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 다중회귀분석을 넘어
다중회귀분석과 구조방정식모델링 소개 |
| 저자 | Timothy Z. Keith |
| 역자 | 노석준, 박만식, 김인숙 |
| 판형 | 4x6배판 |
| 제본 | 반양장 |
| 페이지 | 808p |
| ISBN | 978-89-997-1840-3 93310 |
| 발행일 | 2019-06-28 |
| 정가 |
37,000원
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| 책소개 |
책요약(저자작성) |
목차 |
저자/역자소개 |
PPT/도서자료 |
이 책은 두 부분으로 나뉜다. 제I부는 다중회귀분석에 초점을 둔다. 처음에는 단순(이분산)회귀분석[simple (bivariate) regression]에 초점을 둔 후, 두 개, 세 개, 그리고 네 개의 독립변수들을 가진 MR 쪽으로 초점을 확대해 간다. 우리는 흥미롭고 중요한 연구문제들에 답하는 하나의 방식으로서 MR의 분석과 해석에 집중할 것이다. 그러한 과정에서, 또한 MR을 할 때 무슨 일이 일어나고 있는지를 이해할 수 있도록 하기 위하여 MR에 관한 분석적인 세부 사항들을 다룰 것이다. 여러분이 연구문헌에서 접하게 될 MR의 세 가지 다른 유형 또는 특색, 장단점, 그리고 적절한 해석에 초점을 둘 것이다. 다음 단계로, 우리는 MR에 범주형 독립변수를 추가할 것인데, 그 지점에서 MR과 ANOVA의 관계가 더 명확해질 것이다. 우리는 회귀선에서 상호작용과 곡선도표를 검증하는 방법과 이러한 방법을 흥미 있는 연구문제에 적용하는 방법을 학습할 것이다.
제I부의 끝에서부터 두 번째 장(章)은 MR에 대해 학습해 왔던 것을 요약하고 통합하는 검토의 장이다. 그것은 제I부를 학습한 사람들에게 검토할 수 있는 기회를 제공해 줄 뿐만 아니라, 주로 제Ⅱ부의 내용에 관심을 가지고 있는 사람들에게 유용한 도입부(introduction)가 될 것이다. 아울러, 이 장은 이전 장들에서 완벽하게 다루어지지 않았던 몇 가지 중요한 주제들을 소개한다. 제I부의 마지막 장은 두 개의 관련 분석방법, 즉 로지스틱 회귀분석(logistic regression: LR)과 다층모형(multilevel modeling: MLM)을 MR에 대해 우리가 학습해 왔던 것을 사용하여 개념적인 방식으로 제시한다.
제Ⅱ부는 이 책 제목의 ‘넘어(Beyond)’ 부분인 SEM에 초점을 둔다. 우리는 PA 또는 측정변수가 있는 SEM에 관한 논의로 시작한다. 단순경로분석은 MR를 통해 쉽게 추정되며, MR의 적절한 활용과 해석에 대한 질문들 중 상당 부분은 이러한 발견적인 도움(heuristic aid)으로 답해질 것이다. 우리는 이 장들에서 인과성(causality)의 신뢰로운 대(對) 신뢰롭지 못한 추정의 문제에 관하여 좀 더 심층적으로 다룰 것이다. 오차(error)(‘연구의 골칫거리’) 문제는 PA에서 잠재변수들을 포함하는 분석방법들(CFA과 잠재변수 SEM)로의 전환을 위한 출발점이 될 것이다. CFA은 측정오차를 구인(construct) 때문에 발생하는 편차(variation)로부터 분리함으로써 연구에서 주요한 관심 구인을 좀 더 근접하게 접근한다. 잠재변수 SEM은 CFA의 장점과 함께 PA의 장점을 이 책을 읽어 가면서 논의하게 될 문제들 중 상당 부분을 부분적으로 없애 주는 강력하고 융통적인 분석 시스템 속에 통합한다. SEM에 관한 심화 주제들을 다룸에 따라, SEM에서 상호작용과 잠재변수의 평균 간에 차이를 검증하는 방법을 학습하게 될 것이다. SEM은 잠재성장모형(latent growth models: LGM)과 같은 분석방법을 통해 시간이 경과함에 따른 변화를 분석하는 데 매우 효과적이다. 심지어 상당히 복잡한 SEM을 논의할 때조차도, 우리는 일반적으로 비실험연구와 구체적으로 SEM의 일어날 수 있는 위험에 대해 한 번 더 반복한다.
