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위계적 회귀분석을 중심으로 – 한국과학기술정보연구원
스포츠에 참여 중인 대학생들의 신체적 자기개념이 자기효능감에 미치는 영향: 위계적 회귀분석을 중심으로 원문보기 … 핵심어, 질문, 논문에서 추출한 답변 …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 7/25/2021
View: 5757
위계적 회귀분석(Hierarchial regression analysis) – 네이버 블로그
SPSS: 위계적 회귀분석(Hierarchial regression analysis) 인지과학 논문 통계 박중희. 프로필. 자유자재Paper. 2020. 2. 29. 1:54. 이웃추가. 본문 기타 기능.
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 3/20/2021
View: 7441
Spss 위계적 회귀분석을 알아야 외생변수를 통제할 수 있어요 …
SPSS: 위계적 회귀분석(Hierarchial regression analysis) 인지과학 논문 통계 박중희. 프로필. 자유자재Paper. 2020. 2. 29. 1:54. 이웃추가. 본문 기타 …
Source: you.dianhac.com.vn
Date Published: 4/18/2022
View: 9167
위계적회귀분석 모형에 의한 BSC 시스템 수용요인
위계적회귀분석 모형에 의한 BSC 시스템 수용요인 -3개 공기업 사례를 중심으로- Acceptance Factors of the BSC by Hierarchical regression analysis model – Focus …
Source: www.kci.go.kr
Date Published: 2/4/2021
View: 3599
여가스포츠 참여자의 행복 결정요인: 위계적 회귀분석 적용 – kslrp
변인간의 관계와 영향을 규명하기 위. 하여 상관분석(correlation analysis)과 위계적. 회귀분석(hierarchial regression analysis)을 실. 시하였다. 명목 …
Source: journal.kslrp.net
Date Published: 4/7/2021
View: 3339
위계적회귀분석 모형에 의한 BSC 시스템 수용요인 – DBpia
참고문헌 (0). 논문이 DBpia에서 서비스 중이라면, PC에서 [참고문헌 신청] 버튼을 클릭하세요. 이 논문의 저자 정보.
Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 5/5/2021
View: 7559
SPSS에서 위계적 회귀분석으로 조절변인의 조절효과 확인하기
조절효과 분석결과를 논문작성중인 한글파일에 작성하기 위해, 조절효과 표를 작성합니다. 모형요약의 내용을 표에 입력합니다.
Source: learnx.tistory.com
Date Published: 5/30/2021
View: 4155
[SPSS 분석] 위계적 회귀분석(Hierarchical regression analysis)
1. 위계적 회귀분석 1) 위계적 회귀분석의 목적 ① 1단계에서 일반적 특성이 종속변수에 미치는 영향을 파악하고, 2단계에서 일반적 특성과 독립변수 …
Source: thduddl2486.tistory.com
Date Published: 7/16/2022
View: 4331
간호사의 감정노동이 소진에 미치는 영향 – KoreaScience
이 논문은 제1저자 이경란의 석사 학위논문을 축약하여 작성한 것임. … 절 효과는 위계적 다중 회귀 분석(hierarchical multiple regression analysis)으로 분석 …
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 8/25/2021
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주제에 대한 기사 평가 위 계적 회귀 분석 논문
- Author: 논문쓰는남자 [논쓰남]
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- Date Published: 2020. 7. 8.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=8wYYa50-C_k
[논문]스포츠에 참여 중인 대학생들의 신체적 자기개념이 자기효능감에 미치는 영향: 위계적 회귀분석을 중심으로
사람들은 어떤 환경이나 과제를 적응 혹은 해결하기 위해 여러 가지 생각이 들어오고 나가며 자신에 대해 사고나 행동을 끊임없이 조절하고 평가하게 된다. 그 내적 고요의 과정을 거쳐 내려지는 자기평가(self-evaluation)는 ‘통합적인 상황을 조절하는 데 필요한 행동들을 조정하는 개인의 능력에 대한 인지(cognition) 혹은 신념(belief)’으로서의 효능감(efficacy)을 포함하며, 보다 좁은 의미에서는 유능감(competence)을 의미하기도 한다 . 이러한 개인의 능력에 대한 자기평가는 몇 가지 방식으로 개인의 선택과 하고자 하는 일련의 행동들에 영향을 준다.
‘통합적인 상황을 조절하는 데 필요한 행동들을 조정하는 개인의 능력에 대한 인지(cognition) 혹은 신념(belief)’으로서의 효능감(efficacy)을 포함하며, 보다 좁은 의미에서는 유능감(competence)을 의미하기도 한다
건강한 신체에 건전한 정신이 깃든다라는 로마의 시인의 말의 의미는 무엇인가?
