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■■ 2011년 1월 횡단다층모형, 잠재성장모형 집중워크샵 ■■

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작성자 에스앤… 작성일10-12-14 01:13 조회10,912회 댓글0건

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■■■■■ 홍세희 교수의 고급연구방법론 시리즈 9 ■■■■■


◎ 프로그램 1: 횡단 다층자료 분석을 위한 다층모형 (HLM)
(4일: 2011년 1월 17-20일)

◎ 프로그램 2: 종단자료 분석을 위한 잠재성장모형 (LGM)
(4일: 2011년 1월 24-27일)

안녕하세요. 구조방정식모형과 다층모형을 비롯한 고급계량모형에 대한 리서치 그룹인 S & M Research Group (http://www.snmrg.com)에서는 방학 중에 홍세희 교수(고려대학교 교육학과)의 고급 연구방법론에 대한 집중 워크샵을 실시하고 있습니다. 이번 겨울에는 횡단 다층자료와 종단자료 분석에 대한 연구자들의 높은 관심을 반영하여 다층모형과 잠재성장모형에 대한 워크샵을 마련하였습니다.

최근 다양한 분야에서 고급연구방법론의 적용이 급증하고 있습니다. 행동과학분야와 관련분야에서 최근 경향은 단연 다층(횡단)자료와 종단(패널)자료에 대한 다층모형과 잠재성장모형 적용의 뚜렷한 증가일 것입니다. 

다층모형은 자료내의 표본이 상위집단에 속해있는 자료를 분석하는 모형입니다. 각 개인(학생, 회사원) 자료가 조직(학교, 회사) 자료에 속해 있는 자료를 다층자료라고 합니다. 이런 자료에 다층모형을 적용하면 각 개인의 결과변수를 개인특성과 조직특성, 그리고 개인과 조직 사이의 상호작용으로 설명할 수 있습니다. 개인의 결과를 개인특성으로서만 설명하는 것이 아니고 개인을 둘러 싼 맥락효과(환경)까지 고려한다는 점에서 다층모형은 매우 자연스런 모형입니다. 상위수준 자료는 반드시 조직수준일 필요는 없으며 개인일 수도 있습니다. 예를 들면 여러 환자는 의사에 속하는 다층구조를 이룰 수 있으며 환자의 치료효과와 같은 결과변수는 환자특성, 의사특성, 환자와 의사 사이의 상호작용으로 설명될 수 있습니다. 

구체적으로 보면, 다층모형은 학생성적에 대한 학생특성, 교사특성, 학교특성의 영향검증, 회사원 업무성과에 대한 회사원 특성과 상사특성, 회사특성 사이의 상호작용 연구, 환자의 치료효과에 대한 환자특성과 치료자 효과 검증 등과 같은 연구에 적용할 수 있습니다. 또한 다층모형은 기관효과 연구, 부부와 같은 커플 연구, 네크워크 자료분석, 가족연구, 상담자 효과 연구, 조직변수가 다른 조직변수나 개인변수를 통해 개인변수에 영향을 주는 다층매개효과 검증 등에 적용할 수 있으며, 확장하여 메타분석 연구 등에도 적용할 수 있을 정도로 그 활용의 범위가 대단히 넓습니다. 다층모형은 종단자료 분석에도 많이 적용되지만 이번 워크샵에서는 횡단다층자료 분석에 초점을 맞출 것이며 종단자료 분석은 잠재성장모형으로 다룰 것입니다.

잠재성장모형은 구조방정식 모형의 한 형태로서 종단자료 분석에 적용되는 모형입니다. 특정시점에서 여러 변수들 사이의 관계를 알아보는 것이 아니라 어떤 변수의 '변화'가 다른 변수의 '변화'에 어떻게 영향을 주는가에 대해 연구하기를 원한다면 종단연구가 적절할 것입니다. 잠재성장모형은 결측치(missing data)가 있고 각 개인 별로 측정 시점도 다른 종단자료를 다룰 수 있으며 변화에 있어서의 개인 차이를 설명할 수 있다는 점에서 전통적인 분석방법에 비해 장점이 있습니다.

