이 논문의 목적은 상관분석에서 집단차 변수를 무시하였을 때 자료에 대한 잘못된 해석을 유도할 수 있음을 보여주고, 집단차를 고려한 분석의 중요성과 그 방법을 제시하는 것이었다. 연구 1은 시뮬레이션 연구로 상관구조에 대한 분석인 요인분석에서 집단차를 무시하면 자료가 지니고 있던 요인구조를 파악하지 못함을 보여주었다. 이에 대한 대비책으로 표준점수에 의한 자료의 변환 방법과 공분산 구조모형의 집단분석을 이용하는 방법등이 제시되었다. 연구 2는 사례연구로 실제 자료에서 집단의 평균차에 의한 효과가 발생하는지를 지능검사 자료를 이용하여 예증하고 이러한 문제점을 해결할 수 있는지를 보여주었다.
이 논문의 목적은 상관분석에서 집단차 변수를 무시하였을 때 자료에 대한 잘못된 해석을 유도 할 수 있음을 보여주고, 집단차를 고려한 분석의 중요성과 그 방법을 제시하는 것이었다. 연구 1은 시뮬레이션 연구로 상관구조에 대한 분석인 요인분석에서 집단차를 무시하면 자료가 지니고 있던 요인구조를 파악하지 못함을 보여주었다. 이에 대한 대비책으로 표준점수에 의한 자료의 변환방법과 공분산 구조모형의 집단분석을 이용하는 방법 등이 제시되었다. 연구 2는 사례연구로 실제 자료에서 집단의 평균차에 의한 효과가 발생하는지를 지능검사 자료를 이용하여 예증하고 이러한 문제점을 해결할 수 있는지를 보여주었다.
최근 교육학, 경영학, 심리학 등 사회과학 뿐만 아니라 공정관리, 생물정보학 등 자연과학에서도 널리 사용되고 있는 구조식 모형(structural equation modeling)에서 잠재변수점수(latent variable score)는 직접 측정이 불가능한 잠재변수를 수량화한 추정치이다. 이 연구에서는 구조식 모형을 단계(stage)별로 분할하여 분석하는 단계별 구조식 모형(stagewise SEM; SSEM)을 제안하였다. 기존 방법은 모든 관측변수의 분산-공분산을 한꺼번에 고려하므로 독립변수인 외생잠재변수(exogenous latent variable)가 종속변수인 내생잠재변수(endogenous latent variable)에 의해 영향을 받는, 논리적으로 타당하지 않은 경우가 있다. 단계별 구조식 모형은 이런 문제점을 해결할 뿐만 아니라 모형의 복잡성을 낮추어 쉽게 해를 찾을 수 있으며, 분석과정에서 생성되는 잠재변수점수로 추가 분석도 용이하다.
본 연구는 노인들의 신체적 기능, 사회적 지지, 가족지지 및 우울수준을 실태를 알아보고 이들 상호간의 관련성을 파악하며, 공분산구조분석을 통하여 신체적 기능, 사회적지지 및 가족지지가 우울수준에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 조사대상은 대전광역시에 거주하고 있는 노인 995명이었으며, 조사는 2010년 4월 1일부터 6월 30일까지의 기간 동안에 표준화된 무기명식 면접조사용 설문지를 사용하여 면접조사 하였다. 연구결과 사회적지지, 가족지지 및 신체적 기능(ADL, IADL)이 높을수록 우울수준은 낮은 경향을 보였다. 또한 공분산 구조분석 결과, 사회적 지지는 가족지지나 신체적 기능보다 우울수준에 더 큰 영향을 미쳤으며, 사회적지지, 가족지지 및 신체적 기능이 높을수록 우울수준을 감소시키는 효과가 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 구조방정식모형을 사용하여 설마천 유역과 청미천 유역의 장기 수문순환을 비교하였다. 이 두 유역은 특히 토지이용에서 다른 특성을 보인다. 두 유역은 강우, 유출 자료뿐만 아니라 에디공분산방법으로 측정한 실제증발산량 자료를 보유하고 있다. 분석에 사용된 강수량, 유출고, 실제증발산량은 2010년부터 2018년까지의 총 9개년 자료이다. 구조방정식모형의 구조는 기존 수문지식과 자료들 사이의 상관분석을 기반으로 결정하였다. 결과적으로 총 세 개의 구조방정식모형을 순차적으로 적용해 가며 그 적합성을 분석하였다. 공교롭게도 적용된 모형에 따라 두 유역의 수문순환 특성이 유사한 것으로도, 상이한 것으로도 판단될 수 있음을 확인하였다. 특히, 강수-증발산 사이의 되먹임 과정을 고려하는 경우에는 두 유역이 상이하다는 결과를 얻을 수 있었다. 즉, 농지(논)의 비율이 40% 이상인 청미천 유역에서는 강우와 증발산 사이의 되먹임 과정이 유의한 것으로 나타났다.
