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구조방정식 모형의 기본과 확장
기본 정보
품명 구조방정식 모형의 기본과 확장
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상품코드 P0000OIY
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분류 도서
저자 김수영
발행일 2016-06-20
ISBN 978-89-997-0967-8 93370
판형 4x6배판
제본 양장
페이지 656p
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구조방정식 모형의 기본과 확장

MPLUS 예제와 함께(업데이트 자료 일반자료실 제공)


<< 책소개 >>


   지난 수십 년간 전 세계 학계에서 활발하게 연구되고 발전한 구조방정식을 한 권의 책으로 정리하는 것은 매우 어려운 일이다. 넓은 의미에서 구조방정식은 하나의 모형이 아니며, 수백 수천 가지의 다양한 통계모형을 포괄하는 하나의 틀(framework)이기 때문이다. 또한 현재 살아 움직이는 학문 분야에 대하여 어느 정도로 자세히 소개할지를 결정하는 것도 쉽지 않다. 어려운 일이지만, 그럼에도 불구하고 이 책의 목적과 경계를 다음과 같이 설정하였다.
   첫째, 이 책에서는 독자들이 구조방정식 모형의 전반적인 원리를 최대한 잘 이해하도록 돕고자 한다. 이러한 관점에서 필요한 수식을 사용하는 것을 주저하지 않지만, 복잡한 모형의 표현 방식이나 수리적인 증명 등은 배제한다.
   둘째, 이 책이 추구하고자 하는 방향은 올바르고 적절한 참고문헌을 주는 것이다. 적절한 참고문헌이 필요한 곳은 최대한 제대로 된 이름들을 주기 위해서 노력하고, 학자들 간 대립되는 의견은 각 학파의 대표적인 논문이나 책 등을 통하여 논리를 소개한다.
   셋째, 이 책에서는 중·상급의 발전적인 내용도 독자들에게 소개해 주기 위해 노력한다. 이 책에서 다루는 구조방정식 모형에서의 여러 확장은 다양한 시도를 원하는 독자들이 참고하여 더 발전된 모형을 사용하고자 하는 데 징검다리의 역할을 할 수 있을 것이다.
   넷째, 이 책을 통하여 독자들에게 전달하고 싶은 것은 Mplus의 사용법이다. Mplus는 현재 구조방정식을 이용하는 사람들 사이에서 가장 강력한 사용층을 확보하고 있는 프로그램으로, 존재하는 거의 모든 구조방정식의 발전적인 모형들을 여러 방법으로 추정할 수 있다.


<< 목차 >>

머리말

제1장 구조방정식 모형의 소개
1.1. 구조방정식이란
1.2. 구조방정식의 역사
1.3. 구조방정식 서적
1.4. 구조방정식 소프트웨어
1.5. 구조방정식 모형의 한계
1.6. 이 책의 개요 및 방향

제2장 자료의 준비
2.1. 구조방정식을 위한 자료의 형태
2.2. 자료의 적절성
2.2.1. 표본크기
2.2.2. 다변량 정규성
2.2.3. 이상값
2.2.4. 다중공선성
2.2.5. 신뢰도의 확보
2.2.6. 결측치의 종류와 처리
2.3. 구조방정식을 위한 통계기초
2.3.1. 표집분포와 표준오차
2.3.2. 최대우도 추정
2.4. 행렬과 벡터
2.4.1. 정의
2.4.2. 행렬의 종류
2.4.3. 행렬의 연산 및 주요 개념

제3장 구조방정식 모형의 이해

제4장 Mplus 이용하기
4.1. Mplus의 기본환경
4.2. Mplus 자료파일 만들기
4.2.1. 원자료를 이용한 자료파일
4.2.2. 요약치를 이용한 자료파일
4.3. Mplus의 구조와 예제
4.3.1. Mplus의 input 파일
4.3.2. Mplus를 이용한 실제 예
4.4. Mplus에서의 결측치 처리

제5장 경로모형
5.1. 모형의 설정
5.1.1. 경로모형의 기초
5.1.2. 모수의 종류
5.1.3. 억제효과와 거짓효과
5.1.4. 재귀모형과 비재귀모형
5.2. 모형의 판별
5.2.1. 대수적 방법(algebraic method)
5.2.2. 규칙(counting rule, rule)
5.2.3. 그 외 몇 가지 방법
5.3. 모형의 추정
5.3.1. 최대우도 추정
5.3.2. 최소제곱 추정
5.4. 모형의 평가
5.4.1. 모형의 적합도 검정
5.4.2. 근사적인 적합도 지수
5.4.3. 모형의 비교 지수
5.4.4. 개별모수의 검정 및 추정치의 해석
5.5. 경로모형의 예

