우선 GFI, AGFI 등이 안나오는 이유는 데이터에 결측치가 있기 때문입니다.
결측치 (missing data) 를 평균값등으로 대처하고 다시 모델을 돌리시면
큰 문제없이 다른 모델 적합도등이 나올리라 생각 됩니다.
결과는 공격주도 <--- 애착합 으로 가는 경로를 제외하고는 모두 통계적으로 유의 (two-tail test)
에서 유의하다고 할 수 있습니다.
1. 아래 결과물에서 가장 중요한 것은 무엇이예요? 너무 많은데 다 꼼꼼히 해석이 안되요.
2. 이 모형이 적합한지의 여부를 위해 GFI와 AGFI를 구하려고 했는데 책을 봐니, AIC, GFI구하는 방법밖엔 안나왔어요.
그래서 따라해보니 AIC=216.528이라고 나오고 GFI는 나오지 않았습니다.
GFI와 AGFI는 어떻게 구할 수 있는지요.
3. 논문발표가 6월인데..이러고있네요. 경로분석에 대해 꼼꼼하고 자세히 나온 책있음 좀 추천바랍니다.
제 실력은 초보입니다.
p.s. 아래 결과물에 대해 해석 정확하게 가능하신분은 자문좀 부탁드릴게요 ~~참, 이것은 학생용버전 AMOS 5다운받아 돌린내용임다~
------------------------------------------------------------------------------------------------
Notes for Group (Group number 1)
The model is recursive.
Sample size = 339
Variable Summary (Group number 1)
Your model contains the following variables (Group number 1)
Observed, endogenous variables
애착합
거부합
공격주도
공격반응
Unobserved, exogenous variables
e2
e3
e4
e1
Variable counts (Group number 1)
Number of variables in your model: 8
Number of observed variables: 4
Number of unobserved variables: 4
Number of exogenous variables: 4
Number of endogenous variables: 4
Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
애착합 <--- 거부합 -.780 .074 -10.606 ***
공격주도 <--- 애착합 .011 .027 .393 .695
공격반응 <--- 애착합 .127 .049 2.563 .010
공격주도 <--- 거부합 .305 .041 7.519 ***
공격반응 <--- 거부합 .589 .073 8.059 ***
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate
애착합 <--- 거부합 -.516
공격주도 <--- 애착합 .024
공격반응 <--- 애착합 .156
공격주도 <--- 거부합 .444
공격반응 <--- 거부합 .480
Intercepts: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
거부합 18.706 .319 58.686 ***
애착합 53.980 1.439 37.503 ***
공격주도 7.532 1.627 4.630 ***
공격반응 12.496 2.933 4.260 ***
Variances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
e1 33.808 2.629 12.857 ***
e2 56.770 4.548 12.481 ***
e3 12.994 1.017 12.780 ***
e4 41.985 3.295 12.743 ***
Minimization History (Default model)
Iteration Negative
eigenvalues
Condition # Smallest
eigenvalue
Diameter F NTries Ratio
0 e 0 460.917 9999.000 843.807 0 9999.000
1 e 0 375.702 .979 359.821 3 .000
2 e 0 366.217 .393 204.448 1 1.056
3 e 0 362.894 .153 191.386 1 1.144
4 e 0 358.737 .052 190.534 1 1.053
5 e 0 365.498 .005 190.528 1 1.006
6 e 0 365.608 .000 190.528 1 1.000
Model Fit Summary
CMIN
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
Default model 13 190.528 1 .000 190.528
Saturated model 14 .000 0
Independence model 4 408.434 10 .000 40.843
Baseline Comparisons
Model NFI
Delta1
RFI
rho1
IFI
Delta2
TLI
rho2
CFI
Default model .534 -3.665 .535 -3.757 .524
Saturated model 1.000 1.000 1.000
Independence model .000 .000 .000 .000 .000
Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model .100 .053 .052
Saturated model .000 .000 .000
Independence model 1.000 .000 .000
NCP
Model NCP LO 90 HI 90
Default model 189.528 147.823 238.642
Saturated model .000 .000 .000
Independence model 398.434 336.019 468.262
FMIN
Model FMIN F0 LO 90 HI 90
Default model .564 .561 .437 .706
Saturated model .000 .000 .000 .000
Independence model 1.208 1.179 .994 1.385
RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
Default model .749 .661 .840 .000
Independence model .343 .315 .372 .000
AIC
Model AIC BCC BIC CAIC
Default model 216.528 216.919
Saturated model 28.000 28.420
Independence model 416.434 416.554
ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI
Default model .641 .517 .786 .642
Saturated model .083 .083 .083 .084
Independence model 1.232 1.047 1.439 1.232
HOELTER
Model HOELTER
.05
HOELTER
.01
Default model 7 12
Independence model 16 20
Execution time summary
Minimization: .015
Miscellaneous: .282
Bootstrap: .000
Total: .297
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate
애착합 <--- 거부합 -.516
공격주도 <--- 애착합 .024
공격반응 <--- 애착합 .156
공격주도 <--- 거부합 .444
공격반응 <--- 거부합 .480
Execution time summary
Minimization: .015
Miscellaneous: .282
Bootstrap: .000
Total: .297
결측치 (missing data) 를 평균값등으로 대처하고 다시 모델을 돌리시면
큰 문제없이 다른 모델 적합도등이 나올리라 생각 됩니다.