구체적으로 보면, 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, 변화의 결과는 무엇인가 등의 질문에 답할 수 있습니다. 잠재성장모형을 통해 청소년의 인터넷 중독 변화형태는 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, 잠재성장모형은 종단연구를 원하는 다양한 분야의 연구자들에게는 유용한 도구가 될 것입니다.

다층연구와 종단연구는 여러 점에서 매력적이지만 자료수집이 연구수행에 있어서 가장 큰 어려움입니다. 하지만 최근 우리나라에서도 다양한 다층, 종단자료가 여러 연구기관에서 구축되어 연구용으로 공개되고 있습니다. 이런 자료는 표본크기가 매우 크며 다양한 변수를 제공하고 있으므로 고급 자료분석 기법을 적용한 연구를 할 수 있을 것입니다.

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
이 워크샵을 수강하는데 필요한 사전지식은 회귀분석에 대한 충분한 이해입니다. 초, 중급 정도의 통계지식을 지닌 일반 연구자(대학원생 포함)를 대상으로 워크샵을 실시하기 때문에 내용은 기초부터 시작되지만 수준을 높여 나가서 최신 고급방법까지 포함합니다. 이 워크샵 내용의 폭넓은 범위와 깊이는 최고수준이라고 자부합니다.

다층모형 워크샵에서 사용하는 프로그램은 HLM, SAS입니다. HLM은 필수프로그램이며 정품이 없으신 분은 15 day trial version을 다운받아서 사용하시면 됩니다. SAS는 특정상황에서만 사용되므로 필수 프로그램은 아닙니다. 잠재성장모형 워크샵에서 사용하는 프로그램은 AMOS와 Mplus이며 정품이 없으신 분은 student version을 다운받아서 사용하시면 됩니다. 등록자께 추후 자세히 안내해 드리겠습니다. 프로그램 사용법에 대한 사전 지식은 필수는 아닙니다.

두 과정은 독립적인 과정이므로 잠재성장모형을 수강하는데 다층모형이 필수는 아닙니다.
<횡단 다층자료 분석을 위한 다층모형> 내용은 한 학기 강의내용 이상이며 4일 동안 intensive한 강의가 이루어집니다. <종단자료 분석을 위한 잠재성장모형> 내용 역시 한 학기 강의내용 이상이며 4일 동안 intensive한 강의가 이루어집니다.

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


■■ 프로그램 1: 횡단 다층자료 분석을 위한 다층모형 ■■

● 시기 및 장소: 2011년 1월 17-20일 (10:00am-4:30pm), 고려대학교 (추후 자세히 공지)
● 내용:
◎ 회귀분석 복습
  범주형 독립변수 사용을 위한 코딩방법
  상호작용 모형
◎ 다층모형의 기초
◎ 주요 개념
  고정효과 및 무선효과
  집단내 상관 (ICC)
  생태학적 오류 (ecological fallacy), 원자론적 오류 (atomistic fallacy)
◎ 2수준 모형
  무조건 모형
  조건모형
◎ 중심화 (centering)
  집단평균 중심화 (group-mean centering)
  전체평균 중심화 (grand-mean centering)
◎ 추정방법
  Full maximum likehood
  Restricted maximum likelihood
  Empirical Bayes estimation
◎ HLM 사용방법 및 결과해석
◎ SAS PROC MIXED 사용방법 및 결과해석
◎ 모형비교
◎ 종단자료에 다층모형을 적용한 성장모형의 예
◎ 3수준 모형
  다양한 교차수준 상호작용
◎ 교차분류 모형(Cross-Classified Models)
  3수준 모형과 2수준 교차분류 모형의 비교
  2수준 교차분류 모형 (2수준에서 교차분류가 발생한 경우)
  3수준 교차분류 모형 (2수준에서 교차분류가 발생하고 3수준에 내재된 경우)
◎ 다층모형에서의 매개효과 분석
  단층자료내 매개효과 분석
  다층자료내 2수준 -> 2수준 -> 1수준 매개효과 분석
  다층자료내 2수준 -> 1수준 -> 1수준 매개효과 분석
  다층자료내 1수준 -> 1수준 -> 1수준 매개효과 분석
◎ 메타분석 (meta analysis)
  전통적인 메타분석과 다층모형을 적용한 메타분석의 비교
◎ 커플자료 분석 (dyadic data analysis)
  구분가능, 구분불가 커플모형
◎ 결측치 (missing data) 분석
  전통적인 결측치 분석방법
  다중대체(multiple imputation) 방법의 논리
  HLM을 이용한 다중대체 자료의 분석 
◎ 일반화 선형모형의 기초
◎ 이분형 종속변수에 대한 다층 로지스틱 회귀분석
◎ 다분형 종속변수에 대한 다층 다항 로지스틱 회귀분석
◎ 빈도형 종속변수에 대한 다층 포아송 회귀분석
◎ HLM, SAS PROC MIXED 사용방법 및 결과 해석


