신뢰 구간:

이것은 중재 효과의 추정 범위입니다. 신뢰구간의 상한과 하한. 신뢰 구간에 0이 포함되지 않으면 매개 효과가 통계적으로 유의합니다.

2. p-값:

신뢰 구간에 0이 포함되지 않을 확률입니다. 일반적으로 p-값이 0.05 미만이면 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다.

3. 샘플 크기:

부트스트랩 분석에 사용되는 데이터 샘플 수입니다.

4. 부트스트랩 서브샘플링 횟수:

반복 샘플링 횟수이며 일반적으로 500~2000회입니다.

결론

매개 효과의 신뢰 구간에 0이 포함되지 않고 p-값이 0.05보다 작은 경우 매개 효과는 통계적으로 유의합니다. 이는 매개변수가 독립변수와 종속변수의 관계를 설명하는 역할을 한다는 것을 의미한다.

위 내용은 부트스트랩 조정 테스트 결과를 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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