• 대한안전경영과학회지
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• 제14권2호
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• pp.237-243
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• 2012

The more the satisfied customers increases in customer satisfaction survey, the more the company has difficultly in improving the customer satisfaction. In addition, the effectiveness of practical application of customer satisfaction survey decreases due to its constitution limitation on its data analysis. To overcome these problems, it is necessary to develop a new method to identify the strategy meanings and find the dissatisfied factors of satisfied customers using the satisfied customers reclassification. This study focuses on the satisfied customer segmentation using Latent Class Analysis. The case study shows that the satisfied customers are divided into three subgroups using Latent Class Analysis and we draw meaning results such as satisfaction and dissatisfaction factors through analyzing each group. This study is expected to play the role as the groundwork for the revitalization of customer satisfaction survey.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.615-632
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• 2017

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.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권4호
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• pp.485-506
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• 2020

본 연구는 교사의 수학적 신념이 학생의 수학적 신념에 주는 영향을 잠재집단회귀모델(Latent Class Regression Model; LCRM)을 통해 분석하였다. 분석을 위해 본 연구는 잠재집단분석(Latent Class Analysis; LCA)을 통해 교사 60명과 그 교사에게 배우는 학생 1850명의 수학적 신념을 각각 분류한 강성권, 홍진곤(2020)의 연구결과를 활용하였다. 분석결과, '수학의 본질'에 대한 교사의 신념은 학생의 '수학교과', '수학문제해결', '수학학습' 신념에 영향을 주었다. 또한, '수학의 교수'와 '수학적 능력'에 관한 교사의 신념은 학생의 '수학교과', '수학문제해결', '자아개념' 신념에 영향을 주었다. 이를 통해 본 연구는 교사의 수학적 신념이 학생의 수학적 신념에 실질적인 영향을 끼친다는 것을 통계적으로 실증하였다. 이러한 연구결과는 교사들의 연수와 관련한 목표와 내용의 설정에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 사회복지연구
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• 제40권1호
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• pp.197-234
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• 2009

유형학적 범죄 이론들은 아동기 일탈을 유발하는 일련의 위험요인들이 있으며, 아동기에 일탈행동을 시작할 경우 심각하고 만성적인 범죄자로 성장할 가능성이 높다고 주장한다. 이러한 관점에서 아동을 다양한 일탈 경험에 따라 유형화하고, 각 유형과 관련된 요인들을 규명하는 것은 아동 일탈 예방 및 치료적 개입에 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구는 한국청소년패널조사 초등패널의 1차년도와 2차년도 자료를 활용하여 (1) 개인의 일탈 경험에 기초하여 초등학교 5학년생들을 유형화하고 (2) 아동기 일탈을 유발하는 개인 관련, 가족 관련, 학교 관련, 또래 관련 위험요인들이 각 집단 유형에 미치는 영향을 규명하였다. 총 15개 일탈항목의 응답유형에 근거한 잠재적 집단 분석(Latent Class Analysis)을 통해 초등학교 5학년생들은 일탈 집단, 저일탈 집단, 비일탈(규준) 집단의 세 집단으로 유형화되었다. 다변랑 다항 로지스틱 회귀분석 결과 자기 통제력이 낮을수록, 빈곤 가정 출신일 경우, 일탈 친구가 많을수록, 남자초등학생일 경우, 집단 따돌림 피해 경험이 있을 경우 가장 높은 수준의 일탈 행동을 보이는 일탈 집단에 귀속될 확률이 높았다. 또한, 자기 통제력이 낮을수록, 공격성이 높을수록, 가정폭력에 많이 노출될수록, 교사와의 애착이 낮을수록, 일탈 친구가 많을수록 중간 수준 이하의 일탈행동을 보이는 저일탈 집단에 귀속될 확률이 높았다. 결과에 대한 논의를 바탕으로 실천적 함의와 후속연구를 위한 과제를 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권2호
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• pp.131-146
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• 2016

In research on behavioral studies, significant attention has been paid to the stage-sequential process for longitudinal data. Latent class profile analysis (LCPA) is an useful method to study sequential patterns of the behavioral development by the two-step identification process: identifying a small number of latent classes at each measurement occasion and two or more homogeneous subgroups in which individuals exhibit a similar sequence of latent class membership over time. Maximum likelihood (ML) estimates for LCPA are easily obtained by expectation-maximization (EM) algorithm, and Bayesian inference can be implemented via Markov chain Monte Carlo (MCMC). However, unusual properties in the likelihood of LCPA can cause difficulties in ML and Bayesian inference as well as estimation in small samples. This article describes and addresses erratic problems that involve conventional ML and Bayesian estimates for LCPA with small samples. We argue that these problems can be alleviated with a small amount of prior input. This study evaluates the performance of likelihood and MCMC-based estimates with the proposed prior in drawing inference over repeated sampling. Our simulation shows that estimates from the proposed methods perform better than those from the conventional ML and Bayesian method.