SPSS: 위계적 회귀분석(Hierarchial regression analysis) 인지과학 논문 통계 박중희
모형1, 모형2, 모형3에 차례로 독립변수가 추가되면서
R2값이 점점 높아지면서 설명력이 높아지고 있다.
모형1에서는 R = .370이다. 설명력은 13.4%이다.
모형2에서는 R = .444이다. 설명력은 19.2%이다.
모형3에서는 R = .553이다. 설명력은 30.5%이다.
위 계적 회귀 분석 논문 | Spss 위계적 회귀분석을 알아야 외생변수를 통제할 수 있어요! / Hierarchical Regression Analysis / 통제변수 / 외생변수 / 논문쓰는남자 / 논쓰남 300 개의 베스트 답변
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위계적회귀분석 모형에 의한 BSC 시스템 수용요인 -3개 공기업 사례를 중심으로-
본 연구는 BSC에 대한 수용도가 높을 때 성과향상으로 이어질 수 있다는 가정으로 시작하였다. 실증분석 결과 총 38개의 가설 중 27개의 가설이 채택되었고, 평가결과에 대한 기대일치, 지표 관점간의 균형/연계, 난이도의 형평성, 어필기회, 활용도 등은 ‘BSC’ 수용에 특히 중요한 요인임을 확인하였다. 기각된 변수들 대부분은 피어슨 상관관계 분석에서는 1% 유의수준에서 비교적 높은 상관관계(0.64이상)를 보였으나 독립변수들 간의 상호작용 효과를 분석하는 다중 회귀분석 결과에서는 기각되었다. 공정성을 매개변수로 효용성을 결과변수로 시행한 실증분석에서 절차적/분배적 공정성은 각각 효용성 지각과 유의(P<0.01)한 정의 상관관계를 보였고, 조직제도변수의 독립변수와 종속변수간의 상관관계의 정도에 미치는 조절효과는 기대보다는 약하게 나타났다. 3개 공기업에 대한 비교분석 결과 평가결과에 대한 기대일치, 난이도 측면에서의 형평성 어필기회의 정도, 활용도 등은 공통적으로 중요한 수용요인으로 나타났으나, 특별한 의미를 부여할 만한 기관별 차이점을 발견할 수는 없었다. 다만, 성과 측정지표의 난이도상의 형평성은 세 개 기관 모두에서 그리고 절차적공정성 및 분배적공정성지각 모두와 높은 상관관계를 보였음을 주지하여야 할 것이다. Based on the result of regression analysis, the following factors affecting the acceptance of the BSC system were identified. First, balance and connection among evaluation perspectives, equity for target achievement difficulty, and similarity of members' estimation and the actual evaluation result were all identified as important factors significantly affecting (P<0.01) members' perception of procedure/distribution fairness. The frequency of using appeal opportunity against unfavorable evaluation result and unfair evaluation procedure, practical use of evaluation results, gradual introduction of the BSC system into organization were also identified as important factors significantly affecting(P<0.01-0.05) members' perception of procedural/distribution fairness. Second, the BSC system's assistance to target setting and achievement, the closeness to company-wide strategy, and appraisers' expertise in evaluation were identified to be import factors significantly affecting members' perception of procedural fairness. The complexity of the BSC and the easy application of evaluation result were identified significant for members' perception of distribution fairness.
위계적회귀분석 모형에 의한 BSC 시스템 수용요인
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SPSS에서 위계적 회귀분석으로 조절변인의 조절효과 확인하기
팀 분위기(A)가 팀원의 이직의도(B)에 영향을 미치는데 있어, 팀원의 긍정심리자본(C)이 조절변인으로서 조절효과가 있는지 확인해보도록 하겠습니다.
총 3번의 조절효과 분석을 실시합니다.
1) 자기효능감(CA)의 조절효과
2) 희망(CB)의 조절효과
3) 낙관주의(CC)의 조절효과
예제로 사용할 SPSS 파일을 다운로드 해주세요.
rawdata3(sample).sav
※ 이미지들은 클릭하면 원본이미지로 크게 보실 수 있습니다.
위에 첨부된 파일을 열어, 화면의 오른쪽에 보면 변수계산이 완료되어 있는 데이터들을 확인할수 있습니다.
독립변인: A
종속변인: B
조절변인: C(CA, CB, CC)
조절효과를 분석하기 위해서는 상호작용항을 추가로 만들어야 합니다.
상효작용항은 독립변인과 조절변인의 곱으로 만들수 있습니다.
