MSEM

Multilevel SEM · 다층 CFA + 구조모형

ClassMap Research Lab
⚙ 설정
📄 Syntax
📁 BASIC
📊 VARIABLES
🎯 모형 선택
Within CFA
Between CFA
다층 CFA (통합)
다층 구조모형
잠재매개
측정동일성
CFA: 측정모형만 검증 · MSEM: 측정+구조 · 잠재매개: 잠재변수 간 간접효과
측정동일성: Configural → Metric → Scalar 순차 검정 (W+B 잠재변수 대상)
📋 변수 수준 분류
잠재변수의 지표(관측변수)가 Within에만 있으면 자동 배치됩니다.
Between-only 변수(교사특성 등)는 여기서 지정하세요.
🧬 잠재변수 정의 (BY 문)
잠재변수별 지표(관측변수)와 수준을 설정합니다.
W Within에만 · B Between에만 · W+B 양쪽 측정모형
예: DEPR BY d1 d2 d3 (W+B) → Within/Between 모두에 동일 구조의 측정모형 생성
Between-only 잠재변수: 교사 리더십 등 학급수준 구인
🔀 구조 경로 (ON)
잠재변수 또는 관측변수 간 경로. 수준별로 구분하여 설정합니다.
잠재변수명을 DV/IV에 사용 가능. 관측변수도 혼합 가능.
예: DEPR ON VICT → 피해경험 잠재변수가 우울 잠재변수를 예측
🔗 잠재매개효과
잠재변수 간 간접효과 (X→M→Y)
Within
Between
MODEL CONSTRAINT: indirect = a*b 자동 생성
🔄 잠재변수 공분산 (WITH)
기본적으로 CFA에서 모든 잠재변수 간 공분산이 자유추정됩니다.
특정 쌍을 0으로 고정하려면 여기서 설정하세요.
📤 OUTPUT
STANDARDIZED
CINTERVAL
SAMPSTAT
RESIDUAL
잔차 행렬 출력
MODINDICES
수정지수 (모형 개선 탐색)
TECH1
모수 명세
TECH4
잠재변수 분산-공분산
TECH8
수렴 과정
🎲 BAYESIAN
💾 SAVEDATA
FSCORES 저장
잠재변수 점수 파일로 저장