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  Mplus는 다변량 통계분석 프로그램으로 관측변수와 잠재변수를 포함한 구조방정식모델을 분석하는 데 활용되고 있다. Mplus는 구조방정식모델을 분석하는 AMOS, LISREL 프로그램과 유사하지만, 연속형 변수뿐만 아니라 비연속형 변수를 포함한 모델의 분석이 가능하고, 사용자 친화적인 명령어로 현존하는 거의 모든 구조방정식모델의 분석이 가능하다.
  이 역서는 SPSS를 이용하여 원(raw)데이터를 Mplus로 어떻게 불러올지에 대한 설명부터 시작하여 제3장까지는 사회과학에서 주로 사용되는 회귀분석, 매개분석 등을 포함한 선형구조방정식모델들에 대한 내용으로 구성되었다. 특히 구조방정식을 이용하여 매개분석을 어떻게 할 것인지 비교적 자세하게 기술하고 있다. 제4장부터는 구조방정식을 활용한 고 급통계분석 기법들을 소개하고 있는데, 구조방정식을 활용한 종단분석에서 기초가 되는 다양한 측정불변성에 대한 검증과 시간의 경과에 따른 잠재변수의 평균변화율과 분산을 분석하는 잠재성장모델들을 다루고 있다. 제5장은 다층적으로 구성된 자료를 분석하는 다수준 분석을 다루고 있는데, 기초모델인 절편－단독(intercept-only) 모델부터 임의 절편 및 기울기(random intercept and slope) 모델의 특징까지 단계별로 친절히 설명해 주고 있다. 마지막으로, 제6장은 Mplus에서 비연속형 변수를 포함한 구조방정식모델의 분석으로 잠재계층분석(latent class analysis)을 소개하고 있다. 잠재계층분석은 특정 비연속형 자료를 분석하여 동질적인 집단을 추출하여 특성을 파악하고, 이에 영향을 미치는 외부변수들을 분석할 수 있다.
  이 역서는 기존의 구조방정식 책들과 달리 구조방정식의 기초부터 고급통계분석까지를 포괄하고 있어 구조방정식 공부를 시작하는 사람들뿐만 아니라 구조방정식을 활용하여 고급통계분석을 하려는 연구자들에게 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

책소개

책요약(저자작성)

저자/역자소개

PPT/도서자료

제1장 SPSS를 이용한 데이터 준비
1. 결측치 코딩
2. Mplus를 위한 ASCⅡ 데이터 파일 내보내기

제2장 Mplus로 데이터 불러오기
1. 개별 데이터(원데이터) 불러오기와 분석하기
2. 요약 데이터 불러오기와 분석하기(공분산 혹은 상관 행렬)

제3장 선형구조방정식모델
1. 선형구조방정식모델이란
2. 관측변수들로 이뤄진 단순선형회귀분석
3. 잠재회귀분석
4. 확인적 요인분석
5. 경로모델과 매개요인분석

제4장 변량과 변화를 측정하기 위한 구조방정식모델들
1. 잠재상태(LS)분석
2. 잠재상태－속성(LST)분석
3. 자기회귀모델들
4. 잠재변화모델들
5. 잠재성장곡선모델들

제5장 다수준 회귀분석
1. 다수준 분석 소개
2. Mplus에서 다수준 모델들의 설정
3. TwoLevel Basic 옵션
4. 임의 절편 모델들
5. 임의 절편과 기울기 모델들

제6장 잠재계층분석
1. 잠재계층분석의 소개
2. Mplus에서 LCA모델들의 설정
3. 모델적합도 사정과 모델 비교들

부록 1 Mplus 주요 명령어
부록 2 Mplus 입력 파일에서의 주요 실수들과 해결책
부록 3 더 읽을거리

참고문헌
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※ 책 요약 준비 중