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--- interaction_effects_in_regression_analysis:answer_ex2 [2023/06/06 07:14] – hkimscil
+++ interaction_effects_in_regression_analysis:answer_ex2 [2023/06/06 07:38] – hkimscil
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 따라서 math 고유의 영향력: 43.9 - 29 = 14.9
 socst 고유의 영향력: 38.6 - 29 = 9.6
 위의 두 변인을 동시에 투입(enter)한 경우,
 math 는 14.9 로 설명력을 평가받고 (t-test),
 socst는 9.6 로 설명력을 평가받는다 (t-test, too).
+<code>
-결과적으로 두 변인 모두 설명력을 갖는다.
+> library(ppcor)
+> spcor.test(read, math, socst)
+   estimate      p.value statistic   n gp  Method
+0.3861521 1.770448e-08  5.875646 200  1 pearson
+> spcor.test(read, math, socst)$estimate^2
+[1] 0.1491134
+> spcor.test(read, socst, math)$estimate^2
+[1] 0.09674116
+>
+</code>
+즉, 두 변인 고유 영향력이 통계적으로 유의미하다.
 그런데 . . . .