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다층모형과 잠재성장 모형을 이용한 종단연구방법론: 집중 워크샵 공지

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작성자 관리자 작성일08-12-19 16:14 조회44,199회 댓글1건

본문

■■ 다층모형과 잠재성장 모형을 이용한 종단연구방법론: 집중 워크샵 공지 ■■

 

■■■■■  홍세희 교수의 고급연구방법론 시리즈 V  ■■■■■

 

● 다층모형과 잠재성장 모형을 이용한 종단연구방법론 ●

◎ 프로그램 1: 다층모형을 이용한 종단연구방법론 (3일: 2009년 1월 21, 22, 23일)
◎ 프로그램 2: 잠재성장 모형을 이용한 종단연구방법론 (4일: 2009년 2월 3, 4, 5, 6일)


 

안녕하세요. 구조방정식모형과 다층모형을 비롯한 고급계량모형에 대한 연구모임인 S & M Research Group (http://www.snmrg.com)에서는 방학중에 홍세희 교수(고려대학교 교육학과)의 고급 연구방법론에 대한 집중 워크샵을 실시하고 있습니다.

 

2007년에 워크샵 시리즈 I (다층모형, 위계적 선형모형, 4일 집중 워크샵), II (구조방정식 모형, 5일 집중 워크샵), 2008년에 III (종단연구방법론, 7일 집중 워크샵), IV (구조방정식 모형, 9일 집중 워크샵)를 실시하여 국내 다양한 분야의 연구자들에게 좋은 반응을 얻었습니다. 이에 많은 연구자들의 요구를 반영하여 다섯 번째 시리즈로 종단연구 방법에 관한 집중 워크샵을 마련하였습니다.

 

최근 다양한 분야에서 종단연구가 급증하고 있습니다. 많은 연구 분야에서 연구자에게 관심있는 것은 여러 변수들 사이의 단순한 관계를 알아보는 것이 아니라 어떤 변수의 '변화'가 다른 변수의 '변화'에 어떻게 영향을 주는가를 알아보는 것이므로 대부분의 경우에 종단연구가 보다 적절할 것입니다.

 

종단연구는 여러 점에서 매력적이지만 자료수집이 연구수행에 있어서 가장 큰 어려움입니다. 하지만 최근 우리나라에서도 다양한 종단자료(예, 청소년 패널자료, 교육종단자료, 노동패널자료, 아동패널자료, 여성가족패널자료, 빈곤패널자료, 고령자패널자료 등)가 여러 기관에서 구축되어 연구용으로 공개되고 있습니다. 이런 자료는 표본크기가 매우 크며 다양한 변수를 제공하고 있다는 점에서 연구에 매우 유용합니다. 이런 다양한 자료를 가지고 다양한 종단자료 분석기법을 적용한 연구를 할 수 있을 것입니다.

 

종단연구 방법으로는 최근 다층모형(Multilevel Models 또는 위계선형모형(Hierarchical Linear Models: HLM))과 구조방정식 모형을 적용한 잠재성장모형(Latent Growth Models)이 가장 인기있는 기법으로 부상하고 있습니다. 이 방법들은 결측치(missing data)가 있고 각 개인 별로 측정 시점도 다른 종단자료를 다룰 수 있으며 변화에 있어서의 개인 차이를 설명할 수 있다는 점에서 전통적인 고정효과 모형에 비해 장점이 있습니다.

 

구체적으로 보면 다층모형과 잠재성장모형을 통해 변화패턴을 간명하게 설명할 수 있는 함수는 무엇인가, 변화에 있어서 개인차가 있다면 그 개인차에 영향을 주는 변수는 무엇인가, 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화와는 어떤 관계가 있는가 등의 질문에 답할 수 있습니다.

 

종단 다층모형은 2수준 모형이며 이 모형은 1수준 잠재성장모형과 수학적으로 동일하고, 종단 3수준 다층모형은 2수준 잠재성장모형과 수학적으로 동일하여 같은 결과를 제공합니다. 그러나 두 모형 각각의 특성으로 인해 다른 강점을 지니고 있습니다. 예를 들면 다층모형은 2수준 이상의 경우(개인의 반복자료가 있고 각 개인이 집단에 속하는 분석)와 변화함수가 비선형인 경우(예, Exponential 함수, Hyperbolic 함수) 등에 강점을 지니고 있으며 잠재성장모형은 다변량 관계분석(한 변수의 변화가 다른 변수의 변화에  어떤 영향을 주는지 분석), 모형 적합도 평가, 측정오차 통제 등에 강점을 지니고 있습니다. 이 워크샵에서는 두 모형을 비교하며 각 모형의 강점을 강조할 것입니다.

