■ 결과 표 읽는 순서 · 먼저 각 경로의 추정계수 \(\hat\beta_g\)를 확인합니다. · 이어서 표준오차 \(\widehat{SE}_g\)를 봅니다. · t값은 \(\hat\beta_g/\widehat{SE}_g\)이며, p값은 선택한 검정 방향에 따라 계산됩니다. ■ 판단 기준 · t값 절대값이 자유도 \(n_g-2\)인 t분포에서 1.96보다 크면 유의합니다. · p값이 0.05 이하이면 통계적으로 유의하다고 봅니다. 기준 미달 시 대처 t값이 작거나 p값이 크게 나오면 표준오차가 과도하게 추정된 경우가 많습니다. 이때는 부트스트래핑 반복 횟수 \(B\)를 늘리거나, 경로 가중 방식을 기본값인 path에서 centroid 혹은 factorial로 바꿔 재추정합니다. 또한 표본 크기가 작다면 가능한 한 자료를 추가 수집하는 것이 좋습니다. 예시 코드 fit1 <- plspm(df, paths, modes="A", boot.val=TRUE, br=200) fit1$boot$paths 위 코드는 부트스트랩을 200번 수행해 각 경로의 표준오차와 t값을 반환합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=181