As movie demands become more and more diversified, it is necessary for movie related firms to segment a whole heterogeneous market into a number of small homogeneous markets in order to identify the specific needs of consumer groups. Relevant market segmentation helps them to develop valuable offer to target segments through effective marketing planning. In this article, we introduce various segmentation methods and compare their advantages and disadvantages. In particular, we analyze "2009~2010 consumer survey data of Korean Film Industry" by using Latent Class Analysis(LCA), a statistical segmentation method which identifies exclusive set of latent classes based on consumers' responses to an observed categorical and numerical variables. It is applied PROC LCA, a new SAS procedure for conducting LCA and finally get the result of 11 distinctive clusters showing unique characteristics on their buying behaviors.
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.
최근의 고객만족도 조사에서는 만족응답으로의 쏠림현상이 발생함으로써 만족고객의 비율이 높아져 고객만족 개선안 도출이 어려워지고 있다. 게다가 이로 인한 데이터 분석의 구조적 한계로 인해 고객만족도 조사의 실제 적용을 효과성이 감소하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 만족고객을 재분류하여 보다 전략적인 의미를 도출하고 만족 고객의 불만족 요인을 찾아내기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서 는 Latent Class Analysis(LCA)를 이용하여 만족 고객의 세분화에 초점을 두어 수행되었다. 초고속인터넷 서비스의 만족고객만을 대상으로 LCA를 적용한 결과 3개의 집단으로 세분화된 결과를 얻었으며 각 집단별 만족요인과 불만족 요인을 분석하여 궁극적으로 고객만족경영을 달성할 수 있는 시사점을 도출하였다. 연구결과는 고객만족도 조사가 다양하고 입체적으로 분석되어 고객만족조사의 활성화는 물론, 고객 만족경영 향상을 위한 유용한 방법으로 활용되리라 기대한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권2호
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pp.173-191
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2017
This study develops a new type of latent class analysis (LCA) in order to explain the associations between one latent variable and several other categorical latent variables. Our model postulates that the prevalence of the latent variable of interest is affected by another latent variable composed of other several latent variables. For the parameter estimation, we propose deterministic annealing EM (DAEM) to deal with local maxima problem in the proposed model. We perform simulation study to demonstrate how DAEM can find the set of parameter estimates at the global maximum of the likelihood over the repeated samples. We apply the proposed LCA model in an investigation of the effect of and joint patterns for drug-using behavior to violent behavior among US high school male students using data from the Youth Risk Behavior Surveillance System 2015. Considering the age of male adolescents as a covariate influencing violent behavior, we identified three classes of violent behavior and three classes of drug-using behavior. We also discovered that the prevalence of violent behavior is affected by the type of drug used for drug-using behavior.
본 연구는 수학과 관련된 수학교사와 학생들의 신념을 잠재집단분석(Latent Class Analysis; LCA)을 이용하여 분석하였다. '수학의 본질', '수학의 교수', '수학적 능력'에 대한 고등학교 수학교사 60명의 설문과 '수학교과', '수학문제해결', '수학학습', '자아개념'에 대한 고등학생 1850명의 설문에 대해 유사한 응답을 한 교사와 학생을 각각 소집단으로 분류하고, 그 신념특성을 분석하며 신념프로파일을 작성하였다. 관찰결과, 수학교사들은 '수학의 본질'에 대해 3개, '수학의 교수'와 '수학적 능력'에 대해서는 각각 2개의 신념소집단으로 분류되었다. 또한, 학생들은 '자아개념'에 대해 3개, '수학교과', '수학문제해결', '수학학습'에 대해서는 각각 2개의 신념소집단으로 분류되었다. 이 연구에서 사용된 잠재집단분석은 수학적 신념을 귀납적으로 범주화하는 새로운 방법으로, 교사와 학생의 신념의 상관관계 및 인과관계를 통계적으로 분석하는데 기초가 될 수 있다.
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.
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.
