부트스트랩 조정 테스트의 z값은 무엇입니까?

Bootstrap 조정 테스트 z 값은 M을 통해 Y에 대한 X의 매개 효과를 평가하는 데 사용됩니다. z-값은 c' 경로의 평균값을 표준 편차로 나눈 값으로 계산됩니다. 절대값이 클수록 매개 효과의 통계적 유의성이 높아집니다. z값 >1.96은 매개효과가 0.05수준에서 유의한 것을 나타내고, z값 >2.58은 0.01수준에서 유의미함을 나타내며, z값

Bootstrap 조정 테스트 z-값

Bootstrap 조정 테스트는 매개 변수(M)를 통해 독립 변수(X)가 종속 변수(Y)에 미치는 영향을 확인하는 데 사용되는 통계 기법입니다. z값은 매개효과의 통계적 유의성을 측정하는 검정으로 계산된 통계량이다.

부트스트랩 z-값 계산

Bootstrap 조정 테스트 z-값은 데이터를 여러 번 리샘플링하여 계산됩니다. 리샘플링된 각 샘플에서 경로 계수는 표준 회귀 기법을 사용하여 계산됩니다.

• a 경로: 직접 효과:
M을 통해 Y에 대한 X의 간접 ​​효과
• 매개 효과는 c' 경로와 같습니다. z 값을 계산하려면 c' 경로의 평균값을 표준 편차로 나눕니다.

<code>z = (c' - 0) / σ_c'</code>

여기서 σ_c'는 c' 경로의 표준 편차입니다.

z-값 설명

z-값은 추정의 불확실성에 비해 매개 효과의 크기를 측정합니다. z-값의 절대값이 클수록 매개효과의 통계적 유의성은 높아집니다.

z > 1.96: 매개 효과는 0.05 수준에서 통계적으로 유의합니다.

z > 2.58:

매개 효과는 0.01 수준에서 통계적으로 유의미합니다.
• z < -1.96:
매개 효과는 0.05 수준에서 통계적으로 유의하지 않습니다.
사용법
• 부트스트랩 조정 테스트 z-값은 다음 용도로 사용됩니다.

매개 효과가 존재하는지 테스트합니다매개 효과의 크기와 방향을 결정합니다

매개 효과의 통계적 유의성을 결정합니다

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