 

다층모형과 잠재성장모형을 통해 청소년의 인터넷 중독 변화패턴은 어떠한가, 환자상태의 변화는 환자의 특성과 치료자의 특성 사이의 상호작용에 어떻게 영향을 받는가, 개인의 업무 만족감 변화추이는 이직을 어떻게 예측하는가, 부부의 우울증 변화패턴은 얼마나 일치하는가, 프로그램 실시후 선수의 기록은 어떻게 변화하는가 등의 연구를 할 수 있으므로 이 워크샵은 심리학, 교육학, 사회복지학, 사회학, 신문방송학, 경영학, 아동학, 생활과학, 의학, 간호학, 스포츠과학 등 다양한 분야의 연구자들에게는 고급방법론을 익힐 수 있는 아주 좋은 기회가 될 것이라고 생각합니다

 

이 워크샵의 목표는 수강 후 다층모형과 잠재성장모형을 연구에 적용할 수 있도록 하는 것입니다. 각 주제에 대해 이론을 배우고 통계프로그램을 이용하여 실습을 할 뿐만 아니라 실제 적용 논문사례를 같이 공부하므로 논문작성에 크게 도움이 될 것입니다.

 

● 수강안내
다층모형을 수강하는데 필요한 사전지식은 회귀분석에 대한 충분한 이해이며 다층모형과 HLM 프로그램 사용방법에 대한 사전지식은 없어도 무방합니다. 잠재성장모형을 수강하기 위해서는 구조방정식 모형에 대한 기초적인 이해가 필요합니다. 구조방정식의 기본개념을 이해하고 있으면 되고 AMOS, Mplus 프로그램 사용방법에 대한 사전지식은 없어도 무방합니다.

 

초, 중급 정도의 통계지식을 지닌 일반 연구자(대학원생 포함)를 대상으로 워크샵을 실시하기 때문에 내용은 기초부터 시작되지만 수준을 높여 나가서 최신 고급방법까지 포함합니다.

 

<다층모형을 이용한 종단연구방법론>과 <잠재성장 모형을 이용한 종단연구방법론>은 독립적인 과정이므로 잠재성장모형을 수강하는데 다층모형이 필수는 아닙니다. 물론 두 과정을 모두 이수하면 두 모형의 장점을 이해하게 되어 종단연구에 대한 시야가 넓어질 것 입니다. 

 

횡단연구에서는 이미 많은 주제들에 대한 연구가 이루어져 있어서 연구의 ‘포화상태'이지만 동일한 주제라도 종단연구를 하게 되면 변화에 대한 새로운 연구가 됩니다. 이 워크샵이 여러분을 연구의 '블루오션'으로 안내할 것입니다.

 

■■ 프로그램 1: 다층모형을 이용한 종단연구방법론 ■■

● 시기 및 장소: 2009년 1월 21, 22, 23일 (10:00am-4:30pm), 중앙대학교
● 내용:
◎ 종단연구의 기초
◎ 최신 연구경향
◎ 다층모형 기초
◎ 주요 개념(고정 및 무선계수, 중심화)
◎ 선형변화 모형
◎ 경험적 베이즈 추정방법 
◎ 시간의존적 변수 사용(동시효과, 지연효과, 시간과의 상호작용 검증)
◎ HLM 프로그램 적용
◎ HLM 적용을 위한 자료변환 방법
◎ 다차함수 모형 (2차함수 모형)
◎ 비연속 변화모형 (특정시점에서 절편이 변화하는 모형, 기울기가 변화하는 모형, 절편과 기울기가 모두 변하는 모형)
◎ 비선형모형 (Exponential 모형, Inverse Polynomial 모형, Hyperbolic 모형: SAS PROC NLMIXED 프로그램 적용)
◎ 3수준 모형 1 (반복측정, 개인, 집단의 내재자료 분석)
◎ 3수준 모형 2 (반복측정, 부부와 같은 2인, 커플과 같은 특별자료 분석)
◎ 다변량 변화모형 (부부, 부모-자녀, 상사-부하와 같은 커플의 변화 동시 추정)
◎ 이분변수에 대한 변화모형
◎ 비선형 자료의 변환 (Mosteller & Tukey 방법)
◎ Count변수에 대한 변화모형
◎ HLM, SAS PROC MIXED, SAS NLMIXED 사용방법 및 결과 해석방법 (프로그램은 student version 사용)

 

