< D31BFF920BFACB1B8B9E6B9FDB7D0BFF6C5A9BCA52E687770>

Size: px

Start display at page:

Download "< D31BFF920BFACB1B8B9E6B9FDB7D0BFF6C5A9BCA52E687770>"

복희 연
5 years ago
Views:

1 2015 년 1 월집중워크샵 고급연구방법론워크샵시리즈 안녕하세요. 구조방정식모형과다층모형을비롯한고급계량모형에대한연구센터인 S & M Research Group ( 에서는방학중에홍세희교수 ( 고려대학교 ) 의고급연구방법론에대한집중워크샵을실시하고있습니다. 홍세희교수의고급연구방법론워크샵시리즈에서는다층모형 ( 횡단및종단, 총 8일 ), 구조방정식모형 ( 초중고급, 총 11일 ), 잠재성장모형 (4일), 메타분석 (3일) 등과같은행동과학의최고급계량방법을개론수준이아니라최고급수준까지심층적으로다루어서다양한분야의연구자들로부터좋은반응을얻었습니다. 이번겨울에는종단자료분석과위계적자료에대한연구자들의높은관심을반영하여잠재성장모형 (LGM), 생존분석, 횡단다층모형 (HLM) 에대한워크샵을아래와같이마련하였습니다. 특히종단연구에서양적변화에대해주로연구가이루어져왔지만사건발생을중심으로하는질적변화에대한연구도필요하다는점에서잠재성장모형과함께생존분석에대한워크샵도새롭게추가하여종단연구방법에대한균형을추구하였습니다. Program Date 1. 양적변화분석을위한잠재성장모형 (LGM) 2015 년 1 월 5 일 ( 월 )-8 일 (4 일 ) 2. 질적변화분석을위한생존분석 2015 년 1 월 13 일 ( 화 )-16 일 (4 일 ) 3. 위계적자료분석을위한횡단다층모형 (HLM) 2015 년 1 월 27 일 ( 화 )-30 일 (4 일 ) 본워크샵의목표는수강후에잠재성장모형, 생존분석, 다층모형을연구에적용할수있도록하는것입니다. 각주제에대해이론을배우고통계프로그램을이용하여실습을할뿐만아니라실제적용논문사례를같이공부하므로연구와논문작성에크게도움이될것입니다. < 총 11 페이지중첫장 > - 1 -

2 Program 1 양적변화분석을위한잠재성장모형 (LGM) 시기및장소 : 2014 년 1 월 5 일 - 8 일 (4 일 : 10:00am-4:30pm), 고려대학교 내용 : 다양한분야에서종단연구의사용빈도가급증하고있습니다. 많은분야에서연구자에게관심있는것은특정시점에서여러변수들사이의관계를알아보는것이아니라어떤변수의 ' 변화 ' 가다른변수의 ' 변화 ' 에어떻게영향을주는가를알아보는것이므로대부분의경우에종단연구가보다적절할것입니다. 종단연구방법으로는최근구조방정식모형을적용한잠재성장모형 (Latent Growth Models) 이가장강력하고, 인기있는기법으로부상하고있습니다. 이방법은결측치 (missing data) 가있고각개인별로측정시점도다른종단자료를다룰수있으며변화에있어서의개인차이를설명할수있다는점에서전통적인분석방법에비해장점이있습니다. 잠재성장모형을적용하면, 변화형태을간명하게설명할수있는함수는무엇인가, 변화에있어서개인차가있다면그개인차에영향을주는변수는무엇인가, 한변수의변화가다른변수의변화와는어떤관계가있는가, 변화의결과는무엇인가등의질문에답할수있습니다. 구체적으로보면, 청소년의인터넷중독변화형태는어떠한가, 환자상태의변화는환자의특성과치료자의특성사이의상호작용에어떻게영향을받는가, 개인의업무만족감변화추이는이직을어떻게예측하는가, 부부의우울증변화패턴은얼마나일치하는가, 프로그램실시후선수의기록은어떻게변화하는가등의연구를할수있습니다. 이워크샵을수강하는데필요한사전지식은회귀분석에대한충분한이해입니다. 구체적인주제는아래와같습니다. 종단연구의기초 종단자료분석시사용된기존연구방법의문제점 국내패널자료소개 잠재성장모형을위한회귀분석복습 구조방정식모형의기초 구조방정식모형을적용한변화모형 선형잠재성장모형 변화에있어서개인차를설명하는조건모형 집단변화평균그래프, 개인변화그래프개발 다층선형변화모형과잠재성장모형의강점과제한점비교 시간코딩방법 정의변수 (definition variable) 을이용한개인별측정시점이다른자료분석 - 2 -

