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

교차지연 패널 (CLPM)

인과 방향 검증 · 자기회귀 · 교차지연

그림 18. 교차지연 패널모형100%
직무자원 T1직무성과 T1.612***.584***.184**.042 n.s.직무자원 T2직무성과 T2.612***.584***.184**.042 n.s.직무자원 T3직무성과 T3표준화계수 · ** p<.01, *** p<.001교차지연 패널모형 (CLPM) · 3시점

가로 실선은 자기회귀 경로, 대각선은 교차지연 경로입니다. 교차지연 경로의 유의성으로 인과 방향을 판단합니다.

표 1. 모형 적합도 및 제약 비교

모형χ²dfΔχ²ΔdfpCFIRMSEA판정
M1 자유 추정18.4212.986.036기준
M2 자기회귀 동일21.06142.642.267.985.034채택
M3 교차지연 동일23.84162.782.249.984.033채택

시점 간 경로 동일성 제약이 모두 성립하여 안정적인 과정임이 확인되었습니다.

표 2. 경로계수

경로구분BS.E.βp판정
직무자원 T1 → T2자기회귀.618.046.612<.001유의
직무성과 T1 → T2자기회귀.592.048.584<.001유의
직무자원 T1 → 성과 T2교차지연.164.054.184.002유의
직무성과 T1 → 자원 T2교차지연.038.052.042.462비유의

동시점 상관: r(T1) = .442***, r(T2) = .218**, r(T3) = .196**.

해석interp_rules.rule_id = CLPM_UNIDIRECTIONAL · 매칭조건 one_cross_sig AND other_ns

교차지연 경로 중 직무자원 T1 → 직무성과 T2만 유의하였고(β = .184, p = .002), 반대 방향인 직무성과 T1 → 직무자원 T2는 유의하지 않았습니다(β = .042, p = .462).

이는 직무자원이 이후 시점의 직무성과를 예측하지만 그 역은 성립하지 않는 단방향 관계를 시사합니다. 횡단자료에서는 구분할 수 없는 인과 방향을 종단자료로 좁힌 결과입니다.

다만 CLPM은 개인 간 차이와 개인 내 변화를 분리하지 못한다는 한계가 있습니다. 시점이 3개 이상이면 임의절편 교차지연모형(RI-CLPM)을 함께 검토하는 것이 권장됩니다.

코드 생성 · 이 분석을 다른 프로그램 문법으로

MODEL:
  JR_t2 ON JR_t1 JP_t1;  JP_t2 ON JP_t1 JR_t1;
  JR_t3 ON JR_t2 JP_t2;  JP_t3 ON JP_t2 JR_t2;
  JR_t1 WITH JP_t1;  JR_t2 WITH JP_t2;
OUTPUT: STDYX MODINDICES(10);

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