초기 청소년기에 청소년, 가족, 학교, 인근 위험 요소에 대해서는 6년 후 후기 청소년기 데이팅 폭력 범죄와 정적인 관계가 있는지에 대해 선험적인 가설로 제안하였다.또 집단주의 효능감이 초기 위험요소와 후기 데이트 폭력 범죄 간의 관계를 완충할지 예측했다.조절효과는 이 리스크 요인 각각에 대해서 검증되었다.우선, 기술 분석은 연구 변수에 대해서 실시했다.
먼저 HLM 는 두 개의 가설을 검증하기 위해서 데이터의 내재 본질을 설명하기 위해서 본연구로 행해졌다.본 분석에서 총인구조사분할구역 Censustract는 적어도 neighborhood 군집의 80%에서 10명 이상의 청소년을 확보하기 위해 사례의 93% 이상에서 지리적 근거로부터 결합되었다.Census 변수의 가중 평균을 계산하여 HLM 분석에서 활용되었다.HLM 모형은 neighborhood 군집에서 기울기나 절편의 유의한 차이가 없었다.이러한 결과에 근거해, lagged OLS 회귀가 연구 가설을 검증하기 위해서 행해졌다. 가설을 평가하기 위해서, 인구학적 특성 뿐만 아니라, 초기의 청소년, 가족, 학교, neighborhood 위험 요인의 주효과가, 하나의 방정식으로 후기 청소년의 데이트 폭력 범죄에 미치는 효과를 조사하였다.가설 1과 2에 대한 결과는 전체 표본과 남성, 여성, 아프리카 미국인, 히스패닉 청소년, 인종에 따른 성별 표본 각각에 대해 상세히 기술됐다.주효과 모형으로 총 9개 검정과 분석되었다. 마지막으로, 후기 청소년 데이트 폭력 사건의 14개 초기 위험 요인 각각의 조절 효과를 검증하기 위하여 추가 단계를 실시하였다.모형에 각 변수는 중앙화를 시행하고 상호작용항은 집단주의 효능감과 각 위험요인 사이의 곱으로 형성했다.14개의 상호작용항은 집단주의 효능감의 지각과 함께 주효과 모형에 개별적으로 투입했다.마지막으로 모든 유의한 상호작용은 Aiken and West에서 기술한 다음 절차에 따라 그래프로 제시하였다.분석에 앞서, 다중 대체 순서는 연속 독립 변수내의 결측치를 처리하기 위해서 사용되었다.이러한 예측 변수에서 결측 데이터는 2.1%에서 10%의 범위를 나타냈고, 중위수는 2.5%를 기록했다.여기서 제시한 회귀 계수는 5개의 다중 대체 데이터의 계수 평균이다.모수 추정치는 Rubin's rules(Roysten 2004)를 적용하여 결합하였다.인종, 성별, 교육과 같은 카테고리 변수 내의 결측치는 분석 이전에 다른 차수 내 동일한 참여자의 응답을 대체했다.표본은 종속변수에 대한 유효한 데이터를 바탕으로 창출되었다.모집단 가중치는 사용되지 않았다.왜냐하면 다중대체사용은 무응답 편향에 대해 이미 교정했으며 모집단 가중치 사용은 계수를 편향시키거나 과장해 버릴 수도 있기 때문이다.
