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구조방정식모형으로 논문 쓰기
ISBN : 9788984998490
지은이 : 김주환·김민규·홍세희
옮긴이 :
쪽수 : 452 Pages
판형 : 176*248mm
발행일 : 2009년 4월 24일


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책 소개
사회과학 연구자를 위한 통계 책은 많다. 그러나 보통 통계 분석법만을 설명하고 있을 뿐, 분석 결과를 이용해서 실제로 어떻게 논문을 쓰는지 구체적으로 설명해 주는 책은 찾아보기 어렵다. 이 책의 목적은 통계 분석 방법을 소개하는 것뿐만 아니라, 분석 결과물을 논문의 일부로 만들어가는 방법을 알려주는 것이다. 통계 패키지 프로그램의 결과물을 논문에 표나 그림으로 제시하고 텍스트화하는 방법을 자세히 설명하고, 잠재평균분석, 잠재성장모형, 자기회귀교차지연모형과 같은 고급분석 기법도 소개한다.

1장에서는 구조방정식모형의 기본 개념을 소개하고 AMOS를 처음 사용해 보는 독자를 위해 기본적인 사용법을 익힐 수 있도록 하였다. 2장 요인 분석에서는 탐색적 요인 분석과 확인적 요인 분석을 다룬다. 구조방정식모형을 사용한 논문에서는 흔히 잠재변인을 설정하는 과정에서 요인 분석을 사용하게 되는데 탐색적 요인 분석은 요인을 설정하고 측정변인을 결정하는 과정에 필요한 것이므로 자세히 설명하였다. 또한 탐색적 요인 분석 과정에서 많은 연구자들이 흔히 저지르는 오류에 대해서도 지적해 두었다. 아울러 구조방정식모형을 사용한 확인적 요인 분석도 사례 중심으로 설명하였다. 3장 구조방정식 기본 모형에서는 단일한 모형을 설정하고 모형의 적합도를 검증해 보는 과정을 중심으로 설명하였다. 4장 다집단 분석에서는 잠재평균분석과 집단 간 비교를 다루었으며, 5장에서는 종단 자료 분석의 한 방법인 자기회귀교차지연모형에 대해 설명하였다. 이는 종단 자료를 통해 변인 간 인과관계의 방향성을 검증해 보는 데 유용한 방법이다. 끝으로 6장에서는 기본적인 종단 자료를 바탕으로 한 잠재성장모형을 다루었다.

각 장은 다음과 같이 구성하였다. ① 특정한 통계 분석 방법의 일반적인 개념과 분석 방법을 안내하였고, ② 실제 그러한 분석이 사용된 저자들의 논문에서 통계 분석 부분을 소개하였으며, ③ 그러한 논문 작성에 필요한 통계 분석 방법을 하나하나 따라 할 수 있도록 실제 분석 장면을 통해 설명하였다.

200자평
통계 분석 방법을 소개하고 분석 결과물을 논문의 일부로 만들어가는 방법을 알려주는 책이다. 통계 패키지 프로그램의 결과물을 논문에 표나 그림으로 제시하고 텍스트화하는 방법을 자세히 설명하고, 잠재평균분석, 잠재성장모형, 자기회귀교차지연모형과 같은 고급분석 기법도 소개한다.

각 장은 다음과 같이 구성하였다. ① 특정한 통계 분석 방법의 일반적인 개념과 분석 방법을 안내하였고, ② 실제 그러한 분석이 사용된 저자들의 논문에서 통계 분석 부분을 소개하였으며, ③ 그러한 논문 작성에 필요한 통계 분석 방법을 하나하나 따라 할 수 있도록 실제 분석 장면을 통해 설명하였다.