3 변화에있어서의개인차를설명하는독립변수와초기치사이의상호작용모형 변화의원인과결과검증변화의결과변수가이분형인경우 시간의존적변수사용시간의존적변수의동시효과모형시간의존적변수의지연효과모형시간의존적변수의자기회귀모형 시간의존적변수의개인간무선효과검증 결측치 (missing data) 처리방법확률회귀대체법 (Stochastic regression imputation) Expectation-maximization (EM) 방법완전정보최대우도 (full information maximum likelihood) 방법다중대체 (multiple imputation) 방법 측정오차통제를위한고차잠재성장모형 비선형변화형태를위한 2차함수모형 변화함수형태추정을위한 Latent basis models 시점사이의변화량추정 비연속잠재성장모형분할함수 (piecewise) 모형부가성장효과모형 Cohort Sequential 잠재성장모형 변화사이의관계추정을위한다변량잠재성장모형 다변량잠재성장모형을이용한매개효과검증 변화에있어서의집단차이분석다집단분석집단더미변수를이용한분석 다층잠재성장모형 2수준잠재성장모형과 3수준다층모형과의비교 AMOS 프로그램사용방법및결과해석 Mplus 프로그램사용방법및결과해석 - 3 -

4 Program 2 질적변화분석을위한생존분석 시기및장소 : 2015 년 1 월 13 일 - 16 일 (4 일 : 10:00am-4:30pm), 고려대학교 내용 : 생존분석 (survival analysis) 은의학통계에서가장인기있는통계방법이지만행동과학분야에서는상대적으로낯선방법입니다. 생존분석은특정사건이어떤사람들에게발생할가능성이높은지, 그리고언제가발생가능성이높은시기인지를추정하고이것에영향을주는요인이무엇인지검증하는방법입니다. 전통적으로의학분야에서생존여부와관련하여이방법을사용하였기때문에생존분석이라고하지만행동과학연구에서는생존을직접적으로다루지않기때문에사건사분석 (event history analysis) 이라고도합니다. 어떤상태가지속되다가사건이발생하면그상태가종료되는것을측정한자료가생존자료 (survival data) 이므로행동과학에서도폭넓게적용될수있습니다. 학생의자퇴로예를들면, 학교를다니는상태가지속되다가자퇴라는사건이발생하게되는데, 이때생존분석의관심사는자퇴라는사건이어떤학생들에게발생할가능성이높은지, 발생한다면언제가가능성이높은시기인지를시간의함수로추정하고학생의성적, 성격, 성별, 가정배경등의특성배경이이함수에어떤영향을주는지를검증하는것입니다. 다른분야의예를보면, 임상분야에서우울증이어떤사람들에게발생하고언제가발생가능성이높은시기인가, 그리고영향요인은무엇인가, 상담분야에서내담자가치료기간중에갑자기조기중단하게될가능성은언제가높은시기이고이것의영향요인은무엇인가, 경영학에서개인이회사를퇴사하게될가능성, 또는기업이부도를맞을가능성은언제가위험한시기이고이것의영향요인은무엇인가, 보험업에서는보험을중도해지하는사람들은어떤사람들이고언제가가능성이높은시기이며영향요인은무엇인가, 아동학에서는아동이특정수준을달성하는시점은아동마다어떻게다르고그영향요인은무엇인가, 범죄학에서는형을마치고나온사람중에재범의가능성이높은사람은어떤사람이고언제가위험한시기인가등의다양한문제를다룰수있습니다. 또한결혼및이혼시점, 질병완치시점, 승진시점, 은퇴시점, 운동기록이깨지는시점, 주택을구매하는시점등다양한사건의발생여부와시점에대한영향요인을검증할수있습니다. 일반적으로특정사건의발생가능성을시간에따른함수로나타내고이에영향을주는요인을검증합니다. 생존분석은보다복잡한상황으로확장이가능한데, 범죄학으로예를들면, 재범사건을한가지로만정의하지않고절도, 폭행, 사기등의여러가능한사건이있을때는각사건에대해발생위험시기와영향요인을분석하는경쟁위험모형 (competing risk models) 으로확장이가능합니다. 또한첫범죄시점, 재범시점, 3범시점과같이사건이반복해서나타날때각사건시점에따라영향요인이어떻게다른지검증하는재발모형 (recurrent models) 으로도확장이가능합니다

