이 책은 두 부분으로 나뉜다. 제1부는 다중회귀분석에 초점을 둔다. 처음에는 단순, 이분산회귀분석(simple, bivariate regression)에 초점을 둔 후, 두 개, 세 개 그리고 네 개의 독립변수를 가진 MR 쪽으로 초점을 확대해 간다. 우리는 흥미롭고 중요한 연구문제에 답하는 하나의 방식으로서 MR의 분석과 해석에 집중할 것이다. 그러한 과정에서, 또한 여러분이 MR을 수행할 때 무슨 일이 일어나고 있는지를 이해할 수 있도록 하기 위하여 MR에 관한 분석적인 세부사항을 다룰 것이다. 여러분이 연구문헌에서 접하게 될 MR의 세 가지 다른 유형 또는 특색, 장단점 그리고 적절한 해석에 초점을 둘 것이다. 다음 단계로, 다중회귀분석에 범주형 독립변수를 추가할 것인데, 그 지점에서 MR과 ANOVA의 관계가 더 명확해질 것이다. 회귀선에서 상호작용과 곡선도표를 검정하는 방법과 이러한 방법을 흥미 있는 연구문제에 적용하는 방법을 학습할 것이다. 제1부의 끝에서부터 두 번째 장(章)은 MR에 대해 학습해 왔던 것을 요약하고 통합하는 검토의 장이다. 그것은 제1부를 학습한 사람에게 검토할 기회를 제공해 줄 뿐만 아니라, 주로 제2부의 내용에 관심이 있는 사람에게 유용한 도입부(introduction)가 될 것이다. 아울러 이 장은 이전 장들에서 완벽하게 다루어지지 않았던 몇 가지 중요한 주제를 소개한다. 제1부의 마지막 장은 두 개의 관련 분석방법, 즉 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression: LR)과 다수준모형분석(Multilevel Modeling: MLM)을 MR에 대해 학습해 왔던 것을 사용하여 개념적인 방식으로 제시한다.

제2부는 이 책 부제의 ‘넘어(Beyond)’ 부분인 SEM에 초점을 둔다. 우리는 PA 또는 측정변수가 있는 SEM에 관한 논의로 시작한다. 단순경로분석은 MR분석을 통해 쉽게 추정되며, MR의 적절한 활용과 해석에 대한 질문 중 상당 부분은 이러한 발견적인 도움(heuristic aid)으로 답해질 것이다. 이 장들에서는 인과성(causality)의 신뢰할 수 있는 대(對) 신뢰할 수 없는 추정의 문제에 관하여 좀 더 심층적으로 다룰 것이다. 오차(error, ‘연구의 골칫거리’)의 문제는 PA에서 잠재변수를 포함하는 분석방법(CFA와 잠재변수 SEM)으로의 전환을 위한 출발점이 될 것이다. CFA는 측정오차를 구인(construct) 때문에 발생하는 편차(variation)에서 분리함으로써 연구에서 주요한 관심 구인에 좀 더 근접하게 접근한다. 잠재변수 SEM은 CFA의 장점과 함께 PA의 장점을 이 책을 읽어 감에 따라 우리가 논의하게 될 문제 중 상당 부분을 부분적으로 없애 주는 강력하고 융통적인 분석 시스템 속에 통합한다. SEM에 관한 심화 주제를 다룸에 따라, 우리는 SEM 모형에서 상호작용과 잠재변수의 평균 간 차이를 검정하는 방법을 학습하게 될 것이다. SEM은 잠재성장모형(Latent Growth Models: LGM)과 같은 분석방법을 통해 시간 경과에 따른 변화를 분석하는 데 매우 효과적이다. 심지어 상당히 복잡한 SEM을 논의할 때조차도, 우리는 일반적으로 비실험 연구와 구체적으로 SEM의 일어날 수 있는 위험에 대해 한 번 더 반복한다.