지은이 소개
김주환
연세대학교 언론홍보영상학부 교수이며 한국인지과학회 이사이다. 서울대학교 정치학과와 동 대학원을 졸업하고 펜실베이니아대학교에서 커뮤니케이션학 석사·박사학위를 취득하였다. 이탈리아 정부장학생으로 볼로냐대학교에서 기호학을 수학했으며, 보스턴대학교 커뮤니케이션학과 교수를 역임했다. 대인커뮤니케이션과 행복커뮤니케이션 등을 강의하고 있으며, 최근에는 뉴로이미징(fMRI, EEG)을 이용하여 메시지 인식에서의 감정과 인지의 상호작용, 광고 효과, 매체의 프레이밍 효과, 긍정 감정의 효과, 피드백과 동기, 게임 중독, 갈등 모니터링 등을 연구하고 있다. 컴퓨터를 이용한 내용 분석 방법, 인터퍼스널 디지털 매체의 인터페이스에 관한 연구, 생체신호(Heart Beat Variability)를 이용한 커뮤니케이션 효과 측정에도 관심이 많다. ≪동아일보≫ 신춘문예 미술 평론부문에 당선되어 미술평론가로도 활동 중이다.

김민규
연세대학교 커뮤니케이션 대학원 박사과정에 재학 중이다. 연세대학교 신문방송학과를 졸업하고 같은 학교 커뮤니케이션 대학원에서 석사 학위를 취득하였다. 연세대학교 커뮤니케이션 대학원의 김주환 교수와 고려대학교 교육대학원의 홍세희 교수를 통해 구조방정식모형에 입문하였다. 대인 커뮤니케이션을 비롯하여 헬스 커뮤니케이션과 온라인 게임에 관한 다양한 연구를 수행하였다. 구조방정식모형을 바탕으로 한 연구보고서, 국내외 학술지 논문, 학술대회 발표 논문이 총 20여 편에 이른다.

홍세희
고려대학교 교육학과 교수이다. 서울대학교 심리학과를 졸업하고 오하이오주립대학교 심리학과에서 계량심리학 전공으로 박사학위를 취득하였다. 졸업 후 캘리포니아대학교(샌타바버라 소재), 이화여자대학교, 연세대학교에서 교수로 활동하였다. 심리학과 교육학 분야의 다양한 주제에 고급 연구방법을 적용시킨 연구를 주로 수행하였으며 계량 연구방법론 발전에 기여하는 연구논문도 많이 발표하였다. 계량 방법론에 대한 훌륭한 연구공로로 Society of Multivariate Experimental Psychology의 Tanaka Award를 수상한 바 있다.

차례
머리말

01 구조방정식모형의 기초와 AMOS의 사용 방법
1. 구조방정식의 특징
2. 구조방정식모형의 주요 개념
3. AMOS의 기본 기능 및 사용 방법

02 SPSS와 AMOS를 이용한 요인 분석
1. 탐색적 요인 분석
사례 논문 1 탐색적 요인 분석을 이용한 논문 작성의 예
따라 하기 1 SPSS를 이용한 탐색적 요인 분석

2. 확인적 요인 분석
사례 논문 2 확인적 요인 분석을 이용한 논문 작성
따라 하기 2 AMOS를 이용한 확인적 요인 분석

03 구조방정식모형의 절차와 일반선형모형의 분석
1. 구조방정식모형의 분석 단계
사례 논문 3 구조방정식모형을 이용한 논문 작성
따라 하기 3 구조방정식모형을 이용한 일반선형모형 분석

04 구조방정식모형을 이용한 다집단 분석
1. 잠재평균분석
사례 논문 4 잠재평균분석을 이용한 논문 작성
따라 하기 4 구조방정식모형을 이용한 잠재평균분석

2. 집단 간 경로 계수 비교
사례 논문 5 구조방정식모형에서 집단 간 비교를 이용한 논문
따라 하기 5 구조방정식모형을 이용한 집단 간 비교

05 종단 자료를 이용한 자기회귀교차지연모형
1. 자기회귀교차지연모형의 기본 개념과 방법
사례 논문 6 자기회귀교차지연모형을 이용한 논문 작성
따라 하기 6 구조방정식모형을 이용한 자기회귀교차지연모형 분석