5 생존분석을구조방정식모형으로통합하여, 생존분석에잠재변수를포함시키고복잡한구조모형을개발하는것이가능해졌습니다. 이러한최신발전을반영하여구조방정식모형으로도생존분석을다루는방식도학습하게됩니다. 생존분석을위해서특정사건의시점과관련변수만있으면가능하므로자료수집도어렵지않습니다. 행동과학분야에서는사건시점에대해회고적자료를수집하는경우도많이있는데이경우에자료수집은더욱용이합니다. 예를들어, 결혼연구를한다면기혼자들에게결혼시나이와기타개인변수를수집하면되므로생존분석을위한자료수집은다른분석에비해서도용이한편입니다. 양적변화를다루는성장모형과함께질적변화를다루는생존분석은종단연구를더욱풍요롭게할것입니다. 이워크샵을수강하는데필요한사전지식은회귀분석에대한충분한이해입니다. 구체적인 주제는아래와같습니다. 양적변화와질적변화의기초및비교 생존분석의적용분야 생존분석을위한회귀분석복습 생존분석의주요개념절단 (censoring) 자료생존함수 (survival function) 위험함수 (hazard function) 비관찰이질성 (unobserved heterogeneity) 연속시간 (continuous-time) 자료와비연속시간 (discrete-time) 자료 Kaplan-Meier 방법생존함수의집단별비교 생명표 (life table) 방법 연속시간자료에대한 Cox 모형의기초 부분우도 (partial likelihood) 추정방법 사건동시발생자료 (tied data) 처리방법 비례위험 (proportional hazard) 가정 층화 (stratified) Cox 모형 시간의존적변수와시간의존적효과모형시간의존적변수모형시간독립적변수와시간과의상호작용모형 모형비교 경쟁위험 (competing risk) 모형특정사건에대한위험함수도출 재발 (recurrent) 모형 Robust 추정방법 Counting Process 모형 Stratified Counting Process 모형 - 5 -

6 Gap-Time 모형 모수 (parametric) 모형의기초 Exponential, Weibull, Log-Normal, Log-Logistic, Gamma 모형 Piecewise Exponential 모형 Cox모형과구조방정식모형의결합 기초분석과 Cox모형분석 SPSS 실습 다양한 Cox모형과 Piecewise Exponential 모형분석 SAS 실습 구조방정식모형을적용한확장된 Cox모형분석 Mplus 실습 비연속시간 (discrete-time) 생존분석의기초연속시간생존분석과비연속시간생존분석의비교 로지스틱회귀분석의기초 비연속시간생존분석을위한자료변환 매시점더미코딩모형 Piecewise Exponential 모형과의비교 로지스틱회귀분석을이용한위험함수도출 위험함수에시간함수적용선형모형이차함수모형 위험함수의비연속모형 (piecewise models) 특정시점에서절편이변화하는모형특정시점에서기울기가변화하는모형특정시점에서절편과기울기가모두변화하는모형 비연속시간의경쟁위험 (competing risk) 모형다항로지스틱회귀분석의기초특정사건에대한위험함수도출 비연속시간의재발 (recurrent) 모형 비연속시간생존분석과구조방정식모형의결합 다양한비연속시간생존분석 SPSS 실습 구조방정식모형을적용한확장된비연속시간생존분석 Mplus 실습 - 6 -

