이차매개를 하시고자 하시는 걸로 판단됩니다

1번에 대한 답변을 드리자면 통제변수로 종속변인을 통제하는 방법으로 해당 변인들과 종속변인들간에 경로를 그어주면 해결됩니다

categorical변수일 경우 추정방식을 ml에서 다른 것으로 변경하면 되는데 이는 독립변수인지 종속변수인지 그리고 이분형인지 아닌지에 따라 조금 달라집니다

상황에 맞는 추정기법을 클릭만 하시면 됩니다

그리고 스탠다드는 아마도 표준화 계수를 구해달라는 체커일 수 있습니다(확인이 필요합니다)

결과해석에 대한 부분은 올라와있지 않지만 곧 메뉴얼이 나올겁니다

통제 하는 경우 카테고리컬일경우 매개일 경우 등도 추후 세미나를 통해 알려드릴 예정에는 있습니다만 구체적인건.. 아직...

구체적 답변은 집에 들어가서 다시....

이제 집에 들어왔네요.

web-r에 r-sem에 보시면 4. Analysis/Summary Options이 있습니다 여기서 default는 ml입니다 당연히 최대 우더법을 기본으로 하며 이는 다변량 정규성을 만족해야 합니다. 질문주신 선생님은 다변량 정규성을 가정할 수 없는 데이터로 생각됩니다 그럼 이 부분에 옵션을 데이터의 유형 혹은 상황에 맞게 변경해 주셔야 합니다.
문제는.... 질문하신 선생님의 데이터가 연속형이면서 정규분포를 가정못하는지.. 아니면 아예 카테고리컬 변수인지 명확하지는 않지만 상황 상황에 맞는 옵션을 설명드리겠습니다. dwls를 선택하시면 됩니다 diagonally weighted least squares로 대각 가중 최소 제곱이라는 추정방법입니다. 사실 WLSM이나 WLSMV 추정방식도 있으나 web-r에서 제공되고 lavaan에서 지원하는건 dwls네요.. 라반이 제공하는 공식 홈페이지에 따르면 변수의 유형에 따라 자동으로 WLSMV가 된다고 하는데.. 이 부분은 잘 모르겠습니다 라반 공식 홈페이지에서 제공하는 관련 페이퍼입니다 http://lavaan.ugent.be/tutorial/cat.html

그리고 종속변수가 이분형이나 범주형이면 로짓이나 프로빗 회귀모형으로 넘어가야 합니다

그리고 web-r에서 제공하는 summary options의 standardized는 경로계수의 값을 표준화해서 제공해 달라는 체크입니다

즉 정규성을 보정해주는 표준화 저장 기법과는 다릅니다

해당 기능은 r-sem에서는 불가능이고 데이터 전처리를 따로 해주고 오셔야 합니다..였는데.. 최근 web-r이 업데이트 되면서 표준화 저장 기능이 생긴 것 같습니다...

이 부분을 활용하면 될 것 같습니다(저도 이 기능은 사용해 보지 않았지만 맞으실겁니다.. 이 부분은 문건웅 교수님께서 답변을 해주실 겁니다^^)

참고로 위에서 말씀하신 정도의 모형이라고 하면 mplus를 추천드립니다

amos로는 이차 매개를 구현하려면 팬텀변수를 써야 하고... 데이터의 형태도 일반적이지 않는 등 amos로는 분석의 한계가 존재합니다

추후 세미나를 하게되면 꼭 참석하세요~~^^

추정 방법에 대한 자세한 내용이 있는 링크입니다

http://lavaan.ugent.be/tutorial/est.html

mlm이나 mlr도 권장드립니다

r-sem에 옵션이 없어서 위에 내용에서는 뺐습니다

y ~ 통제변수1+통제변수2+통제변수3

y ~ age+sex+education

이렇게 하면 통제됩니다

만일 독립변수와 매개변수 2개가 있다면

y ~ x+m1+m2+age+sex+education 

이렇게 쓰시면 됩니다

위의 예에서는 통제변수가 종속변수만을 통제한 예시입니다

네 선생님. 

