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결측 데이터는 1% 미만이며 체계적으로 분포되지 않은 것으로 확인되었습니다. 정규성 가정을 테스트하기 위해 데이터의 산술 평균, 최빈값, 중앙값, 첨도 및 왜도 계수를 평가했습니다(표 1 ). 표 1 LSS에 대한 기술 통계 전체 크기 테이블 내적 일관성 기준의 범위 내에서 수행한 항목 판별력 분석을 위해 독립집단을 대상으로 t-검정을 실시한 결과, 각 항목은 상위집단과 하위집단에 대해 27%의 판별력을 갖는 것으로 나타났다(표 2 ). 표 2 항목 판별력에 대한 t-검정 결과 전체 크기 테이블 다변량 정규성 및 선형성 분포 조건을 평가하기 위해 산점도도 조사했습니다. 산점도는 타원형이며 다변량 정규성 및 선형성 조건에 적합한 것으로 밝혀졌습니다(Tabachnick et al., 2007 ). 데이터 집합의 크기 맥락에서 평가하면 연구 샘플이 매우 좋다고 말할 수 있습니다. 다중공선성 문제는 다변량 통계의 또 다른 가정입니다. 분산 인플레이션 계수(VIF) 및 조건 지수(CI) 지수를 조사하여 관련 조건이 충족되는지 확인했습니다(Oribe-Garcia et al., 2015 ). VIF 값은 일반적으로 10보다 작고 CI 값은 30보다 작아 다중공선성 문제가 없음을 나타냅니다(VIF < 2.5; CI < .30). 연구의 기본 가정을 테스트한 후, 두 번째 단계에서 CFA 분석을 수행했습니다. 이 연구에서 우리는 카이제곱(χ2 ) , 자유도(df), 비교 고정 지수(CFI), 정규화 적합 지수(NFI), 비정규화 적합 지수(NNFI), 근사 오차의 평균 제곱근(RMSEA), 표준화된 평균 제곱근 잔차(SRMR) 적합 지수를 분석했습니다(표 3 ). 구글상위노출 슈가티비 섹스토이 성인용품 호치민불건마 강남달토 강남레깅스룸 카지노솔루션 제작 라이브검문소 안전한놀이터 먹튀사이트신고