■■ 프로그램 2: 종단자료 분석을 위한 잠재성장모형 ■■

● 시기 및 장소: 2011년 1월 24-27일 (10:00am-4:30pm), 고려대학교 (추후 자세히 공지)
● 내용:
◎ 종단연구의 기초
  종단자료 분석시 사용된 기존 연구방법의 문제점
  최신 연구경향
  국내 패널자료 소개
◎ 구조방정식 모형의 기초
◎ 구조방정식 모형을 적용한 변화모형
◎ 선형 잠재성장모형
◎ 변화에 있어서 개인차를 설명하는 조건모형
◎ AMOS 사용방법 및 결과해석
◎ Mplus 사용방법 및 결과해석
◎ 집단변화평균 그래프, 개인변화 그래프 개발
◎ 다층 선형변화모형과 잠재성장모형의 강점과 제한점 비교
◎ 시간코딩 방법
◎ 정의변수(definition variable)을 이용한 개인별 측정시점이 다른 자료분석
◎ 변화에 있어서의 개인차를 설명하는 독립변수와 초기치 사이의 상호작용 모형
◎ 시간의존적 변수의 개인간 무선효과 검증
◎ 변화의 원인과 결과 검증
◎ 결측치(missing data) 처리방법
  완전정보 최대우도 (full information maximum likehood) 방법
  다중대체 (multiple imputation) 방법
◎ 측정오차 통제를 위한 고차 잠재성장모형
◎ 비선형변화 형태를 위한 2차함수 모형
◎ 변화함수 형태 추정을 위한 Latent basis models
  시점 사이의 변화량 추정
◎ 비연속 잠재성장모형
  Piecewise 모형
  부가 성장효과 모형
◎ Cohort Sequential 잠재성장모형
◎ 변화사이의 관계 추정을 위한 다변량 잠재성장모형
◎ 다변량 잠재성장모형을 이용한 매개효과 검증
◎ 변화에 있어서의 집단차이 분석
  다집단 분석
  집단 더미변수를 이용한 분석
◎ 다층 잠재성장모형 1
  2수준 잠재성장모형과 3수준 다층모형과의 비교
◎ 다층 잠재성장모형 2
  개인수준의 시간의존적 변수의 집단수준에서의 무선효과 검증
◎ AMOS, Mplus 사용방법 및 결과 해석


■■ 등록방법, 장소 및 기타사항 ■■

● 워크샵 등록비
◎ 횡단 다층자료 분석을 위한 다층모형 (4일): 학생 45만원, 일반 55만원
◎ 종단자료 분석을 위한 잠재성장모형 (4일): 학생 45만원, 일반 55만원
(프로그램을 동시에 두개 신청하시면 5만원이 할인됩니다. 학생할인을 받으시려면 워크샵 첫날 학생증이나 재학증명서를 제시하셔야 합니다. 학생은 박사과정까지 포함합니다.)

● 신청은 2010년 12월 27일(월) 오전 9시 부터 아래 이메일로 받습니다.

snm_rg@hanmail.net

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

신청은 반드시 수강자 본인 이름으로 해주셔야 하며 타인에게 양도할 수 없습니다.

● 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 (종신교수) (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

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