프로젝트 직무자원과 직무성과데이터 survey_2026.savN = 412 · 변수 34입력결과
코드 생성
Mplus · Stata · R lavaan · SPSS Syntax 일괄 출력
변환 대상 선택
! YesStat 자동 생성 — 직무자원과 직무성과 구조모형
TITLE: Job Resources - Work Engagement - Job Performance;
DATA: FILE = survey_2026.dat;
VARIABLE:
NAMES = JR1-JR4 WE1-WE5 JP1-JP4 JD1-JD4 sex age rank;
USEVARIABLES = JR1-JR4 WE1-WE5 JP1-JP4 JD1-JD4;
MISSING = ALL(-99);
ANALYSIS:
ESTIMATOR = ML;
BOOTSTRAP = 2000;
MODEL:
JR BY JR1-JR4;
WE BY WE1-WE5;
JP BY JP1-JP4;
JD BY JD1-JD4;
WE ON JR JD;
JP ON WE JR JD;
MODEL INDIRECT:
JP IND JR;
OUTPUT: STDYX MODINDICES(10) CINTERVAL(BCBOOTSTRAP);
* YesStat 자동 생성 — Stata 18 sem
use "survey_2026.dta", clear
sem (JR -> JR1 JR2 JR3 JR4) ///
(WE -> WE1 WE2 WE3 WE4 WE5) ///
(JP -> JP1 JP2 JP3 JP4) ///
(JD -> JD1 JD2 JD3 JD4) ///
(WE <- JR JD) (JP <- WE JR JD), ///
method(ml) vce(bootstrap, reps(2000)) standardized
estat gof, stats(all)
estat teffects, standardized
estat mindices, showpclass(all)
# YesStat 자동 생성 — R lavaan
library(lavaan)
dat <- read.csv("survey_2026.csv")
model <- '
# 측정모형
JR =~ JR1 + JR2 + JR3 + JR4
WE =~ WE1 + WE2 + WE3 + WE4 + WE5
JP =~ JP1 + JP2 + JP3 + JP4
JD =~ JD1 + JD2 + JD3 + JD4
# 구조모형
WE ~ a1*JR + a2*JD
JP ~ b*WE + c1*JR + c2*JD
# 간접효과
ind_JR := a1*b
ind_JD := a2*b
'
fit <- sem(model, data = dat, estimator = "ML",
se = "bootstrap", bootstrap = 2000)
summary(fit, standardized = TRUE, fit.measures = TRUE, ci = TRUE)
* YesStat 자동 생성 — SPSS Syntax.RELIABILITY
/VARIABLES=WE1 WE2 WE3 WE4 WE5
/SCALE('직무열의') ALL
/MODEL=ALPHA
/STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR
/SUMMARY=TOTAL.
FACTOR
/VARIABLES JR1 TO JD4
/PRINT INITIAL KMO EXTRACTION ROTATION
/CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25)
/EXTRACTION PC
/ROTATION VARIMAX.
REGRESSION
/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA CHANGE COLLIN TOL
/DEPENDENT JP_mean
/METHOD=ENTER sex age rank
/METHOD=ENTER JR_mean WE_mean JD_mean
/RESIDUALS DURBIN.
모형을 수정하면 네 가지 코드가 동시에 갱신됩니다. 데이터 파일도 각 프로그램 형식(.dat, .dta, .csv, .sav)으로 함께 내보낼 수 있습니다.
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모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.