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R을 이용한 다층모형

R을 이용한 다층모형

  • 백영민
  • |
  • 한나래아카데미
  • |
  • 2018-01-25 출간
  • |
  • 294페이지
  • |
  • 189 X 259 X 15 mm /641g
  • |
  • ISBN 9788955662092
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출판사서평

다층모형, 위계적 데이터 분석에 적합한 통계분석기법
데이터 분석을 하다 보면 개인별로 시간에 따른 변화패턴이 다른 경우, 집단별로 개인의 태도나 행동을 예측하는 방정식의 형태가 다른 경우를 종종 접하기 마련이다. 이때 일반적으로 사용하는 데이터 분석기법인 회귀분석이나 분산분석을 사용하면 정확하지 않거나, 심지어 현상을 왜곡시키는 결과를 얻을 수도 있다. ‘다층모형(MLM, Multi-level model)’은 위계적 데이터를 분석할 때 측정수준별 효과를 보다 효과적으로 추정할 수 있는 분석기법으로, 이러한 경우에 매우 유용하게 사용할 수 있다.
구체적으로 다층모형은 개인이 집단에 배속되어 있는 형태의 군집형 데이터, 혹은 한 개체를 여러 시점에 걸쳐 반복적으로 측정한 형태의 시계열 데이터를 분석할 때 유용하다. 따라서 여러 시점에 걸쳐 반복적으로 측정된 시계열 데이터를 사용하거나 집단별로 개인의 태도형성이나 행동패턴이 어떻게 다른지를 연구하는 학문분과(언론학, 경제학, 사회학, 정치학, 교육학, 경영학 등)에 몸담고 있는 연구자들이 효과적으로 사용할 수 있다.

목차

1부 일반선형모형과 다층모형
1장 다층모형은 왜 필요한가?
2장 위계적 데이터 분석시 일반선형모형 사용의 문제점
3장 다층모형 이해를 위한 필수 개념들
3.1 위계적 데이터 구조: 군집형 데이터 대(對) 시계열 데이터
3.2 효과의 종류: 고정효과 대(對) 랜덤효과
3.3 독립변수 변환: 전체평균 중심화변환 대(對) 집단평균 중심화변환
3.4 다층모형 추정법: 제한적 최대우도 추정법(REML) 대(對) 최대우도 추정법(ML)

2부 다층모형 추정을 위한 데이터 사전처리
1장 군집형 데이터의 사전처리: merge() 함수와 inner_join() 함수
2장 시계열 데이터의 사전처리: reshape() 함수와 gather() 함수
3장 집단평균 중심화변환

3부 다층모형 구성 및 추정
1장 2층모형
1.1 2수준 시계열 데이터
1.2 군집형 데이터
2장 3층모형
3장 일반다층모형: 정규분포가 아닌 종속변수인 경우
3.1 로지스틱 다층모형
3.2 포아송 다층모형
4장 교차분류모형

4부 다층모형과 기타 고급 통계기법
1장 구조방정식모형(SEM)
2장 문항반응이론(IRT) 모형
3장 메타분석(meta-analysis)
4장 일반화추정방정식(GEE)

5부 마무리
1장 요약
2장 다층모형을 둘러싼 논란

참고문헌
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