많은 연구에서 현재 급여가 교육 수준만으로 설명된다고 오해합니다. 실제로 급여는 경력, 직무 유형, 초기 급여 등 여러 요인의 복합적인 영향을 받습니다. 따라서 단일 독립변수만으로는 충분히 설명되지 않을 수 있습니다. ■ 모형 구성 · 독립변수 : educ(교육 연수), prevexp(이전 경험 개월), jobcat(직무 범주) · 매개변수 : salbegin(초기 급여) - 초기 급여가 현재 급여에 매개 역할을 할 것으로 가정합니다. · 종속변수 : salary(현재 급여) - 연구의 핵심 결과 변수입니다. · 조절변수 : gender(성별), minority(소수자 여부) - 성별과 소수자 여부가 교육·경험·직무가 급여에 미치는 효과를 조절할 수 있다고 생각합니다. 각 변수는 자료에 결측값이 없고, 성별은 문자값, 생년월일은 날짜값으로 처리해야 합니다. 초기 급여가 현재 급여와 강한 상관관계를 보이지만, 성별이나 소수자 여부에 따라 그 관계의 강도가 달라질 가능성이 있습니다. 조절변수를 추가하면 보다 정교한 구조 방정식 모델을 구축할 수 있을 것으로 기대합니다. 이와 같은 설계에 무리한 부분이 있는지, 추가로 고려해야 할 변수나 경로가 있는지 의견을 구합니다. 어떻게 보시는지 궁금합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=153