" 확인적요인분석
모델적합도 향상 방법 "
#논문통계분석 및 #논문작성법 길잡이_#퀵데이터 #확인적요인분석 #AMOS분석 #모델적합도 #모델적합도향상법
확인적요인분석 모델적합도 향상 방법
- 비표준화계수(regression weights)를 이용한 모델적합도 향상방법
- 표준화계수(standardized regression weights)를 이용한 모델적합도 향상방법
- 측정오차분산(Variances)를 이용한 모델적합도 향상방법
- SMC 설명력(squared multiple correlations)를 이용한 모델적합도 향상방법
- 수정지수(MI: Modification indices)를 이용한 모델적합도 향상방법
▣ 모델적합도가 좋지 않을 때 향상 방법
■ 비표준화계수(regression weights)에서 유의확률(p)값이 유의하지 않을 경우 해당 변수 제거
• (잠재변수와 관측변수 간에 관계가 없음을 의미)
■ 표준화계수(standardized regression weights)에서 요인적재량이 0.5(혹은 0.6) 미만의 변수 제거
• 잠재변수를 구성하는 관측변수들의 일치성 정도인 집중타당도가 떨어짐을 의미
■ 측정오차 분산(Variances)의 음수값이 있을 경우 변수 제거 혹은 Variance 0.005 설정
• Heywood case를 의미하고 측정오차의 분산이 음수가 나오는 경우
• 측정오차는 잠재변수가 관측변수를 설명하지 못하는 정도인데 음수라면 100%이상 설명한다는 의미
■ SMC 설명력(squared multiple correlations)의 값이 0.4미만의 변수 제거
• 잠재변수가 관측변수를 얼마나 설명하는가인데, 0.4 미만일 경우 40%도 설명하지 못함을 의미
■ 수정지수(MI: Modification indices)를 이용하여 문항 확인 제거
• 동일 개념하에 관측변수 간 수정지수(M.I.)가 높다면 의미 중복 문항을 확인하여 1개 변수 삭제
이상 확인적요인분석의 모델적합도 향상방법에 대해 살펴보았습니다.
자세한 내용은 유튜브에서 퀵데이터 통계강의해서 확인하세요*^^*
[논문통계] 3편. 확인적요인분석의 모델적합도 향상하는 방법_퀵데이터 논문강의▼▼▼
"논문의 품질을 높이는 열쇠!!!
퀵데이터 논문통계분석을 통해 더욱 탄탄한 논문을 완성하세요."
퀵데이터 논문컨설팅은 논문 주제 선정부터, 연구모형, 통계분석, 심사 준비까지 전문 지도 박사님의 1:1 맞춤형 컨설팅 통해 효율적이고 빠른 논문작성을 도와드립니다. 논문 검토, 논문편집, 논문 통계분석까지 직접적인 컨설팅을 원한다면 퀵테이터에 문의하세요 상담문의 1600-7473
홈페이지 : www.quickdata.co.kr 대표번호 : 1600-7473 e-mail : quickdata7@naver.com
'논문 > 논문통계' 카테고리의 다른 글
| [논문통계] 분산분석 2편_분산분석 계산방법_통계강의로 배우는 논문통계/퀵데이터 (0) | 2024.03.15 |
|---|---|
| [논문통계강의] 1. 분산분석(ANOVA)의 개념/분산분석이란?/분산분석 분류/논문통계분석_퀵데이터 (0) | 2024.03.13 |
| [논문통계] 2편. 확인적요인분석을 이용한 타당도 검증_논문통계강의 (0) | 2024.01.17 |
| [논문통계] 1편. 확인적요인분석 AMOS를 활용한 분석방법 및 해석_논문통계강의 (0) | 2024.01.16 |
| [논문통계분석] 3편. 탐색적요인분석 SPSS분석 결과 해석 및 통계분석작성법_통계분석강의 (0) | 2024.01.04 |
