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--- mediation_analysis [2023/06/18 07:30] – hkimscil
+++ mediation_analysis [2023/06/18 07:42] (current) – hkimscil
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 다른 하나는 세 변인을 동시에 고려하여 attitudes의 단위변화가 최종적으로 behavior에 어떻게 영향을 미치는가를 본다. 만약에 a의 beta 크기가 2라고 하고, b의 beta 크기가 3이라고 하면, 우리는 attitudes의 단위가 한단위 변하면 intention의 단위가 2단위 변한다는 것을 알고, 이를 두번째 단계에 (b의 크기) 적용하면 2단위가 변하였으므로 behavior는 3x2단위 (6단위) 변하게 될 것이라고 추측할 수 있다. 즉, attitudes의 한단위는 intention의 매개효과를 통하여 behavior가 6단위 변하도록 한다 (a beta coefficient * b beta coefficient).
+size of mediated effect
+''ab:=a*b'' 의 크기는 이것을 sdx/sdy 로 곱하여 beta coefficient값으로 변하여 구해본다. . . .
 이런 것들은 일반 regression을 이용하여 알아낼 수도 있지만, 보통 lavaan package를 활용하거나 (path analysis를 위해서 개발) 혹은 mediation이라는 package를 이용하여 독립변인의 매개효과를 알아낸다.
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 또한 mediation analysis에서 독립변인들의 효과를 (설명력을) 직접효과와 간접효과로 나눌 수 있는데 직접효과는 a, b, 그리고 c'를 직접효과라고 (direct effects) 하고 a와 b를 거쳐서 가는 효과를 간접효과라고 (indirect effects) 한다. Indirect effects 의 크기를 어떻게 측정하는가에는 여러가지 방법이 있을 수 있지만, 가장 많이 쓰이는 방법으로는
   * a path와 b path의 coefficient값을 곱한 값을 취하는 방법이다
-  * 다른 방법으로는 b - a 값을 취하는 방법이 있지만 흔하지는 않다
+  * 다른 방법으로는 c - c' 값을 취하는 방법이 있지만 흔하지는 않다
 위에서 a b 를 곱해서 간접효과를 측정할 때에 그 값이 (효과가) significant한지 알아보기 위한 테스트에는 두 가지 방법이 있을 수 있는데