통계지니 - Sobel Test & AVE Calculator

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Sobel Test

매개효과의 통계적 유의성을 검증합니다. 간접효과의 표준오차를 계산하여 Z-값과 p-값을 산출합니다.

매개효과 분석 간접효과 검증

AVE Calculator

평균분산추출(AVE) 값을 계산하여 구성개념의 수렴타당도를 평가합니다. 측정항목의 요인적재량을 기반으로 분석합니다.

수렴타당도 신뢰도 분석

Sobel Test Calculator

매개효과의 통계적 유의성을 검증하는 Sobel Test를 계산합니다.

📚 Sobel Test란?

Sobel Test는 매개효과(간접효과)의 통계적 유의성을 검증하는 방법입니다. 독립변수(X) → 매개변수(M) → 종속변수(Y)의 경로에서 간접효과가 유의한지 확인합니다.

📐 공식

Sobel 통계량: Z = ab / √(b²×Sa² + a²×Sb²)

• a: 독립변수 → 매개변수 경로계수
• b: 매개변수 → 종속변수 경로계수
• Sa: a의 표준오차
• Sb: b의 표준오차

📝 사용방법

회귀분석을 통해 경로 a의 계수와 표준오차를 구합니다
경로 b의 계수와 표준오차를 구합니다
네 개의 값을 입력하고 계산 버튼을 클릭합니다
Z값이 ±1.96 이상이면 p<0.05로 유의합니다

💡 해석 가이드

• |Z| > 1.96: p < 0.05 (유의함)
• |Z| > 2.58: p < 0.01 (매우 유의함)
• |Z| < 1.96: 매개효과가 통계적으로 유의하지 않음

경로 계수 입력

경로 a 계수 독립변수 → 매개변수

경로 a의 표준오차 SE of path a

경로 b 계수 매개변수 → 종속변수

경로 b의 표준오차 SE of path b

✓

계산 결과

간접효과 (ab) -

표준오차 -

Z-값 -

p-값 (양측검정) -

⚠️ 모든 필드를 올바르게 입력해주세요.

AVE (Average Variance Extracted) Calculator

구성개념의 수렴타당도를 평가하는 AVE를 계산합니다.

📚 AVE란?

AVE(Average Variance Extracted, 평균분산추출)는 잠재변수가 측정항목들의 분산을 평균적으로 얼마나 설명하는지를 나타내는 지표입니다. 수렴타당도를 평가하는 데 사용됩니다.

📐 공식

AVE 공식: AVE = Σ(λ²) / [Σ(λ²) + Σ(θ)]

• λ: 표준화 요인적재량
• θ: 측정오차 분산
• 간단히: AVE = Σ(λ²) / n (오차항 무시 시)

📝 사용방법

확인적 요인분석(CFA) 결과에서 요인적재량을 확인합니다
측정항목 개수를 선택합니다 (2~20개)
각 항목의 표준화 요인적재량을 입력합니다
계산 버튼을 클릭하여 AVE를 확인합니다

💡 해석 가이드

• AVE ≥ 0.50: 수렴타당도 확보
• AVE < 0.50: 수렴타당도 미흡
• CR(Composite Reliability) ≥ 0.70: 신뢰도 확보
• √AVE > 상관계수: 판별타당도 확보

측정항목 설정

측정항목 수 2~20개 선택 가능

요인적재량 입력

요인적재량 1

요인적재량 2

요인적재량 3

✓

계산 결과

AVE 값 -

총 제곱 적재량 -

평균 적재량 -

⚠️ 모든 요인적재량을 입력해주세요.