Q&A

안녕하세요. 리커트 척도의 순서형 변수를 매개변수로 Process macro model 4

분류: Meta/effect size 글쓴이: 젼쓰 날짜: 2025-05-10 03:24

X(이분형, 더미 처리) 

M(단일문항 리커트척도의 순서형)
Y(이분형, 더미 처리)
관심 가는 변수들로 연구모형을 짜봤을 때 위와같이 나왔는데요,
저 모형과 변수 유형으로도 Process macro model4로 단순매개효과 분석이 가능할지 고민입니다.
1) 매개변수가 순서형이어도 Process macro model 4 분석이 가능한가요?
2) 저 연구모형이 Process macro 돌리기에 적합하지 않다면, 어떤 변수 유형을 수정하면 좋을까요?(ex. 종속을 연속형으로 수정)
3) Process macro 홈페이지의 FAQ에는 매개나 종속이 순서형/이분형이면 해석에 주의를 기울이라고 되어있는데 해석에 있어서 어떠한 약점이 발생하는 걸까요?
참고가 될까 하여, 뭣모르고 우선 돌려본 Process macro 결과 첨부합니다.
  • **************** PROCESS Procedure for SPSS Version 4.2 *****************
      Written by Andrew F. Hayes, Ph.D.       www.afhayes.com
Documentation available in Hayes (2022). www.guilford.com/p/hayes3


Model : 4 Y : suicide X : drug_use M : M_LON

Sample Size: 54653


OUTCOME VARIABLE: M_LON

Model Summary R R-sq MSE F df1 df2 p .0736 .0054 1.1477 297.3493 1.0000 54651.0000 .0000

Model       coeff  se        Z      p          LLCI  ULCI 

constant 2.5796 .0046 559.0386 .0000     2.5705    2.5886 

drug_use .6788 .0394    17.2438 .0000       .6016      .7559


OUTCOME VARIABLE: suicide

Coding of binary Y for logistic regression analysis: suicide Analysis .00 .00 1.00 1.00

Model Summary -2LL ModelLL df p McFadden CoxSnell Nagelkrk 37111.9441 6889.2689 2.0000 .0000 .1566 .1184 .2142

Model       coeff se          Z     p          LLCI ULCI 

constant -4.8913 .0487 -100.4680 .0000   -4.9868 -4.7959 

drug_use 1.3829 .0859     16.1035 .0000     1.2146 1.5513 

M_LON     1.0196 .0142     71.5575 .0000      .9917  1.0475

These results are expressed in a log-odds metric.

  • ***************** DIRECT AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y *****************

Direct effect of X on Y 

Effect     se         Z          p     LLCI     ULCI 

1.3829 .0859 16.1035 .0000 1.2146 1.5513

Indirect effect(s) of X on Y: 

             Effect BootSE BootLLCI BootULCI 

M_LON  .6921    .0485      .5938     .7876

  • ********************** ANALYSIS NOTES AND ERRORS ************************

Level of confidence for all confidence intervals in output: 95.0000

Number of bootstrap samples for percentile bootstrap confidence intervals: 5000

NOTE: Direct and indirect effects of X on Y are on a log-odds metric.

  • ----- END MATRIX -----

댓글


이일현 (2025-05-12 13:55:57)

process macro 에서는 

종속변수 : 이분형 or 연속형 변수

매개변수 : 연속형 변수

이어야 합니다. 

매개변수가 Likert 5점 척도라면 등간척도 취급해서 연속형 변수라고 생각하고 분석할 수 있습니다. 


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