본 연구는 기존 연구들과 차별화하기 위해 소비자들의 의사결정과정단계에 기반을 둔 AIF모형(Awareness-Interest-Final Decision)을 개발하였다. 본 연구모형은 구매의사결정 내리기까지 소비자의 심리변화와 내면적 의사결정과정이 다단계적으로 이루어지고 있다는데 착안하여 구매의사결정을 내리기까지 어떤 단계를 거치는지 파악하고, 각 구매단계별 영향요인을 순서적으로 분석할 필요가 있다는데 초점을 두고 있다. 즉, 소비자의 의료기관 선택행위를 다단계로 파악하고 단계별 결정요인을 분석하였다. 이러한 관점에서 본 연구는 첫 번째 단계인 인식단계에서는 의료기관의 브랜드 인지도가 중요하며, 둘째, 관심단계에서는 의료기관의 서비스 스케이프와 서비스 품질이 중요하다고 보고 있다. 셋째, 최종결정단계에서는 가격대비 효능측면에서 소비자의 지각가치가 중요하다고 보고 있다. 결과적으로 AIF모형에서 제시한 네 가지 요인(브랜드 인지도, 서비스 스케이프, 서비스품질, 지각가치)을 고객충성도에 영향을 주는 요인으로 보고, 116명의 중국인을 대상으로 실증분석하였다. 공분산구조모형을 통한 실증분석 결과 브랜드인지도와 지각가치가 고객충성도에 유의한 결과가 나타났다.
본 연구는 공분산구조분석을 이용하여 여자고등학생의 학업스트레스, 불안, 대인의존행동특성 및 절망감이 우울에 미치는 영향을 파악하고자 시도하였다. 조사대상은 C시에 소재하고 있는 여자고등학교 학생 684명으로 하였으며, 자료 수집은 2016년 11월 1일부터 12월 31일까지의 기간 동안에 구조화된 무기명 자기기입식 설문지를 이용한 설문조사에 의하였다. 자료의 분석은 SPSSWIN(ver 21.0)프로그램을 사용하여 관련변수들에 대한 우울수준의 평균치 비교 및 Pearson상관분석에 의한 상관계수를 구하였으며, 우울수준에 영향을 미치는 요인들에 대한 공분산 구조분석을 실시하였다. 연구결과, 조사대상자의 우울수준은 학업스트레스, 불안, 대인의존행동특성 및 절망감이 높을수록 유의하게 높았다. 상관관계 분석에서 우울수준은 학업스트레스, 불안, 대인의존행동특성 및 절망감과 유의한 양의 상관관계를 보였다. 공분산 구조분석 결과, 우울수준에 가장 큰 영향을 미친 요인은 불안이었고, 그 다음으로 학업스트레스, 대인의존행동특성의 순이었다. 위와 같은 결과는 여자고등학생의 우울수준은 학업스트레스, 불안, 대인의존행동특성, 절망감과의 인과관계가 성립됨을 시사한다. 따라서 여자고등학생의 우울수준을 감소시키기 위한 우울 중재 프로그램개발에 학업스트레스, 불안 및 대인의존행동특성을 낮추기 위한 방안 등이 포함되어야 할 필요성이 있다고 생각된다.
소득 수준의 향상과 사회 가치관 변화에 따른 생활수준의 향상으로, 최근 건강에 대한 관심이 지속적으로 증가하고 있으며, 그에 대한 욕구 또한 다양해지고 있다. 이에 본 연구에서는 향후 양방향 스마트 헬스를 위한 유헬스 시스템의 수용요인을 분석하여 사용자들이 이러한 시스템을 수용하는데 미치는 영향 요인을 파악하였다. 이를 위하여 유헬스 시스템의 사용자 수용 결정에 건강(Health)과 기술(Technology) 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 본 연구에서는 공분산 구조방정식모형을 적용하여 모형 검증 및 경로의 유의성을 분석하였다. 분석 결과, HPM 요인 중 건강관리경험 요인과 TAM에서 지각된 유익성 요인이 태도를 영향을 미치고, 지각된 유익성이 직접 행위 의도에 영향을 미친다는 최종 모형을 제시할 수 있었다.
지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구는 체육활동에 참가하는 은퇴노인의 재사회화와 건강증진행동, 웰니스 및 웰다잉인식에 대해 융합적 모형을 설정하여 각 변인 간 인과관계를 규명하는데 목적이 있다. 은퇴노인 769명을 대상으로 웰다잉인식에 대한 구조모형을 검증한 결과, 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 체육활동참가 은퇴노인의 웰다잉인식에 대한 융합적 연구모형의 적합도를 검증한 결과, 건강증진행동의 하위변인 신체관리와 웰니스의 하위변인 신체건강을 공분산 처리한 후의 최종모형은 적합하였다. 둘째, 은퇴노인의 웰다인인식에 영향을 미치는 재사회화와 건강증증행동 및 웰니스 간의 영향력을 검증한 결과에서, 구조모형 경로는 총 6개로 재사회화${\rightarrow}$웰다잉인식, 재사회화${\rightarrow}$건강증진행동, 재사회화${\rightarrow}$웰니스, 건강증진행동${\rightarrow}$웰니스, 건강증진행동${\rightarrow}$웰다잉인식, 웰니스${\rightarrow}$웰다잉인식 으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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