변수 계산
새 변수 생성 · 평균·합계·표준화·조건식
표 1. 생성된 변수
| 새 변수 | 수식 | N | M | SD | 최소 | 최대 | 결측 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| WE_mean | MEAN(WE1..WE5) | 409 | 3.61 | 0.78 | 1.00 | 5.00 | 3 |
| JR_mean | MEAN(JR1..JR4) | 409 | 3.84 | 0.71 | 1.25 | 5.00 | 3 |
| JP_mean | MEAN(JP1..JP4) | 409 | 3.92 | 0.64 | 1.75 | 5.00 | 3 |
| JD_mean | MEAN(JD1_R..JD4_R) | 409 | 3.35 | 0.83 | 1.00 | 5.00 | 3 |
MEAN 함수는 결측을 제외하고 계산합니다. 모든 항목이 결측인 케이스만 결측 처리되었습니다.
그림 1. 생성된 척도 평균 변수의 분포
평균과 95% 신뢰구간. 모두 원척도 1–5점 범위 안에 있습니다.
해석interp_rules.rule_id = COMPUTE_OK · 매칭조건 created>0 AND missing_rate<.05
척도 평균 변수 4개가 생성되었습니다. 결측률은 0.7%로 낮아 분석에 영향을 주지 않습니다.
평균 변수는 항목 합계가 아닌 항목 평균이므로 원척도(1–5점)와 동일한 범위를 유지합니다. 문항 수가 다른 척도 간 비교가 필요할 때 이 방식이 적절합니다.
코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로
! 데이터 관리 단계입니다. ! Mplus는 DEFINE 명령으로 처리합니다. DEFINE: WE_mean = MEAN(WE1-WE5);
모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.