• 한국노년학
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• 제41권4호
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• pp.567-586
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• 2021

이 연구는 중·장년 성인의 정당한 세상에 대한 믿음(Belief in a Just World; BJW)과 사회계층의 조합에 따라 어떤 잠재집단이 나타나는지 탐색하고, 각 집단에서 진로전환, 소명의식, 일의 의미에서 차이가 있는지와 그리고 어떤 특징을 가지는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 온·오프라인 설문을 통해 이직을 경험한 중·장년층 224명을 대상으로 연구를 진행하였다. 잠재프로파일 분석 결과, BJW와 사회계층의 수준 조합에 따라 총 5개의 잠재집단이 분류되었으며, 각각 '상대적 자기만족'집단, '사회만족'집단, '상대적 박탈감'집단, '공정성 신뢰'집단, '공정성 불신'집단으로 명명하였다. 다음으로 잠재집단에 따라 진로전환, 소명의식, 일의 의미에서 차이가 있는지 살펴보기 위해 다변량 분산분석(MANOVA)을 실시하였고, 그 결과 잠재집단별로 유의한 차이가 있었다. 마지막으로 인구통계학적 특성과 '괜찮은 일 경험'이 잠재집단 분류에 영향을 미치는지 살펴보기 위하여 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 '괜찮은 일 경험'을 할수록 BJW와 사회계층이 높은 집단에 속할 확률이 높았다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 중·장년층의 진로상담에서 BJW와 사회계층을 고려한 상담전략에 대해 논의 하였고, 본 연구의 의의와 제한점을 밝혔다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1077-1095
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• 2014

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.

• 디지털융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.385-397
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• 2018

본 연구는 청소년의 건강상태에 대한 잠재계층유형을 확인하고, 이를 토대로 가족유형별 청소년의 건강에 대한 사회자본 영향력을 검증하였다. 이를 위해 "2015 한국 아동 청소년 인권실태" 자료를 활용하여, 중학교와 고등학교에 재학중인 청소년 6,912명의 자료를 분석하였다. 우선 청소년의 건강상태에 대한 잠재계층은 3개의 집단으로 분류되었다. 다음으로 다항로지스틱 회귀분석을 이용하여 잠재계층별 청소년의 건강에 대한 사회자본의 영향을 살펴본 결과, 양부모가정과 한부모가정 청소년 모두 가정 사회자본과 학교 사회자본의 수준이 높을수록 건강집단에 속할 확률이 높게 나타났다. 그러나 지역사회 사회자본에 있어서는 양부모가정과 한부모가정 청소년은 다른 양상을 보였다. 한부모가정 청소년의 경우 건강에 대한 지역사회 사회자본의 영향력은 유의미하지 않았다. 이러한 분석결과를 토대로 연구의 함의와 실천적 제언 및 후속 연구 과제를 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.1-13
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• 2005

최근 많은 연구자와 실무자들이 모집단에 내재해 있는 여러 다른 그룹(class, segment)간의 이질성을 밝혀내고 객체들을 그룹별로 세분화하는 방법 중 하나로 잠재그룹 모델(Latent class model)을 고려하고 있다. 이 논문에서는 2000년도에 국립 암 센터에 접수된 한국 내 연령별 전립선암 사망자수 자료를 기반으로, 잠재그룹 포아송 모형을 이용하여 전립선암 환자의 연령에 따른 그룹화를 시도한다. 최우추정법 등 고전적 추론방법의 한계를 극복하기 위하여 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법을 도구로 한 베이지안 추정 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 방법의 장점은 용이한 모수추정과 추정오차의 제공, 그리고 각 객체의 소속그룹의 판정과 이에 따르는 오차, 즉, 객체의 각 군집에 속할 확률, 도 구할 수 있다는 것이다. 또한 주어진 자료들에 대해 가장 적합한 그룹의 수를 결정하는 방법을 제시하여 그룹의 수나 세분화의 근거를 사전에 제공하지 않아도 자료가 주는 정보로부터 이들을 자동으로 결정하는 방법을 제시한다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제32권5호
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• pp.17-31
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• 2015

Objectives: This paper aims to identify the health related behaviors patterns and its associated factors among marriage immigrant women in Korea, and discusses their application to health promotion strategies. Methods: The study participants were 7,591 immigrant wives in Gyeonggi province who participated in health examinations conducted by the Korea Association of Health Promotion in 2011-2013. The participants completed self-administered questionnaires on sociodemographics, psychological characteristics, health status and health care factors, and health related behaviors. Results: A 3-latent-class model of health behaviors was identified related to 'lack of physical activity', 'abnormal diet', and 'not experienced medical check-up': 'high risk class', 'middle risk class', and 'low risk class'. Most of the participants belong to 'middle risk class'. Country of origin, age, length of stay, number of children, work status, health insurance status, and unmet health care needs were associated with problematic health behaviors in middle risk health behavior class. Conclusions: Health promotion and intervention programs for marriage immigrant women and their family members need to consider the health behavior patterns of physical inactivity, abnormal diet and no medical check-up and develop multiple behavior intervention with pre-existing program modification.