독립변인인 A와 조절변인인 CA의 곱으로 상호작용항을 만듭니다.
메뉴에서 [변환-변수계산]을 선택합니다.
대상변수 입력란에 상호작용항의 이름으로 사용할 ‘ACA’를 입력합니다.
숫자표현식 입력란에 A와 CA의 곱하는 수식인 [A*CA]를 입력합니다.
[확인]을 클릭합니다.상호작용항으로 사용할 새로운 변수인 ACA가 추가되었음을 확인할 수 있습니다.
동일한 방법으로 상호작용항 ACB와 ACC를 만듭니다.
(ACB=A*CB)
(ACC=A*CC)
위계적 회귀분석을 하기 위해
메뉴에서 [분석-회귀분석-선형]을 선택합니다.
종속변수에 B를 설정합니다.
독립변수에는 모형1에서 독립변인으로 사용할 A를 설정합니다.
[다음]을 클릭하여 모형2 설정으로 이동합니다.모형2에서는 독립변인으로 A와 CA 2개를 설정합니다.
[다음]을 클릭하여 모형3 설정으로 이동합니다.모형3에서는 독립변인으로 A와 CA 그리고 상호작용항 ACA까지, 총 3개를 설정합니다.
[통계량] 옵션을 선택합니다. [통계량] 옵션에서 [R 제곱 변화량]을 체크합니다. [확인]을 클릭합니다. [확인]을 클릭하여, 조절효과 분석을 실행합니다.뷰어에 회귀분석 결과가 추가되었습니다.
모형요약을 확인합니다.
조절효과가 성립하려면 아래의 2가지 조건을 만족해야 합니다.
1) 모형1, 모형2, 모형3에서 유의확률 F 변화량은 0.05보다 작아야 한다.
2) 모형1, 모형2, 모형3에서의 R제곱(설명력)은 순차적으로 증가해야 한다.
CA의 조절효과, 분석결과 모형3에서 유의확률 F 변화량이 .910(0.05보다 큼)이므로 조절효과를 확인할 수 없습니다.
위와 동일한 방법으로 CB의 조절효과를 분석합니다.
종속변인: B
모형1 독립변인: A
모형2 독립변인: A, CB
모형3 독립변인: A, CB, ACB(상호작용항)
모형요약을 확인한 결과, 모형2에서의 유의확률 F 변화량이 .985(0.05보다 큼)이므로 조절효과를 확인할 수 없습니다.
위와 동일한 방법으로 CC의 조절효과를 분석합니다.
종속변인: B
모형1 독립변인: A
모형2 독립변인: A, CC
모형3 독립변인: A, CC, ACC(상호작용항)
모형 1,2,3 모두에서, 유의확률 F 변화량이 0.05보다 작으며,
R 제곱값이 모형1에서 0.32, 모형2에서 .170, 모형3에서 .242로 각각 .037, .133, .072 증가하였음을 확인할 수 있습니다.
따라서, 낙관주의(CC)의 조절효과를 확인할 수 있습니다.
조절효과 분석결과를 논문작성중인 한글파일에 작성하기 위해, 조절효과 표를 작성합니다.
모형요약의 내용을 표에 입력합니다.
결과해설을 작성합니다.
분석이 완료되면 뷰어파일(출력결과)을 저장합니다.
아래 첨부파일과 같은 SPSS파일이 저장되어 있으면 성공입니다.
출력결과3.spv
결론적으로 팀 분위기(독립)가 팀원의 이직의도(종속)에 영향을 미치는데 있어, 긍정심리자본의 하위요인인 낙관주의(조절)가 조절효과를 갖는다고 할 수 있습니다.
독립변인과 종속변인의 인과관계의 크기가 어떤변수에 따라 달라질 떄, 이 변수를 독립변인과 종속변인간의 관계를 조절하는 조절변수(moderating variable)이라고 합니다.
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[SPSS 분석] 위계적 회귀분석(Hierarchical regression analysis)
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1. 위계적 회귀분석
1) 위계적 회귀분석의 목적
① 1단계에서 일반적 특성이 종속변수에 미치는 영향을 파악하고, 2단계에서 일반적 특성과 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 파악
② 독립변수의 단계를 분리하여 3단계 이상으로 종속변수에 대한 영향을 파악
③ 매개효과 또는 조절효과 검증
2) 정의
위계적 회귀분석(Hierarchical regression analysis)은 연속형 독립변수가 연속형 종속변수에 미치는 영향을 검증하는 분석을 여러번 진행하는 방법입니다. 독립변수의 변화에 의해 종속변수가 어떻게 변화하는지를 검증하는 분석 방법입니다. 회귀분석 방법은 동일하며, 독립변수들을 추가로 투입하며 분석을 진행합니다.