역자 서문

일러두기

저자 서문

제1부 회귀분석

제1장 단순이분산회귀분석 소개

단순이분산회귀분석

회귀분석에 대한 바른 이해

다른 쟁점

몇 가지 기초 검토

현존 자료세트 사용

요약

연습문제

보충 내용

제2장 다중회귀분석 소개

새로운 예제: 과제와 부모의 교육수준을 성적에 회귀

질문들

B와 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 예측변수

경험칙: 효과크기

두 회귀계수들 간의 차이 검정

네 개의 독립변수

기타 통제변수

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 방법

동일하지 않는 집단크기

또 다른 방법과 쟁점

요약

연습문제

제7장 범주형 변수와 연속형 변수를 사용한 회귀분석

성별, 학업성취도, 그리고 자아존중감

상호작용, 일명 조절

통계적으로 유의한 상호작용

범주형 변수와 연속형 변수 간의 특별한 상호작용 유형

ANCOVA

경고와 추가 정보

요약

연습문제

보충 내용

제8장 연속형 변수: 상호작용과 곡선 검정

연속형 변수 간의 상호작용

곡선회귀

요약

연습문제

제9장 매개, 조절, 그리고 공통원인

조절

매개

공통원인

언어에 관한 추가 언급

요약

연습문제

제10장 다중회귀분석: 요약, 가정, 진단, 검정력, 문제점

요약

가정과 회귀진단

표본크기와 검정력

MR이 가지고 있는 문제점?

연습문제

제11장 회귀분석과 관련된 방법: 로지스틱 회귀분석과 다층모형분석

로지스틱 회귀분석

다수준모형분석

요약

연습문제

제2부 다중회귀분석을 넘어: 구조방정식모델링

제12장 경로분석: 관측변수를 이용한 구조방정식모형

경로분석 소개

보다 더 복잡한 예제

요약

연습문제

제13장 경로분석: 가정과 위험

가정

공통원인의 위험성

다른 가능한 위험

위험에 대처

검토: 경로분석 단계

요약

연습문제

제14장 SEM 프로그램을 이용한 경로모형분석

SEM 프로그램

학부모참여 경로모형의 재분석

SEM 프로그램의 장점

보다 더 복잡한 모형

조언: MR 프로그램 대 SEM 프로그램

조언: 적합도 척도

요약

연습문제

제15장 오차: 연구의 골칫거리

비신뢰도의 영향

비타당도의 영향

잠재변수 SEM과 측정오차

요약

연습문제

제16장 확인적 요인분석 I

요인분석: 측정모형

DAS-II를 사용한 예시

경쟁모형 검증

모형적합도와 모형수정

위계적 모형

모형제약의 추가적 활용

요약

연습문제

제17장 통합: 잠재변수 SEM 소개

통합

예제: 동료거절의 영향

경쟁모형

모형수정

요약

연습문제

제18장 잠재변수모형 II: 다집단모형, 패널모형, 위험과 가정

단일지표와 상관오차

다집단모형

위험 재검토

요약

연습문제

제19장 SEM에서의 잠재평균

준비단계

개요: 잠재평균에서 두 가지 차이 검정 방법

예제: 최면과 열감

요약

연습문제

제20장 확인적 요인분석(CFA) II: 동일성과 잠재평균

평균을 이용한 동일성 검정

단일집단, MIMIC모형

요약

연습문제

제21장 잠재성장모형

무조건적 성장모형 또는 단순성장모형

조건적 성장모형 또는 성장 설명

추가 쟁점

기타 성장자료 분석방법

요약

연습문제

제22장 잠재변수 상호작용과 SEM에서 다수준모형분석

연속변수 간 상호작용

SEM에서 다수준모형분석

요약

연습문제

제23장 요약: 경로분석, CFA, SEM, 그리고 LGM

요약

불완전하게 다루거나 다루지 않은 쟁점

추가 자료

부록

참고문헌

찾아보기