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| 책소개 |
책요약(저자작성) |
목차 |
저자/역자소개 |
PPT/도서자료 |
| 책소개 |
책요약(저자작성) |
목차 |
저자/역자소개 |
PPT/도서자료 |
역자 서문
저자 서문
제1부 다중회귀분석
제1장 단순(이분산)회귀분석 소개
단순(이분산)회귀분석
회귀분석에 대한 바른 이해
다른 쟁점들
몇 가지 기초 검토
현존 데이터세트 사용
요약
연습문제
제2장 다중회귀분석 소개
새로운 예제: 과제와 부모의 교육수준을 성적에 회귀
질문들
와 R2의 직접 계산
요약
연습문제
제3장 다중회귀분석 심화
왜 R2 ≠ γ2 + γ2인가
예측값과 잔차
회귀선
최소제곱량
회귀식 = 합성변수 만들기?
회귀의 가정과 회귀진단
요약
연습문제
제4장 세 개 이상의 독립변수와 관련 쟁점
세 가지 예측자들
기준: 효과크기
두 회귀계수들 간의 차이검증
네 개의 독립변수들
공통원인과 간접효과
R2의 중요성?
예측과 설명
요약
연습문제
제5장 세 가지 유형의 다중회귀분석
동시적 다중회귀분석
순차적 다중회귀분석
단계적 다중회귀분석
연구 목적
방법 조합
요약
연습문제
제6장 범주형 변수 분석
더미변수
범주형 변수를 코딩하는 다른 방법들
동일하지 않는 집단크기
또 다른 방법들과 쟁점들
요약
연습문제
제7장 범주형 변수와 연속형 변수
성별, 학업성취도, 그리고 자아존중감
상호작용
통계적으로 유의미한 상호작용
범주형 변수와 연속형 변수 간의 특별한 상호작용 유형
경고와 추가 정보
요약
연습문제
제8장 연속형 변수: 상호작용과 곡선도표
연속형 변수들 간의 상호작용
조절, 매개, 그리고 공통원인
곡선회귀
요약
연습문제
제9장 다중회귀분석: 요약, 가정, 진단, 설명력, 문제점
요약
가정과 회귀진단
표본크기와 검정력
MR이 가지고 있는 문제점?
연습문제
제10장 회귀분석과 관련된 방법: 로지스틱 회귀분석과 다층모형분석
로지스틱 회귀분석
다층모형분석
요약
제2부 다중회귀분석을 넘어: 구조방정식모델링
제11장 경로분석: 관측변수를 이용한 구조방정식모형
경로분석 개관
보다 더 복잡한 예제
요약
연습문제
제12장 경로분석: 위험과 가정
가정
공통원인의 위험성
다른 가능한 위험들
위험에 대처
검토: 경로분석 단계
요약
연습문제
제13장 SEM 프로그램을 이용한 경로모형 분석
SEM 프로그램
학부모 참여 경로모형의 재분석
SEM 프로그램의 장점
보다 더 복잡한 모형
조언: MR 대 SEM 프로그램
조언: 적합도 척도
요약
연습문제
제14장 오차: 연구의 골칫거리
비신뢰도의 결과
비타당도의 결과
잠재변수 SEM과 측정오차
요약
연습문제
제15장 확인적 요인분석 I
요인분석: 측정모형
DAS-II를 사용한 예시
경쟁모형 검증
모형적합도와 모형수정
위계적 모형
모형제약의 추가적 활용
요약
연습문제
제16장 통합: 잠재변수 SEM 소개
통합
예제: 또래 거절 효과
경쟁모형
모형수정
요약
연습문제
제17장 잠재변수모형: 심화 주제들
단일 측정변수와 상관관계의 오차들
다집단모형
위험, 재고
요약
연습문제
제18장 SEM에서의 잠재평균
준비작업
개요: 잠재평균에서의 차이를 검증하는 두 가지 방법
예제: 최면과 식은땀
요약
연습문제
제19장 확인적 요인분석 II : 불변성과 잠재평균
평균을 이용한 동일성 검증
단일집단, MIMIC모형
요약
연습문제
제20장 잠재성장모형
무조건적, 단순성장모형
조건적 성장모형 또는 성장 설명
추가 쟁점
성장 데이터를 분석하는 다른 방법
요약
연습문제
제21장 요약: 경로분석, CFA, SEM, 그리고 LGM
요약
불완전하게 다루거나 다루지 않은 쟁점들
추가 자료
부록
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