๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

Statistics/Statistical Model

(3)
๋งค๊ฐœํšจ๊ณผ(Mediating effect) โ–ก ๋งค๊ฐœํšจ๊ณผ(Mediating effect) - ๋…๋ฆฝ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ์ข…์†๋ณ€์ˆ˜์— ์œ ์˜ํ•œ ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น  ๋•Œ, ๊ทธ ์‚ฌ์ด์— ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ทธ ์˜ํ–ฅ์ด ์ „๋‹ฌ๋˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ - X(๋…๋ฆฝ๋ณ€์ˆ˜) → M(๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜) → Y(์ข…์†๋ณ€์ˆ˜) โ–ก ๋งค๊ฐœํšจ๊ณผ์˜ ์ข…๋ฅ˜ (1) ๋ถ€๋ถ„๋งค๊ฐœ ํšจ๊ณผ (2) ์™„์ „๋งค๊ฐœ ํšจ๊ณผ โ–ก ๋งค๊ฐœํšจ๊ณผ ๊ฒ€์ฆ๋ฐฉ๋ฒ• - Baron & Kenny (1986) ๋ฐฉ๋ฒ• [1๋‹จ๊ณ„] X → M [2๋‹จ๊ณ„] X → Y [3๋‹จ๊ณ„] X + M → Y (1) ๋ถ€๋ถ„๋งค๊ฐœ ํšจ๊ณผ ๊ฒ€์ฆ [1๋‹จ๊ณ„] M = a + b1*X → b1 ์œ ์˜ [2๋‹จ๊ณ„] Y = a + phi*X → phi ์œ ์˜ [3๋‹จ๊ณ„] Y = a + b2*X + b3*M → b3, b2 ์œ ์˜ โ–ท ์œ„์˜ 3๋‹จ๊ณ„์˜ ๊ฐ ๊ณ„์ˆ˜์˜ ์œ ์˜ ์กฐ๊ฑด์„ ๋งŒ์กฑํ•  ๊ฒฝ์šฐ, ๋ถ€๋ถ„๋งค๊ฐœํšจ๊ณผ๊ฐ€ ๋‚˜ํƒ€๋‚œ๋‹ค๊ณ  ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. (2) ์™„์ „๋งค๊ฐœ ํšจ๊ณผ..
ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ๋ง ๊ณผ์ •(Statistical modeling process) ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋˜๋Š” ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ์„ ์œ„ํ•œ ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ๋ง ๊ณผ์ •(Statistical modeling process)์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณผ ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋‹จ๊ณ„๋Š” 8๊ฐœ๋กœ ๋‚˜๋ˆŒ ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ , ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™๋‹ค. 1. Understand the problem 2. Plan and collect data 3. Explore data 4. Postulate model 5. Fit model 6. Check model 7. Iterate 8. Use model ๊ฐ ๋‹จ๊ณ„์— ๋Œ€ํ•ด ์ž์„ธํžˆ ์•Œ์•„๋ณด์ž. 1. Understand the problem ๊ฐ€์žฅ ๋จผ์ € ํ•ด์•ผํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋‹น์—ฐํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ฐ„๊ณผํ•˜๊ธฐ ์‰ฌ์šด๋ฐ, ์ด๋Š” ๋งค์šฐ ์ค‘์š”ํ•˜๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ํ”„๋žœ์ฐจ์ด์ฆˆ์˜ ์ˆ˜์ต ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ฐ ์ง€์—ญ์—์„œ ์–ป์—ˆ๋‹ค๊ณ  ๊ฐ€์ •ํ•˜์ž. ์ˆ˜์ต์˜ ํ‰๊ท ์„ ํ†ตํ•ด ํ”„๋žœ์ฐจ์ด์ฆˆ ์‚ฌ..
ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ(Statistical model) ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ(Statistical model)์— ๋Œ€ํ•ด ์•Œ์•„๋ณผ ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋‹ค๋ฃฐ ๋‚ด์šฉ์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™๋‹ค. 1. ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ์˜ ์ •์˜ 2. ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ์˜ ๋ชฉ์  1. ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ์˜ ์ •์˜ ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ์ด๋ž€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ƒ์„ฑ ๊ตฌ์กฐ(Data generating process)๋ฅผ ๋ชจ๋ฐฉ(Imitation) ๋˜๋Š” ๊ทผ์‚ฌ(Approximation)ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์ˆ˜ํ•™์  ๊ตฌ์กฐ(Mathematical structure)๋ฅผ ๋งํ•œ๋‹ค. ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ์€ ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ„์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋ฉฐ, ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋ถˆํ™•์‹ค์„ฑ(Uncertainty)๊ณผ ๋ณ€๋™์„ฑ(Variability)๋ฅผ ์„ค๋ช…ํ•œ๋‹ค. ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ์€ ์ธ๊ณผ๊ด€๊ณ„ ๋˜๋Š” ๋…ธ์ด์ฆˆ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์€๋‹‰ ๋ณ€์ˆ˜(Hidden variable)๋ฅผ ํŒŒ์•…ํ•˜๋Š”๋ฐ ๋„์›€์„ ์ค„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. 2. ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ์˜ ๋ชฉ์  ํ†ต๊ณ„ ๋ชจ๋ธ์˜ ๋ชฉ์ ์€ ํฌ๊ฒŒ 4๊ฐ€์ง€๋กœ ๋‚˜๋ˆŒ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ..