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비선형 프레임워크에서 간접 효과 추정 케이지 가설은 단기 수익의 매개 변수를 통해 비이동적 국제 활동에 대한 법적 지위의 간접적 효과를 가정합니다. 이 간접적 효과의 추정은 선형 회귀 모델에서 간단합니다. 매개 변수가 있는 모델("축소 모델")과 없는 모델("전체 모델")에서 법적 지위 변수의 계수 차이는 해당 변수의 간접적 효과로 간주할 수 있습니다. 그러나 비선형 프레임워크에서 기본 잠재 결과 변수는 알려지지 않은 척도를 가지며 모델에 포함된 예측 변수에 따라 달라지므로 선형 회귀를 위해 개발된 기술을 사용하여 비선형 모델에서 간접 효과를 계산하면 재조정과 매개가 합쳐집니다(Kohler, Karlson, & Holm, 2011 ; Mood, 2010 ). Kohler, Karlson 및 Holm은 비선형 프레임워크에서 효과 분해를 위한 방법(이하 "KHB 방법")을 제안합니다(Karlson & Holm, 2011 ). 그들은 관심 예측 변수에 포함되지 않은 정보를 매개 변수에서 추출하는 방안을 제안한다. 매개 변수의 회귀 분석 잔차를 관심 예측 변수에 대해 계산하고, 이 회귀 분석 잔차를 사용하는데, 이 잔차는 매개 변수 자체와 표준편차가 동일하여 축소 모형에서 계수의 크기가 동일하다. KHB 방법은 단기 본국 방문이라는 매개 변수를 통해 전달되는 비이동적 초국적 활동에 대한 법적 지위의 간접적 영향을 계산할 수 있다.
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