이 연구는 국내 공학전공대학생들의 융합에 대한 태도를 조사하고, 공학교육인증제 프로그램 이수, 성별, 학년 변수와의 관련성을 알아보고자 이루어졌다. 구체적인 연구 목적은 다음과 같다. 첫째, 융합에 대한 태도 검사도구가 공학전공대학생들에게 신뢰롭고 타당하게 적용되는지 확인하였다. 둘째, 공학교육인증제 프로그램 이수, 성별, 학년에 따른 융합에 대한 태도의 차이가 있는지 확인하였다. 셋째, 학습자중심 접근을 바탕으로 공과대학생들의 융합에 대한 태도에 따라 분류되는 잠재집단을 탐색하였으며, 규명된 각 잠재집단과 변수간의 관계를 확인하였다. 이 연구에서는 2076명의 공과대학생들이 참여하였다. 융합에 대한 태도 검사도구의 타당성 및 신뢰성은 요인분석, 내적 일관성 신뢰도, 라쉬분석을 활용하여 확인하였으며, 분석결과 공과대학학생들에게 적용한 융합에 대한 태도 검사도구가 신뢰성과 타당함을 확인되었다. 또한 공학교육인증제 프로그램 이수, 성별, 학년에 따른 융합에 대한 태도의 차이를 확인하기 위하여 독립표본 t-검정, 분산분석을 사용하였다. 융합에 대한 태도는 공학교육인증제 프로그램, 성별, 학년에 따른 유의미한 차이가 나타났는데, 공학교육인증제 프로그램을 선택하고, 남학생이며 학년이 높을수록 융합에 대한 태도가 높게 나타났다. 마지막으로 융합에 대한 태도에 따라 구별되는 잠재집단을 탐색하기 위해 잠재집단분석(Latent class analysis)을 수행한 결과, 다섯 가지의 잠재집단이 규명되었다. 또한 규명된 잠재집단과 공학교육인증 프로그램 선택여부와 성별, 학년과의 관계를 파악하기 위해 카이제곱검정을 수행한 결과 세 변수는 모두 잠재집단 분포와 유의미한 관계가 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 학습자의 특성과 다양성을 고려한 공과대학 융합 교육에 대하여 논의하였다.
Thang Huu Nguyen;Thanh Hai Pham;Hue Thi Vu;Minh-Nguyet Thi Doan;Huong Thanh Tran;Mai Phuong Nguyen
한국의료질향상학회지
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제30권1호
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pp.3-14
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2024
Purpose: We conducted this study with the aim of characterizing safety attitudes (SA) among medical staff in a disadvantaged area of Vietnam and examining associated factors with SA. Methods: A cross-sectional survey was conducted on 442 health staff members at four hospitals in Son La Province from June until August 2021. We used the Vietnamese shortened edition of the Safety Attitudes Questionnaire to measure the SA of study participations. We chose latent class analysis (LCA) to identifying the number of latent classes of SA among the study subjects. Multinomial logistic regression was used to examine factors associated with the identified SA classes. Results: The results of our LCA showed that there were three latent classes, namely high SA group (n=150, 33.9%), moderate SA group (n=236, 53.4%), and low SA group (n=56, 12.7%). The multinomial logistic regression analysis found that medical staff who had university education and above, who were nurses, and who served in non-clinical areas were more likely to be in the moderate SA group and in the high SA group than in the low SA group. Conclusion: Based on these results, several recommendations could be made to improve the SA of healthcare workers in disadvantaged areas. Further research with larger sample sizes and more diverse populations is needed to confirm these findings and to develop effective interventions to improve the SA of healthcare workers in disadvantaged areas.
Objective: Delinquent peers are important predictors of adolescent delinquent behavior. Few studies have classified individuals into groups based on patterns of delinquent behavior among youth and their peers. This study identified latent groups based on adolescent-peer delinquency and examined psychosocial characteristics of each latent group. Methods: First, the study employed latent class analysis based on a nationally representative data of South Korean middle school students (N = 2,277). Both adolescent and peer delinquent behaviors comprised 13 items in the questionnaire that was self-reported by adolescents. Second, the study used multivariate regression models to analyze psychosocial symptoms of latent groups and conducted Wald tests to compare differences among latent groups. Results: Patterns of adolescent-peer delinquency were classified into six latent groups. "Mutual total delinquent group (1.2%)" showed high rates in most delinquent experiences. "Mutual status delinquent group (5.7%)" mainly experienced status delinquency, "Mutual violence delinquent group (5.3%)" showed high rates of violent delinquency. "Peer-only total high delinquent group (3.8%)" reported friends to have engaged in all types of delinquency and "Peer-only total medium delinquent group (11.8%)" reported peer involvement in multiple status and few violent delinquency. Finally, "low risk group (72.2%)" reported low rates of delinquency for themselves and their friends. Regression analysis showed that every "mutual" delinquent group presented significantly worse psychosocial problems than the "low risk group." Conclusion: Using person centered latent class analysis, this study classified six latent classes while considering both delinquent agents and various types of delinquency and investigated specific groups with greater risk of psychosocial problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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