제6장 경로모형의 확장
6.1. 부스트래핑
6.2. 모형의 비교
6.2.1. 위계적으로 내재된 모형의 비교
6.2.2. 위계적으로 내재되지 않은 모형의 비교
6.3. 통계적 동치모형
6.4. 매개효과
6.4.1. 매개효과 소개
6.4.2. 매개효과의 정의와 확인 단계
6.5. 조절효과
6.6. 매개효과와 조절효과가 동시에
6.6.1. 매개된 조절효과
6.6.2. 조절된 매개효과

제7장 측정모형
7.1. 탐색적 요인분석(EFA)
7.1.1. 공통요인모형과 가정
7.1.2. 요인의 추출과 모형의 추정
7.1.3. 요인 개수의 결정 및 해석
7.1.4. 요인의 회전
7.1.5. 탐색적 요인분석의 예
7.2. 확인적 요인분석(CFA)
7.2.1. 모형의 설정(Specification)
7.2.2. 모형의 판별(Identification)
7.2.3. 모형의 추정(Estimation)
7.2.4. 모형의 평가
7.2.5. 확인적 요인분석의 예

제8장 측정모형의 확장
8.1. 다집단 요인분석과 MIMIC 모형
8.1.1. 측정불변성 소개
8.1.2. 측정불변성의 단계적 확인
8.1.3. 실용적인 측정불변성 확인
8.1.4. MIMIC 모형을 이용한 집단 차이검정
8.2. 정규성을 만족하지 못하는 지표변수와 요인모형
8.2.1. 연속형이지만 정규성을 만족하지 않는 자료
8.2.2. 이분형 또는 순위형 자료
8.3. 고차 요인분석모형
8.4. 측정모형과 신뢰도
8.5. 통계적 동치모형
8.6. 차별문항기능

제9장 구조방정식 모형
9.1. 모형의 설정과 판별
9.2. 모형의 추정과 평가
9.3. 구조방정식 모형의 예

제10장 구조방정식 모형의 확장
10.1. 문항묶음
10.1.1. 문항묶음의 정의
10.1.2. 문항묶음의 장단점
10.1.3. 문항묶음의 개수
10.1.4. 문항묶음의 방법
10.1.5. 문항묶음의 이용
10.2. 잠재변수의 상호작용
10.2.1. Kenny와 Judd(1984)의 방법
10.2.2. Marsh, Wen과 Hau(2004)의 방법
10.2.3. Klein과 Moosbrugger(2000)의 방법
10.3. 다집단 구조방정식 모형(조절된 매개효과)
10.3.1. 측정불변성의 확인
10.3.2. 구조계수의 동일성
10.3.3. 조절된 매개효과의 검정

제11장 잠재성장모형
11.1. HLM의 성장모형
11.2. SEM의 잠재성장모형
11.2.1. 모형의 설정 및 판별
11.2.2. 모형의 추정과 평가 및 해석
11.2.3. 선형 잠재성장모형의 예

제12장 표본크기의 결정
12.1. Satorra와 Saris(1985)의 방법
12.2. Muthén과 Muthén(2002)의 방법
12.3. MacCallum, Browne와 Sugawara(1996)의 방법


참고문헌

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<< 저자 >>

김수영
저자는 연세대학교 상경대학 응용통계학과를 졸업하고, Wisconsin 대학교 교육심리학과에서 양적 방법론(Quantitative Methods)으로 석사 및 박사 학위를 취득하였으며, 현재 이화여자대학교 심리학과에서 심리측정 및 통계 전공을 담당하고 있다. 저자는 특히 구조방정식 분야에서 성장모형(growth modeling), 혼합모형(mixture modeling), 범주형 변수의 사용, 베이지안 추정(Bayesian estimation) 등의 주제에 관심을 가지고 연구를 진행하여 왔으며, Structural Equation Modeling, Multivariate Behavioral Research, British Journal of Mathematical and Statistical Psychology 등의 저널에 연구 결과를 출판하고 있다. 현재 한국측정평가심리학회 및 한국교육심리학회의 이사로서 활발히 활동 중이며, 다변량분석, 실험설계, 구조방정식, 검사이론, 일반화 회귀모형 등 다양한 연구방법론 주제에 대한 강의 역시 진행 중이다.

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