7 Program 3 위계적자료분석을위한횡단다층모형 (HLM) 시기및장소 : 2015 년 1 월 27 일 - 30 일 (4 일 : 10:00am-4:30pm), 고려대학교 내용 : 다층모형 (Multilevel Models 또는위계선형모형 (Hierarchical Linear Models: HLM)) 은자료내의표본이상위집단에속해있는자료를분석하는모형입니다. 각개인 ( 학생, 회사원 ) 자료가조직 ( 학교, 회사 ) 자료에속해있는자료를다층자료라고합니다. 이런자료에다층모형을적용하면각개인의결과변수를개인특성과조직특성, 그리고개인과조직사이의상호작용으로설명할수있습니다. 개인의결과를개인특성으로서만설명하는것이아니고개인을둘러싼맥락효과 ( 환경 ) 까지고려한다는점에서다층모형은매우자연스런모형입니다. 상위수준자료는반드시조직수준일필요는없으며개인일수도있습니다. 예를들면여러환자는의사에속하는다층구조를이룰수있으며환자의치료효과와같은결과변수는환자특성, 의사특성, 환자와의사사이의상호작용으로설명될수있습니다. 마찬가지로조직내팀원의성과는팀원의개인특성, 팀장의리더십, 그리고개인특성과리더십의상호작용으로설명될수있습니다. 구체적으로보면, 다층모형은학생성적에대한학생특성, 교사특성, 학교특성의영향검증, 회사원업무성과에대한회사원특성과상사특성, 회사특성사이의상호작용연구, 환자의치료효과에대한환자특성과치료자효과검증등과같은연구에적용할수있습니다. 또한다층모형은기관효과연구, 부부와같은커플연구, 네크워크자료분석, 가족연구, 상담자효과연구, 조직변수가다른조직변수나개인변수를통해개인변수에영향을주는다층매개효과검증등에적용할수있으며, 확장하여메타분석연구등에도적용할수있을정도로그활용의범위가대단히넓습니다. 이워크샵을수강하는데필요한사전지식은회귀분석에대한충분한이해입니다. 구체적인주제는아래와같습니다. 다층모형의기초 다층모형을위한회귀분석복습 주요개념고정효과및무선효과집단내상관 (ICC) 생태학적오류 (ecological fallacy), 원자론적오류 (atomistic fallacy) 2수준모형무조건모형조건모형 - 7 -

8 중심화 (centering) 집단평균중심화 (group-mean centering) 전체평균중심화 (grand-mean centering) 추정방법 Full maximum likelihood Restricted maximum likelihood Empirical Bayes estimation 모형비교 3수준모형다양한교차수준상호작용 교차분류모형 (cross-classified Models) 3수준모형과 2수준교차분류모형의비교 2수준교차분류모형 (2수준에서교차분류가발생한경우 ) 3수준교차분류모형 (2수준에서교차분류가발생하고 3수준에내재된경우 ) 사회연결망 (social network) 자료분석 다층모형에서의매개효과분석단층자료내매개효과분석다층자료내 2수준 -> 2수준 -> 1수준매개효과분석다층자료내 2수준 -> 1수준 -> 1수준매개효과분석다층자료내 1수준 -> 1수준 -> 1수준매개효과분석 커플자료분석 (dyadic data analysis) 구분가능 (distinguishable), 구분불가 (indistinguishable) 커플모형 결측치 (missing data) 분석전통적인결측치분석방법다중대체 (multiple imputation) 방법의논리 HLM을이용한다중대체자료의분석 일반화선형모형의기초 이분형종속변수에대한다층모형 서열형종속변수에대한다층모형 빈도형종속변수에대한다층모형 SAS PROC MIXED 프로그램사용방법및결과해석 HLM 프로그램사용방법및결과해석 - 8 -

9 수강안내 잠재성장모형, 생존분석, 다층모형워크샵을수강하는데필요한사전지식은회귀분석에대한충분한이해입니다. 계량전공자가아닌일반연구자 ( 대학원생포함 ) 를대상으로워크샵을실시하기때문에내용은기초부터시작됩니다. 하지만수준을높여나가서최신고급방법까지포함합니다. 이워크샵내용은최신문헌까지포함하고있으며, 폭넓은범위와깊이는최고수준이라고자부합니다. 각워크샵에서실습을위해사용하는프로그램은데모버전을다운받아서사용하시면됩니다. 모든프로그램사용법은간단하므로워크샵중에배우게되며, 사전지식은필수는아닙니다. 등록자께추후자세히안내해드리겠습니다. 세과정은독립적인과정이며한과정이다른과정의선수과정이아닙니다. 각과정의내용은한학기강의내용이상이며 4일동안 intensive한강의가이루어집니다. 종단연구, 다층연구는여러점에서매력적이지만자료수집이연구수행에있어서가장큰어려움입니다. 하지만최근우리나라에서도다양한자료 ( 예, 아동청소년패널자료, 교육종단자료, 노동패널자료, 아동패널자료, 여성가족패널자료, 빈곤패널자료, 고령자패널자료, 장애인고용패널자료등 ) 가여러기관에서구축되어연구용으로공개되고있습니다. 이런자료는다층구조, 종단구조를가지고있고표본크기가매우크며다양한변수를제공하고있다는점에서연구에매우유용합니다. 이런다양한자료를가지고다양한다층, 종단자료분석기법을적용한연구를할수있을것입니다. 생존분석의경우에도특정사건의시점과관련변수만있으면가능하므로자료수집이용이한편입니다. 단층, 횡단연구에서는이미많은주제들에대한연구가이루어져있어서연구의 포화상태 ' 이지만동일한주제라도맥락효과를고려한다층연구나변화및사건발생에초점을맞춘종단연구를하게되면새로운연구가됩니다. 이워크샵이여러분을연구의 ' 블루오션 ' 으로안내할것입니다