3) 가설 설정
직장 내 역할 갈등이 팀 성과에 영향을 미치는지 검정하고자 한다면, 독립변수인 역할 갈등은 연속형 자료, 종속변수인 팀 성과도 연속형 자료이기 때문에 회귀분석을 합니다. 단, 독립변수가 역할 갈등으로 1개이기 때문에 단순회귀분석이라고 합니다.
① 가설 : 독립변수가 종속변수에 유의한 영향을 미칠 것이다.
가설 1 : 역할 갈등이 팀 성과에 유의한 영향을 미칠 것이다.
가설 2 : 과업 갈등이 팀 성과에 유의한 영향을 미칠 것이다.
가설 3 : 관계 갈등이 팀 성과에 유의한 영향을 미칠 것이다.
4) 위계적 회귀분석
① 메뉴를 선택합니다.
② ‘독립변수’ 입력칸에 독립변수인 ‘역할 갈등’을, ‘종속변수’ 입력칸에 종속변수인 ‘팀 성과’를 지정합니다.
③ ‘다음’을 클릭하고, ‘독립변수’ 입력칸에 ‘역할갈등’, ‘과업갈등’을 지정하고, 다시 ‘다음’을 클릭하고, ‘독립변수’ 입력칸에 ‘역할갈등’, ‘과업갈등’, ‘관계갈등’을 지정합니다(다음 칸으로 넘어갈 때마다 ‘블록(B)1/1’의 숫자가 바뀌는 것을 알 수 있습니다.).
④ ‘통계량’을 클릭한 후, ‘R 제곱 변화량’, ‘공선성 진단’, ‘Durbin-Watson’을 지정하고, ‘계속’을 클릭합니다.
⑤ ‘확인’을 클릭합니다.
⑥ ‘모형 요약b’에서 ‘R제곱’, ‘Durbin-Watson’, ‘ANOVAa’에서 ‘F’값과 ‘유의확률’을 확인해줍니다.
⑦ 회귀모형의 적합도는 1단계에서 F값이 8.036, 유의확률이 .029, 2단계에서 F값이 11.895, 유의확률이 <.000, 3단계에서 F값이 8.036, 유의확률이 <.000으로 나타났습니다. 회귀모형은 모두 유의확률이 .05 미만으로 회귀모형은 적합하다고 할 수 있습니다. ⑧ 수정된 R 제곱은 독립변수가 종속변수를 얼마나 설명하는지를 나타내는 설명력으로, 1단계에서 .019(수정된 R 제곱은 .015), 2단계에서 .086(수정된 R 제곱은 .079), 3단계에서 .088(수정된 R 제곱은 .077)로 각 단계의 설명력은 1단계에서 1.9%(수정된 R 제곱은 1.5%), 2단계에서 8.6%(수정된 R 제곱은 7.9%), 3단계에서 8.8%(수정된 R 제곱은 7.7%)로 나타났습니다. 단순회귀분석과 다른 것은 다중회귀분석에서는 수정된 R 제곱의 수치를 봐야하는데, 이는 변수의 개수까지 고려하여 계산된 설명력이기 때문입니다. 또한 사회과학에서 하나의 변수가 3%만 되어도 영향력이 있다고 할 수 있습니다. ⑨ Durbin-Watson 통계량은 잔차의 독립성 여부를 판단하기 위한 수치이며, 통계량이 2에 근사할수록 잔차에 독립성이 있다고 할 수 있습니다. 이 회귀모형에서는 Drubin-Watson 통계량이 1.970으로 잔차의 독립성 가정을 만족한다고 할 수 있습니다. ⑩ VIF 값이 모두 10보다 작으므로 다중공선성 문제는 없다고 할 수 있습니다. 만약 다중공선성에 문제가 있는 변수가 있다면, 그 변수는 제외해야 하며, 변수의 크기가 큰 것부터 제외하면 됩니다. 1단계에서 역할갈등이 유의하지 않게 나타났습니다. 2단계에서 역할갈등은 유의하지 않게 나타났으며, 과업갈등(β=-.302, p<.001)은 팀 성과에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 3단계에서 독립변수별로 유의확률을 보면 역할갈등은 .808, 과업갈등은 .045, 관계갈등은 .539로 과업갈등만이 팀 성과에 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있습니다. 과업 갈등(β=-.242, p<.05)은 팀 성과에 유의한 부(-)의 영향을 미치며, 과업 갈등이 증가할수록 팀 성과가 감소하였습니다.
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