순서형 로지스틱
비례승산 가정 · 누적 로짓
표 1. 모형 적합 정보
| 모형 | −2 로그우도 | χ² | df | p | Nagelkerke R² |
|---|---|---|---|---|---|
| 절편만 | 642.18 | — | — | — | — |
| 최종 | 518.42 | 123.76 | 4 | <.001 | .284 |
표 2. 평행선 검정
| 모형 | −2 로그우도 | χ² | df | p | 판정 |
|---|---|---|---|---|---|
| 귀무가설 | 518.42 | — | — | — | — |
| 일반 | 506.14 | 12.28 | 8 | .139 | 비례승산 가정 충족 |
p > .05이면 비례승산 가정이 성립하여 순서형 로지스틱 사용이 타당합니다.
표 3. 모수 추정값
| 구분 | 변수 | 추정값 | SE | Wald | df | p | 95% CI |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 임계값 | [satis = 1] | −4.182 | .612 | 46.68 | 1 | <.001 | −5.38 ~ −2.98 |
| [satis = 2] | −2.104 | .548 | 14.74 | 1 | <.001 | −3.18 ~ −1.03 | |
| [satis = 3] | 0.418 | .521 | 0.64 | 1 | .423 | −0.60 ~ 1.44 | |
| 위치 | 직무자원 | 0.684 | .142 | 23.21 | 1 | <.001 | 0.41 ~ 0.96 |
| 직무열의 | 0.912 | .151 | 36.48 | 1 | <.001 | 0.62 ~ 1.21 | |
| sex = 여 | 0.164 | .198 | 0.69 | 1 | .407 | −0.22 ~ 0.55 |
그림 1. 위치 모수 추정값
값이 클수록 상위 만족 범주에 속할 승산이 증가합니다.
해석interp_rules.rule_id = ORDINAL_PARALLEL_OK · 매칭조건 parallel_p>.05 AND model_p<.05
평행선 검정이 유의하지 않아(χ²(8) = 12.28, p = .139) 비례승산 가정이 충족되었습니다. 순서형 로지스틱 회귀를 적용하는 것이 타당합니다.
직무열의(B = 0.912, p < .001)와 직무자원(B = 0.684, p < .001)이 높을수록 직무만족 수준이 상위 범주에 속할 승산이 유의하게 증가하였습니다. 성별의 효과는 유의하지 않았습니다.
Nagelkerke R² = .284로 모형이 종속변수 변량의 약 28.4%를 설명합니다.
코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로
VARIABLE: CATEGORICAL = satis_level; MODEL: satis_level ON sex JR_mean WE_mean; ANALYSIS: PARAMETERIZATION = THETA;
모형이나 변수 지정을 바꾸면 네 코드가 함께 갱신됩니다. 심사자가 다른 프로그램으로 재현을 요구할 때 그대로 전달할 수 있습니다.