조절효과 분석 시 부트스트랩
교수님 안녕하세요,
process macro model 1을 이용하여 조절효과를 분석중입니다.
표본 수는 148입니다.
조절효과 분석 시에도 부트스트랩을 하는 것이 의미있는지 여쭤보려고합니다.
감사합니다.
https://dataminer9.tistory.com/705
Bootstrap은 하지 마세요. 조절효과는 바로 수학적으로 풀어집니다. 구태여 시뮬레이션 할 필요가 없습니다. 우리가 보는 것이 두 집단에서 나온 회귀계수의 차이가 유의한지, 아니지, 즉 차이가 0인지 0이 아닌지 보는 것인데 (a1-b1), (a2-b2), (a3-b3)을 보는 것인데 이건 수학적으로 바로 계산이 됩니다.
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이일현 (2025-12-08 10:17:00)
정규성과 잔차검정을 만족한다면 조절효과 자체는 bootstarp 없이 XMo(상호작용항)의 유의성 여부만으로 가능합니다.
boostrap 은 정규성을 만족못하는 경우 합니다.
조절효과가 유의한 경우 좀 더 세부적으로 확인하기 위해서 Johnson-Neyman 효과를 보기 위해서 할 수 있습니다.
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