자세한 답변 매우 감사드립니다. 

위에서 말씀드린 m1, m2는 이차 매개는 아니고, 

x->m1->y

x->m2->y

의 뜻으로 질문을 드린거였는데요^^

분석을 하고, 모델을 좀더 다듬다 보니, x-> m1 ->m2->y도 매우 돌려보고 싶습니다. 

종속변수는 모두 정규분포를 만족해서, 다른 처리는 필요 없었는데, 

독립변수와 매개변수들 중 continuous variable인데, 너무 skewed된 데이터가 있어서, 처리하는데 고민을 하였습니다. 

web-r에 standarized 기능이 추가된 것 같아 너무나 유용하게 잘 사용하였습니다. 

매우 감사합니다. 

워크샵 고대하고 있습니다!!

워크샵 개최만 해주시면 바로 신청하도록 하겠습니다.

다시한번 감사드립니다.

선생님. 혹시 추가적으로, 

moderation effect를 보려면, (예를 들어, 남/녀에 따라 관계정도를 비교하려면)

Web-r에서는 group을 체크하면 될지요?

감사합니다.

음... 참고로 태생이 정규분포를 가정할 수 없는 경우가 있습니다 그 경우에 로그를 취하고 그런 통계적 방법이 있으나 권장하지 않습니다

더군다나 변수가 무엇인지 모르고 무작정 데이터를 처리하는 것은 매우 위험한 일이기에 데이터에 적합한 처리 방법을 고민해 보시기를 권장드리며

웹알에 전처리 기능으로의 스탠다드 기능도 좋아 보이지만.. 보통은 평균중심화 방법으로 정규성을 가지게 하는 경우가 많습니다

변수의 평균에서 변수의 값을 빼낸 변수를 생성해 내는 기법으로 자세한 부분은 인터넷에 찾아보시면 나오실겁니다 

그리고 이차 매개의 경우 구조모형에서 나올 수 있는 가장 심플하면서도 좋은 모형입니다

r-sem에서는 버튼 몇번의 클릭으로 확인하고 결과를 얻을 수 있습니다..

그래프 까지도...^^

그리고 추가적 질문은 그룹을 선택한다고 조절효과라고 보기는 어렵습니다

또한 두 집단을 비교한다고 보기도 어렵습니다

그냥 단순히 집단을 나누어서 구조모형을 돌리는 정도 즉 집단에 따른 경로계수와 유의도를 파악하는 정도로 보시는게 정확하실겁니다

조절효과를 하시려면 좀 다른 모형을 그리셔야 하고 다집단 구조방정식 모형이라고 하는데 이게 그냥 단간 같고 다르고를 수치적으로 검증하는것이 아니라

측정불변성을 전반적으로 확인해야 하는 부분으로 구조방정식에 고급부분에 속하는 부분입니다

r-sem으로 하시게 되면 그룹이퀄 매뉴로 버튼만 누르면 되지만 amos에서 하거나 mplus에서 하면 굉장히 복잡한 과정입니다

물론 기본적인 r에서는 더 어렵지요...

조절하는 변수와 독립변수의 곱의 변수를 생성하고 이변수의 유의성을 보는것이 조절효과입니다 

그리고 이 경우에는 필히 그래프를 같이 동반해 주셔야 합니다 아!! 그리고 조절변수에서는 위에서 언급한 평균중심화를 통해 생성한 변수들로 조절효과를 검증하셔야 합니다.

글로 설명하려다 보니 굉장히 길어지네요.. 사실 질문하신 범주가 워낙 고급통계 부분을 내포하고 있다보니..

모르시거나 막히시는 부분 있으시면 언제든 질문 남겨주세요

선생님. 매우 감사드립니다.