다변량 자료에서 변수 수 p가 큰 경우 주성분분석 등 통상적인 차원축소는 효과적이지 못할 수 있다. 효과적인 시각화가 되려면 축소공간의 차원이 2-3 정도이어야 하는데, 관측개체의 잠재적 차원이 이보다 훨씬 큰 경우가 있기 때문이다. 이 논문은 분석변수들을 다수의 잠재 차원에 분할하여 차원축소적 방법으로 탐색하고 부분들의 유기적 관계를 시각화하는 이단계 작업을 제안한다. 분석변수들을 잠재 차원에 분할하는 "잠재변인 변수군집화" 방법으로는 R팩키지 ClustOfVar를 쓰고 개별 변수군집의 시각화를 위해서 주성분분석 행렬도(biplot)를, 개별 변수군집과 외부 잠재변인 또는 외적 변수 간 관계의 시각화를 위해서는 추가변수 끼워넣기(embedding supplementary variables) 기법을 활용한다.
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 연구에서는 유로커런시와 외환시장의 초과수익률을 설명하는 여러 가지 모형을 검증하였다. 비록 Campbell-Clarida(1987)와 Lewis(1990,1991)는 이 시장에서 3개월물의 초과수익률에 대한 단일잠재변수모형을 기각할 수 없었지만 본 연구에서는 이 모형이 여러 포트폴리오에 대하여 기각되고 있음을 보여준다. 그러나 이 모형의 검증은 결합가정을 필요로 하기 때문에 모형의 기각원인을 찾는다는 것은 어려운 일이다. 기각의 가능성으로 세계 경제에 하나 이상의 위험요인이 존재할 수 있다는 것이 될 수도 있고 불안정한 상수가 원인일 수가 있다. 상수의 안정성검증에서 1979년 12월을 전후한 기간에 상수가 변하지 않는다는 귀무가설이 모든 포트폴리오에서 기각되었다. 따라서 양기간에 단일잠재변수모형과 두잠재변수모형을 검증하였다. 모든 포트폴리오에 대하여 1979년 12월 이전에는 단일변수모형이 기각되지 않았지만, 1979년 이후에는 체계적으로 기각되었다. 한편 두잠재변수모형은 양기간 모두에서 기각되지 않았다 따라서 위험요인에 변화를 주는 연방준비은행의 운영절차의 변화가 단일변수모형의 기각의 원인일 수 있다고 유추할 수 있다. 마지막으로 시간 가변적인 베타가 단일변수모형의 기각의 원인이 될 수 있는지를 검증하기 위하여 Harvey(1989,1991)에 의해서 개발된 모형을 적용해 보았지만 모형이 기각되었다. 따라서 유로커런시와 외화자산의 3개월물의 초과수익률에 두 잠재변수모형이 자료를 비교적 잘 설명한다고 볼 수 있다. 그러나 잠재변수모형의 검증은 자산가격결정의 일반균형이론의 검증도 아니고 검증력도 강하지 않기 때문에, 위험프리미엄을 설명해주는 단순한 실증분석으로 보아야 한다.
본 연구는 중소기업의 글로벌 혁신역량에 관련 선행연구를 조사분석한 연구이다. 국내외 중소기업의 글로벌혁신역량에 관한 선행연구를 광범위하게 조사한 후 중소기업의 글로벌 혁신역량에 영향을 미치는 대표적인 잠재변수를 선정한다. 각 잠재변수별로 유의적으로 판명된 지표를 분석하여 기업내부역량 중 글로벌혁신역량에 중요한 요인인 CEO역량, 기술역량, 마케팅역량, 생산역량, 인적자원역량, 재무역량, 네트워크역량으로 재분류한다. 향후 잠재변수사이의 상관관계를 분석하여 상호교호작용효과를 배제한 잠재변수별 순효과(net effect)를 분석하고자 한다.
본 연구에서는 원활한 기업승계를 통한 일자리 창출 및 국가경쟁력 제고를 위한 승계기업 육성 지원정책 및 활성화 방안에 대한 연구의 일환으로서 승계기업의 애로사항과 만족도에 관한 관계를 구명하고자 한다. 연구 결과에 따르면 원인계의 4개 잠재변수 사이에는 상관관계가 인정되며 원인계의 잠재변수인 'personal(인사)'로부터 결과계의 2개 잠재변수 사이에는 인과관계가 유의하지 않음을 알 수 있다. 즉 잠재변수인 'personal(인사)'은 잠재변수 'marketing(마케팅)', 'general(일반경영)', 'succession(승계)' 등과의 상호관계를 통해서 결과계의 잠재변수들에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
관찰연구를 이용하여 인과관계를 추론할 경우 무작위 통제시험과는 달리 교란변수로 인한 편향을 제어하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근에는 성향점수(propensity score) 를 이용한 짝짓기나 원인변수의 역확률을 가중치로 사용하는 주변구조모형이 제안되어 사용되고 있다. 이러한 인과관계 추론은 처치(treatment)가 명확히 주어진 경우에 교란변수를 통제하고 그 처치가 결과에 미치는 영향을 평가하는 방법에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 기존의 방법의 경우 원인변수인 처치가 직접관측이 가능한 범주형 변수이고 결과변수 또한 직접관측이 가능한 변수인 경우에만 사용할 수 있는 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 원인변수인 처치와 결과변수의 결괏값의 직접적인 관측이 어려운 경우, 측정오차를 고려한 잠재범주모형(latent class analysis)의 변수로 모형화 함으로써 잠재범주 간의 원인적 영향력을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 그리고 미국의 The National Longitudinal Study of Adolescent Health 자료를 이용하여, 약물사용의 잠재범주에 대한 청소년기의 비행(delinquency)이라는 잠재범주의 원인적 영향력을 추정하였다.