06 종단 자료를 이용한 잠재성장모형 분석
1. 잠재성장모형의 기본

2. 잠재성장모형에서의 집단 간 비교
사례 논문 7 잠재성장모형을 이용한 논문 작성
따라 하기 7 구조방정식모형을 이용한 잠재성장모형 분석

참고문헌

책 속으로
이 책은 반드시 학생들만을 위한 것은 아니다. 저자들은 이 책에 실린 논문을 학술지에 투고하여 심사를 받으면서 익명의 심사위원들에게 우리가 시도한 통계 분석 방법을 설명하느라 애를 먹었다. 또한 종종 구조방정식모형이나 요인 분석에 관한 오해에서 비롯된 심사평이 오히려 잘못된 방향으로 논문 수정을 요구해서 참으로 난감한 경우도 몇 차례 있었다. 이는 아직도 우리 학계에 구조방정식모형과 요인 분석에 관해 상당한 오해가 존재하고 있음을 보여준다.
그러한 오해 중 하나는 선형회귀분석을 해도 되는데 왜 굳이 구조방정식모형을 사용하는가 하는 질문이다. 하지만 구조방정식모형은 측정오차를 고려하지 않는 회귀 분석보다는 분명 더 우월한 통계 기법이다. 구조방정식모형을 사용할 여건이 안 되어서 어쩔 수 없이 회귀 분석을 쓴다면 몰라도 구조방정식모형을 쓰기에 적절한 표본 크기와 연구 문제를 갖고도 굳이 회귀 분석을 사용할 이유는 없는 것이다. 따라서 왜 굳이 구조방정식모형을 사용하는가를 묻는 질문은 잘못된 것이며, 왜 굳이 회귀 분석을 사용하는가를 물어야 한다. 표본 크기가 충분하고(추정되는 모수 개수의 5∼10배 이상이면 좋고, 최소한 150 이상) 여러 변인 간의 관계를 살펴보려는 목적이 있다면 당연히 구조방정식모형을 사용하는 것이 좋다. 표본수가 충분한 다변인 분석에서는 별다른 특이 사항이 없는 한, 구조방정식모형을 기본적(default) 통계 분석 방법으로 사용해야 한다.
회귀 분석뿐만 아니라 집단 간의 평균 분석도 마찬가지이다. 사회과학 분야에서의 통계 분석은 많은 경우 우선 집단 간의 차이를 살펴본다. 이러한 경우 흔히 사용되는 것이 ANOVA(analysis of variance, 분산분석)나 t-검증 등의 평균 분석인데, 이는 측정오차를 고려하지 않는다는 점에서 근본적인 한계를 지닌다. 측정오차를 고려하는 잠재변인을 통해 집단 간 평균값 차이의 유의미성을 검증해 본다면 이는 분명 ANOVA의 한계를 극복할 수 있는 보다 나은 분석 방법임에 틀림없다. 이제 독자들에게 잠재평균분석이 가능한 데이터라면 ANOVA 등의 분석에 만족하지 말고 잠재평균분석을 시도해 볼 것을 권한다. 저자들의 경험에 의하면 ANOVA와 잠재평균분석은 종종 상이한 결과를 보여준다. 이러한 경우 우리가 의존해야 하는 것은 물론 잠재평균분석 결과이다.
탐색적 요인 분석에서도 몇 가지 오해가 여전히 존재한다. 무조건 직각회전을 사용한다거나, 아이겐 값(eigenvalue) 1 이상을 요인 추출의 절대 기준인 것처럼 생각한다거나, 주성분 분석(principal component analysis)을 마치 탐색적 요인 분석의 한 종류인 것처럼 오인하는 것이 그 예이다. 탐색적 요인 분석을 실시한 수많은 학술 논문이나 학위 논문들이 여전히 이러한 오류를 반복해서 범하고 있는 것은 안타까운 일이다.
_ '머리말' 중에서