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프로젝트 직무자원과 직무성과 데이터 survey_2026.sav N = 412 · 변수 34 입력 결과

잠재성장모형 (LGM)

초기치 · 변화율 · 개인차 · 예측변수 투입 · 변수 지정

변수 지정

데이터셋 변수 (34)

  • 척도JR1
  • 척도JR2
  • 척도JR3
  • 척도JR4
  • 척도WE1
  • 척도WE2
  • 척도WE3
  • 척도WE4
  • 척도WE5
  • 척도JP1
  • 척도JP2
  • 척도JP3
  • 척도JP4
  • 척도JD1
  • 척도JD2
  • 척도JD3
  • 척도JD4
  • 척도TI1
  • 척도OC1
  • 척도JS1
  • 척도age
  • 척도tenure
  • 명목sex
  • 명목dept
  • 순서rank
  • 순서edu
  • 척도JR_mean
  • 척도WE_mean
  • 척도JP_mean
  • 척도JD_mean
  • 척도WE_t1
  • 척도WE_t2
  • 척도WE_t3
  • 척도WE_t4
  • 척도wave

반복측정 변수 3시점 이상

WE_t1WE_t2WE_t3WE_t4

예측변수 (선택)

JR_mean

결과변수 (선택)

JP_t4

출력 옵션

선형 성장
이차 성장
자유 추정 적재
초기치–변화율 공분산
적합도 지수

코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로

MODEL:
  i s | WE_t1@0 WE_t2@1 WE_t3@2 WE_t4@3;
  i s ON JR_mean;
  JP_t4 ON i s;
ANALYSIS: ESTIMATOR = MLR;
OUTPUT: STDYX TECH4;

모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.