10 등록방법및기타사항 워크샵등록비 Program 학생 일반 1. 양적변화분석을위한잠재성장모형 (LGM) (4일) 45만원 58만원 2. 질적변화분석을위한생존분석 (4일) 45만원 58만원 3. 위계적자료분석을위한횡단다층모형 (HLM) (4일) 45만원 58만원 참고 1. 프로그램을동시에 2개이상신청하시면 5만원이할인됩니다. 2. 학생은국내외석박사과정생, 입학예정자, 박사수료생까지포함되며학생할인을받으시려면각워크샵첫날학생증, 재학증명서, 또는입학예정증명서를제시하시면됩니다. 3. 사기업소속일반은별도로수강료에대한문의바랍니다. 신청 2014 년 12 월 15 일 ( 월 ) 오전 9 시부터아래이메일로받습니다. snm_rg@hanmail.net 수강희망과정, 성명, 소속, 직위, 전공분야, 핸드폰번호를적어위의이메일로신청해주세요 ( 연락및수료증제작용도로필요합니다 ). 신청은반드시수강자본인명으로해주셔야하며타인에게양도할수없습니다. 선착순으로수강하실분이확정되면신청자의이메일로입금안내를합니다. 등록한분에게는워크샵에서사용되는통계프로그램과읽을논문에대한자세한안내를드립니다. 신청하신워크샵을이수하신경우, 수료증을드립니다. 워크샵을위해제작된교재, 실습자료및다과가제공됩니다. 워크샵교재는수강생에게만제공되며별도로판매하지는않습니다. 기타자세한정보는아래이메일이나전화번호로연락해서확인하시기바랍니다. 가급적이면이메일연락부탁드립니다. 빠른답변드리도록하겠습니다. 이메일 snm_rg@hanmail.net 홈페이지 전화 02)

11 강사 : 홍세희교수 ( 고려대학교교육학과 ) 학력 서울대학교심리학과학사 Ohio State University 심리학과박사 : 계량심리학 (Quantitative Psychology) 전공 경력 University of California, Santa Barbara 교육학과및심리학과조교수-부교수 ( 종신교수 ) ( ) 이화여자대학교심리학과조교수-부교수 ( ) 연세대학교사회복지학과부교수-교수 ( ) 고려대학교교육학과교수 ( 현재 ) Tanaka Award 수상, Society of Multivariate Experimental Psychology 최우수연구상 고려대학교명강의상 주요논문 Power analysis for covariance structure models using GFI and AGFI. Multivariate Behavioral Research, 32, Sample size in factor analysis. Psychological Methods, 4, Generating correlation matrices with model error for simulation studies in factor analysis: A combination of the Tucker-Koopman-Linn model and Wijsman's algorithm. Behavioral Research Methods, Instruments, & Computers, 31, Sample size in factor analysis: The role of model error. Multivariate Behavioral Research, 36, An investigation of the influence of internal test bias on regression slope. Applied Measurement in Education, 14, 홈페이지

시스템경영과 구조방정식모형분석

시스템경영과 구조방정식모형분석 2 st SPSS OPEN HOUSE, 2009 년 6 월 24 일 AMOS 를이용한잠재성장모형 (Latent Growth Model ) 세명대학교경영학과김계수교수 (043) 649-242 gskim@semyung.ac.kr 목차. LGM개념소개 2. LGM모형종류 3. LGM 예제 4. 결과치비교 5. 정리및요약 2 적합모형의판단방법 Tips SEM 결과해석방법