결과는 공격주도 <--- 애착합 으로 가는 경로를 제외하고는 모두 통계적으로 유의 (two-tail test)
에서 유의하다고 할 수 있습니다.
1. 아래 결과물에서 가장 중요한 것은 무엇이예요? 너무 많은데 다 꼼꼼히 해석이 안되요.
2. 이 모형이 적합한지의 여부를 위해 GFI와 AGFI를 구하려고 했는데 책을 봐니, AIC, GFI구하는 방법밖엔 안나왔어요.
그래서 따라해보니 AIC=216.528이라고 나오고 GFI는 나오지 않았습니다.
GFI와 AGFI는 어떻게 구할 수 있는지요.
3. 논문발표가 6월인데..이러고있네요. 경로분석에 대해 꼼꼼하고 자세히 나온 책있음 좀 추천바랍니다.
제 실력은 초보입니다.
p.s. 아래 결과물에 대해 해석 정확하게 가능하신분은 자문좀 부탁드릴게요 ~~참, 이것은 학생용버전 AMOS 5다운받아 돌린내용임다~
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Notes for Group (Group number 1)
The model is recursive.
Sample size = 339
Variable Summary (Group number 1)
Your model contains the following variables (Group number 1)
Observed, endogenous variables
애착합
거부합
공격주도
공격반응
Unobserved, exogenous variables
e2
e3
e4
e1
Variable counts (Group number 1)
Number of variables in your model: 8
Number of observed variables: 4
Number of unobserved variables: 4
Number of exogenous variables: 4
Number of endogenous variables: 4
Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
애착합 <--- 거부합 -.780 .074 -10.606 ***
공격주도 <--- 애착합 .011 .027 .393 .695
공격반응 <--- 애착합 .127 .049 2.563 .010
공격주도 <--- 거부합 .305 .041 7.519 ***
공격반응 <--- 거부합 .589 .073 8.059 ***
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate
애착합 <--- 거부합 -.516
공격주도 <--- 애착합 .024
공격반응 <--- 애착합 .156
공격주도 <--- 거부합 .444
공격반응 <--- 거부합 .480
Intercepts: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
거부합 18.706 .319 58.686 ***
애착합 53.980 1.439 37.503 ***
공격주도 7.532 1.627 4.630 ***
공격반응 12.496 2.933 4.260 ***
Variances: (Group number 1 - Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label
e1 33.808 2.629 12.857 ***
e2 56.770 4.548 12.481 ***
e3 12.994 1.017 12.780 ***
e4 41.985 3.295 12.743 ***
Minimization History (Default model)
Iteration Negative
eigenvalues
Condition # Smallest
eigenvalue
Diameter F NTries Ratio
0 e 0 460.917 9999.000 843.807 0 9999.000
1 e 0 375.702 .979 359.821 3 .000
2 e 0 366.217 .393 204.448 1 1.056
3 e 0 362.894 .153 191.386 1 1.144
4 e 0 358.737 .052 190.534 1 1.053
5 e 0 365.498 .005 190.528 1 1.006
6 e 0 365.608 .000 190.528 1 1.000
Model Fit Summary
CMIN
Model NPAR CMIN DF P CMIN/DF
Default model 13 190.528 1 .000 190.528
Saturated model 14 .000 0
Independence model 4 408.434 10 .000 40.843
Baseline Comparisons
Model NFI
Delta1
RFI
rho1
IFI
Delta2
TLI
rho2
CFI
Default model .534 -3.665 .535 -3.757 .524
Saturated model 1.000 1.000 1.000
Independence model .000 .000 .000 .000 .000
Parsimony-Adjusted Measures
Model PRATIO PNFI PCFI
Default model .100 .053 .052
Saturated model .000 .000 .000
Independence model 1.000 .000 .000
NCP
Model NCP LO 90 HI 90
Default model 189.528 147.823 238.642
Saturated model .000 .000 .000
Independence model 398.434 336.019 468.262
FMIN
Model FMIN F0 LO 90 HI 90
Default model .564 .561 .437 .706
Saturated model .000 .000 .000 .000
Independence model 1.208 1.179 .994 1.385
RMSEA
Model RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE
Default model .749 .661 .840 .000
Independence model .343 .315 .372 .000
AIC
Model AIC BCC BIC CAIC
Default model 216.528 216.919
Saturated model 28.000 28.420
Independence model 416.434 416.554
ECVI
Model ECVI LO 90 HI 90 MECVI
Default model .641 .517 .786 .642
Saturated model .083 .083 .083 .084
Independence model 1.232 1.047 1.439 1.232
HOELTER
Model HOELTER
.05
HOELTER
.01
Default model 7 12
Independence model 16 20
Execution time summary
Minimization: .015
Miscellaneous: .282
Bootstrap: .000
Total: .297
Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)
Estimate
애착합 <--- 거부합 -.516
공격주도 <--- 애착합 .024
공격반응 <--- 애착합 .156
공격주도 <--- 거부합 .444
공격반응 <--- 거부합 .480
Execution time summary
Minimization: .015
Miscellaneous: .282
Bootstrap: .000
Total: .297
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