목차 일부

머리말 = 3
제1장 구조방정식 모형의 소개 = 13
  1.1. 구조방정식이란 = 15
  1.2. 구조방정식의 역사 = 16
  1.3. 구조방정식 서적 = 17
  1.4. 구조방정식 소프트웨어 = 19
  1.5. 구조방정식 모형의 한계 = 21
  1.6. 이 책의 개요 및 방향 = 25
제2장 자료의 준비 = 29
  2.1. 구...

더보기

목차 전체

머리말 = 3
제1장 구조방정식 모형의 소개 = 13
  1.1. 구조방정식이란 = 15
  1.2. 구조방정식의 역사 = 16
  1.3. 구조방정식 서적 = 17
  1.4. 구조방정식 소프트웨어 = 19
  1.5. 구조방정식 모형의 한계 = 21
  1.6. 이 책의 개요 및 방향 = 25
제2장 자료의 준비 = 29
  2.1. 구조방정식을 위한 자료의 형태 = 31
  2.2. 자료의 적절성 = 35
    2.2.1. 표본크기 = 36
    2.2.2. 다변량 정규성 = 37
    2.2.3. 이상값 = 45
    2.2.4. 다중공선성 = 48
    2.2.5. 신뢰도의 확보 = 50
    2.2.6. 결측치의 종류와 처리 = 54
  2.3. 구조방정식을 위한 통계기초 = 60
    2.3.1. 표집분포와 표준오차 = 60
    2.3.2. 최대우도 추정 = 63
  2.4. 행렬과 벡터 = 66
    2.4.1. 정의 = 67
    2.4.2. 행렬의 종류 = 69
    2.4.3. 행렬의 연산 및 주요 개념 = 71
제3장 구조방정식 모형의 이해 = 79
제4장 Mplus 이용하기 = 89
  4.1. Mplus의 기본환경 = 91
  4.2. Mplus 자료파일 만들기 = 92
    4.2.1. 원자료를 이용한 자료파일 = 93
    4.2.2. 요약치를 이용한 자료파일 = 98
  4.3. Mplus의 구조와 예제 = 99
    4.3.1. Mplus의 input 파일 = 100
    4.3.2. Mplus를 이용한 실제 예 = 104
  4.4. Mplus에서의 결측치 처리 = 112
제5장 경로모형 = 115
  5.1. 모형의 설정 = 120
    5.1.1. 경로모형의 기초 = 120
    5.1.2. 모수의 종류 = 125
    5.1.3. 억제효과와 거짓효과 = 128
    5.1.4. 재귀모형과 비재귀모형 = 130
  5.2. 모형의 판별 = 135
    5.2.1. 대수적 방법(algebraic method) = 137
    5.2.2. t 규칙(counting rule, t rule) = 138
    5.2.3. 그 외 몇 가지 방법 = 139
  5.3. 모형의 추정 = 143
    5.3.1. 최대우도 추정 = 147
    5.3.2. 최소제곱 추정 = 152
  5.4. 모형의 평가 = 154
    5.4.1. 모형의 적합도 검정 = 156
    5.4.2. 근사적인 적합도 지수 = 163
    5.4.3. 모형의 비교 지수 = 172
    5.4.4. 개별모수의 검정 및 추정치의 해석 = 175
  5.5. 경로모형의 예 = 181
제6장 경로모형의 확장 = 197
  6.1. 부스트래핑 = 199
  6.2. 모형의 비교 = 209
    6.2.1. 위계적으로 내재된 모형의 비교 = 209
    6.2.2. 위계적으로 내재되지 않은 모형의 비교 = 216
  6.3. 통계적 동치모형 = 218
  6.4. 매개효과 = 225
    6.4.1. 매개효과 소개 = 225
    6.4.2. 매개효과의 정의와 확인 단계 = 227
  6.5. 조절효과 = 237
  6.6. 매개효과와 조절효과가 동시에 = 244
    6.6.1. 매개된 조절효과 = 244
    6.6.2. 조절된 매개효과 = 249
제7장 측정모형 = 255
  7.1. 탐색적 요인분석(EFA) = 260
    7.1.1. 공통요인모형과 가정 = 260
    7.1.2. 요인의 추출과 모형의 추정 = 262
    7.1.3. 요인 개수의 결정 및 해석 = 268
    7.1.4. 요인의 회전 = 270
    7.1.5. 탐색적 요인분석의 예 = 275
  7.2. 확인적 요인분석(CFA) = 287
    7.2.1. 모형의 설정(Specification) = 287
    7.2.2. 모형의 판별(Identification) = 303
    7.2.3. 모형의 추정(Estimation) = 310
    7.2.4. 모형의 평가 = 312
    7.2.5. 확인적 요인분석의 예 = 314
제8장 측정모형의 확장 = 333
  8.1. 다집단 요인분석과 MIMIC 모형 = 335
    8.1.1. 측정불변성 소개 = 335
    8.1.2. 측정불변성의 단계적 확인 = 345
    8.1.3. 실용적인 측정불변성 확인 = 371
    8.1.4. MIMIC 모형을 이용한 집단 차이검정 = 374
  8.2. 정규성을 만족하지 못하는 지표변수와 요인모형 = 379
    8.2.1. 연속형이지만 정규성을 만족하지 않는 자료 = 380
    8.2.2. 이분형 또는 순위형 자료 = 388
  8.3. 고차 요인분석모형 = 426
  8.4. 측정모형과 신뢰도 = 439
  8.5. 통계적 동치모형 = 447
  8.6. 차별문항기능 = 456
제9장 구조방정식 모형 = 469
  9.1. 모형의 설정과 판별 = 471
  9.2. 모형의 추정과 평가 = 477
  9.3. 구조방정식 모형의 예 = 479
제10장 구조방정식 모형의 확장 = 491
  10.1. 문항묶음 = 493
    10.1.1. 문항묶음의 정의 = 493
    10.1.2. 문항묶음의 장단점 = 497
    10.1.3. 문항묶음의 개수 = 501
    10.1.4. 문항묶음의 방법 = 505
    10.1.5. 문항묶음의 이용 = 516
  10.2. 잠재변수의 상호작용 = 519
    10.2.1. Kenny와 Judd(1984)의 방법 = 521
    10.2.2. Marsh, Wen과 Hau(2004)의 방법 = 538
    10.2.3. Klein과 Moosbrugger(2000)의 방법 = 545
  10.3. 다집단 구조방정식 모형(조절된 매개효과) = 552
    10.3.1. 측정불변성의 확인 = 555
    10.3.2. 구조계수의 동일성 = 563
    10.3.3. 조절된 매개효과의 검정 = 566
제11장 잠재성장모형 = 573
  11.1. HLM의 성장모형 = 575
  11.2. SEM의 잠재성장모형 = 582
    11.2.1. 모형의 설정 및 판별 = 583
    11.2.2. 모형의 추정과 평가 및 해석 = 587
    11.2.3. 선형 잠재성장모형의 예 = 589
제12장 표본크기의 결정 = 599
  12.1. Satorra와 Saris(1985)의 방법 = 603
  12.2. Muthén과 Muthén(2002)의 방법 = 613
  12.3. MacCallum, Browne와 Sugawara(1996)의 방법 = 623
참고문헌 = 626
찾아보기 = 647

더보기 닫기