통행자의 통행수단선택행태는 개인의 사회경제적 속성과 수단의 속성뿐만 아니라 통행자 개인의 잠재된 통행행태 즉, 통행행태적 선호도 역시 큰 영향을 미친다. 통행수단선택행태에 특정한 영향을 미치는 잠재통행행태를 수단선택모형에 반영한다면 비관측요인에서 기인하는 오차를 크게 줄일 수 있고, 통행행태에 대한 다양하고 보다 합리적인 해석이 가능하다. 본 연구에서는 한강 수상대중교통 도입에 따른 수단선택행태조사 자료를 활용하여 잠재변수를 정의하고 새로운 수단에 대한 분석이 가능한 RP/SP 결합모형을 구축하였다. 잠재변수는 행태설문조사자료를 기반으로 요인분석을 통해 계량화하였다. 모형구축결과 통행자들의 잠재된 통행행태는 수단선택행태에 유의한 영향을 미치고, 잠재변수를 반영한 경우 모형의 적합도가 향상되었다. 또한 잠재행태 관점에서도 RP/SP 결합모형이 SP모형에 비해 합리적인 것으로 분석되었다.
무작위 통제시험에서와 달리, 관찰연구에서는 편향되지 않은 인과관계를 추론하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근 잠재범주분석(latent class analysis; LCA)에서 처치의 평균인과효과(average causal effect; ACE)를 추정하기 위한 새로운 방법들이 제안되었으나 이러한 방법들은 실제 데이터를 분석하는 응용 연구에 초점이 맞춰있다. 따라서 ACE의 참값을 알 수 없어 추정 방법의 성능을 평가하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 Park과 Chung(2014)이 제안한 방법을 개선하여, 다항범주형 처치변수가 잠재변수인 상황에서 다항범주형 결과변수에 미치는 인과효과 추정방법을 제안하고 처치변수와 결과변수가 잠재변수 또는 관측변수를 포함하는 여러 상황에서 본 연구가 제안한 인과효과 추정방법의 성능을 모의실험연구를 통하여 평가하고자 한다. 더불어 'National Longitudinal Study of Adolescents Health'자료를 사용하여 미국 여성 청소년 성장과 약물사용에 대한 인과효과를 추론하고자 한다.
잠재집단 모형은 다변량 범주형 자료 안에 숨겨진 집단을 찾는 매우 중요한 도구종의 하나이다. 하지만 실제 자료분석에서 너무 많은 관찰변수들을 포함시킨 모형은 모형을 복잡하게 만들고 또한 모수추정의 정확도에 영향을 주기 때문에 정보가 손실되지 않는 내에서 유용한 변수를 찾는 것은 중요한 문제이다. Dean과 Raftery (2010)은 잠재집단 모형에서의 변수선택을 위해 BIC를 이용한 Headlong search 알고리즘을 제시하였는데 본 논문에서는 이 방법을 대체할 수 있는 방법으로 적합한 모형으로부터 계산된 잠재집단에 속할 사후확률을 이용하여 변수 선택을 하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 잠재집단 모형의 적합성을 측정할 수 있는 새로운 통계량과 이를 이용한 변수선택 알고리즘을 제시할 것이다. 또한 제안된 방법의 효율성을 모의실험과 실증자료 분석을 통해 살펴보고자 한다.
일종의 혼합다항분포 모형이라고 볼 수 있는 잠재범주모형은 범주형 자료에서 직접 관측되지 않은 중요한 정보를 얻어낼 수 있는 유용한 도구이다. 하지만 자료에 범주형 변수 뿐 아니라 연속형 변수 혹은 빈도형 변수가 함께 포함되어 있을 경우 이 모형을 직접적으로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 특히 범주형 변수와 빈도형 변수가 함께 포함되어 있는 경우에 잠재범주모형인 혼합모드 잠재범주모형을 사용하여 텍스트 후기와 범주형 응답문항이 모두 포함된 의약품 사용 후기자료를 분석하였다. 이 분석을 통해 범주형 응답만을 사용한 보통의 잠재범주 모형에 비해 텍스트 자료를 함께 사용한 혼합모드 잠재범주모형을 사용했을때 잠재범주에 대한 보다 자세한 정보를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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