R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식모형 분석작품 소개

<R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식모형 분석> 기초편, 응용편에 이은
『R를 이용한 사회과학데이터 분석』 고급편
이 책은 『R를 이용한 사회과학데이터 분석』 시리즈의 세 번째 편이다. 구조방정식모형 분석 프로그램이 대부분 ‘유료’인 반면, R는 무료다. 구조방정식을 사용하는 연구자들 중 몇몇은 AMOS, LISREL, EQS, Mplus와 같은 프로그램을 구매해 사용하지만, 대학원생이나 연구비를 잘 지원받지 못하는 연구자들은 ‘해적판’ 유료 프로그램을 사용하거나 혹은 데이터 분석 패키지에 대한 접근성 문제로 구조방정식모형을 사용하지 못하는 수밖에 없다. 하지만 R를 사용하면 인터넷 접속만 된다면 고전적인 구조방정식모형은 물론 대부분 고급 구조방정식모형들도 무료로 추정할 수 있다.

R를 이용해 구조방정식모형을 추정하기 위해서는 R에 대한 최소한의 지식을 갖고 있으며, 어느 정도는 익숙하게 사용할 수 있어야 한다. 하지만 적어도 이 책은 상업용 통계 프로그램들(이를테면 SPSS, SAS)은 사용할 수 있지만, R를 익숙하게 사용하지 못하는 연구자들 역시도 접근할 수 있도록 저술되었다. 즉 연구자들은 리코딩 등의 데이터 사전 처리(preprocessing)를 거친 후, 여기에 자신이 테스트하려는 구조방정식모형에 맞도록 R 커맨드를 수정하는 방식으로 R를 이용해 구조방정식모형을 테스트할 수 있을 것이다.

구조방정식모형과 관련된 이론적 측면에서도 이 책은 사회과학에서 자주 사용하는 분산분석과 회귀분석들에 대한 기본 지식만 있다면 구조방정식모형의 작동방식 및 결과 해석에 대한 통계 이론적 기초 지식들을 충실하게 제시하려고 노력하였다. 기초편이나 응용편의 경우 R 사용 방식에 대한 매뉴얼 성격이 강했다면, ‘고급편’부터는 R 사용 방식은 물론 해당 분석 기법에 대한 실습을 제공하는 개론서 성격을 강조했다. 구조방정식모형과 관련된 심화 지식을 원하는 독자들은 이 책에 언급된 참고문헌을 참조하면 된다.

저자 프로필

백영민

국적 대한민국
학력 펜실베이니아대학교 박사
서울대학교 언론정보학과 석사
연세대학교 신문방송학과 학사
경력 연세대학교 언론홍보영상학부 교수
한국과학기술원 조교수

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저자 소개

백영민
연세대학교 신문방송학과에서 학사를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사를, 미국 펜실베이니아대학교 아넨버그스쿨에서 박사학위를 받았다. 한국과학기술원(KAIST) 조교수를 거쳐 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다. 주 연구 관심사는 수용자 조사와 여론조사, 계량적 연구방법론이다. Journal of Communication, Communication Research, New Media & society, Journal of Broadcasting and Electronic Media, ≪한국언론학보≫ 등 여러 학술지에 논문을 게재했다. 저서로 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 응용편』(2016), 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 기초편』(2015)이 있고, 역서로 『관심의 시장: 디지털 시대 수용자의 관심은 어떻게 형성되나』(2016), 『수학적 커뮤니케이션 이론』(2016), 『국민의 선택: 대통령 선거 캠페인 기간 유권자는 지지 후보를 어떻게 결정하는가』(2015), 『수용자 진화』(공역, 2013)가 있다. 개인 홈페이지 https://sites.google.com/site/ymbaek/

머리말

1부 탐색적 인자분석 복습
01 EFA를 통한 인자구조 추정
02 크론바흐의 알파, 복합신뢰도, 평균추출분산
03 인자모형에 대한 수학적 표현

2부 확증적 인자분석
01 CFA 추정을 위한 세 개의 행렬
02 R를 이용한 CFA 결과 해석
1. lavaan 라이브러리 소개
2. 모형적합도 지수 해석
3. 모수추정결과 해석
4. 복합신뢰도(CR)와 평균추출분산(AVE) 계산
03 다속성-다방법(MTMM), 자료 분석: 복수 개념과 복수 측정방법의 동시 추정
04 동등성 제약
05 수정지수(MI) 활용과 이를 둘러싼 논란

3부 경로모형
01 경로모형 추정을 위한 네 개의 행렬
02 경로모형의 형태
1. 하나의 결과변수를 복수의 예측변수들로 예측하는 모형
2. 복수의 결과변수를 하나의 예측변수로 예측하는 모형
3. 예측변수가 결과변수에 미치는 효과를 매개변수가 매개하는 모형
4. 비순환모형과 순환모형
5. 교차지체모형

4부 구조방정식모형
01 구조방정식모형 추정을 위한 여덟 개의 행렬
02 구조방정식모형의 추정과 해석
03 동등성 제약을 이용한 모수의 동등성 테스트
04 새로운 모수를 생성한 후 새로운 모수의 통계적 유의도 테스트
1. 직접효과, 간접효과, 총효과를 나타내는 모수 생성
2. 동등성 제약과 새로운 모수 생성 방식의 동시 활용
05 측정오차가 인과관계 추정에 미치는 효과

5부 잠재성장모형
01 잠재성장모형 소개: 개체 내 변화패턴의 모형화
02 잠재성장모형의 형태
1. 개체 내 변화 패턴을 설명하는 잠재성장모형
2. 개체 간 요인을 이용해 개체 내 변화 패턴을 설명하는 잠재성장모형
03 잠재성장모형과 혼합모형

6부 모형 동등성 테스트 및 다집단 분석
01 모형 동등성 테스트: CFA의 경우
1. 형태 동등성 모형
2. 인자적재치 동등성 모형
3. 인자적재치 및 오차항 공분산 구조 동등성 모형
4. 인자적재치, 오차항 공분산 구조 동등성, 및 잠재변수 공분산 동등성 모형
5. 완전 동등성 모형
02 다집단 분석: SEM의 경우
1. 집단 간 특정 경로의 동등성 테스트
2. 새롭게 생성된 모수의 집단 간 동등성 테스트
3. 다집단 분석을 이용한 ‘조절된 매개효과’ 테스트

7부 서열 범주형 자료에 대한 구조방정식모형 분석
01 ML이 아닌 대안적 우도 함수 소개
02 서열 범주형 자료를 활용한 확증적 인자분석
03 서열 범주형 자료를 활용한 구조방정식모형
04 서열 범주형 자료가 외생변수로 포함된 경로모형
05 서열 범주형 자료가 내생변수로 포함된 경로모형

8부 구조방정식모형에서 부트스트래핑 활용
01 부트스트래핑이란 무엇인가
02 부트스트래핑의 활용 사례 I: 모형 적합도 카이제곱값의 통계적 유의도 검증
03 부트스트래핑의 활용 사례 II: 간접효과의 통계적 유의도 검증

9부 구조방정식모형 관련 기타 이슈들
01 반영모형와 형성모형
02 부분최소자승-구조방정식모형(PLS-SEM)과 이에 대한 간단한 소개
03 구조방정식모형 시뮬레이션에 대한 간단한 소개
04 파셀링을 둘러싼 논란

맺음말
부록: 구조방정식모형의 그리스 문자 읽는 법
참고문헌

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