■■ 프로그램 2: 잠재성장 모형을 이용한 종단연구방법론 ■■

● 시기 및 장소: 2009년 2월 3, 4, 5, 6일  (10:00am-4:30pm), 중앙대학교
● 내용:
◎ 종단연구의 기초
◎ 최신 연구경향
◎ 구조방정식 모형을 적용한 변화모형
◎ 선형 잠재성장모형
◎ AMOS 프로그램 적용
◎ 개인변화 그래프 개발 (SAS 매크로 OLStraj 프로그램 적용)
◎ 다층 선형변화모형과 잠재성장모형의 강점과 제한점 비교
◎ 시간코딩 방법
◎ 개인별 측정시점이 다른 모형 (Mplus 프로그램 적용)
◎ 다차함수 모형
◎ 결측치(missing data) 처리방법
◎ 고차 잠재성장모형
◎ Latent basis models
◎ 비연속 잠재성장모형 (Piecewise 잠재성장모형, Additional effect 모형, 두 모형의 비교)
◎ Cohort Sequential 잠재성장모형
◎ 다변량 잠재성장모형
◎ 범주형 변수를 포함한 잠재성장모형 (Mplus 프로그램 적용)
◎ 다층 잠재성장모형 (Mplus 프로그램 적용)
◎ 2수준 잠재성장모형과 3수준 다층모형과의 비교
◎ 다층 잠재성장모형 2 (개인수준의 시간의존적 변수의 집단수준에서의 무선효과 검증)
◎ 자기회귀교차지연(Autoregressive Croslagged) 모형
◎ 순환(Nonrecursive) 모형과의 비교
◎ AMOS, Mplus 사용방법 및 결과 해석방법 (프로그램은 student version 사용)

 

■■ 등록방법, 장소 및 기타사항 ■■

 

● 워크샵 등록비
◎ 다층모형을 이용한 종단연구방법론 (3일):  학생 33만원, 일반 38만원

◎ 잠재성장 모형을 이용한 종단연구방법론 (4일): 학생 43만원, 일반 48만원

(프로그램을 동시에 두개 신청하시면 5만원이 할인됩니다. 학생할인을 받으시려면 워크샵 첫날 학생증이나 재학증명서를 제시하셔야 합니다.)

 

● 신청은 2009년 1월 6일(화) 오전 9시 부터 아래 이메일로 받습니다.

 

snm_rg@hanmail.net

 

선착순으로 수강하실 분이 확정되면 신청자의 이메일로 입금안내를 합니다. 신청시 수강희망 프로그램, 성명, 소속, 직위, 전공분야, 핸드폰번호를 적어 위의 이메일로 신청해주세요.

 

● 환불은 각 워크샵 시작시간 기준으로 5일 전까지는 100%, 2일 전까지는 50% 가능합니다.

● 등록한 분에게는 워크샵에서 사용되는 통계 프로그램과 읽을 논문에 대한 자세한 안내를 드립니다.

● 신청하신 워크샵을 이수하신 경우, 수료증을 드립니다 (유학준비생, 외국방문 연구자를 위해 영문으로도 발급가능합니다).

● 워크샵을 위해 제작된 자료집, 실습자료 및 다과가 제공됩니다. 자료집은 수강생에게만 제공되며 별도로 판매하지는 않습니다.

 

●  기타 자세한 정보는 아래 이메일이나 전화번호로 연락해서 확인하시기 바랍니다. 빠른 답변드리도록 하겠습니다. 

이메일: snm_rg@hanmail.net
전화: 02) 3291-9919

 

■■ 강사 : 홍세희 교수 (고려대학교 교육학과) ■■

● 학력:
◎ 서울대학교 심리학과 학사
◎ Ohio State University 심리학과 박사: 계량 심리학(Quantitative Psychology) 전공

● 경력:
◎ University of California, Santa Barbara 교육학과 및 심리학과 조교수-부교수 (Tenured) (1998 - 2005)
◎ University of California 사회과학 학제 간 계량프로그램 참여교수 (1999 - 현재)
◎ University of California, Santa Barbara 교육학과, 연구 방법론 프로그램 주임교수 (2001 - 2002)
◎ 이화여자대학교 심리학과 조교수-부교수 (2003 - 2005)
◎ 연세대학교 사회복지학과 부교수-교수 (2005 - 2008)
◎ 고려대학교 교육학과 교수 (2008 - 현재)
◎ Tanaka Award 수상, Society of Multivariate Experimental Psychology 최우수 연구상 (2002)

● 주요논문:
◎ Power analysis for covariance structure models using GFI and AGFI. Multivariate Behavioral Research, 32, 193-210.
◎ Sample size in factor analysis. Psychological Methods, 4, 84-99.
◎ 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, 727-730.
◎ Sample size in factor analysis: The role of model error. Multivariate Behavioral Research, 36, 611-637.
◎ An investigation of the influence of internal test bias on regression slope. Applied Measurement in Education, 14, 351-368.

● 홈페이지: http://www.seheehong.com

댓글목록

jingting17님의 댓글

jin… 작성일

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