Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.1
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pp.15-35
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2020
In research on behavioral studies, significant attention has been paid to the stage-sequential process for multiple latent class variables. We now explore the stage-sequential process of multiple latent class variables using the multivariate latent class profile analysis (MLCPA). A latent profile variable, representing the stage-sequential process in MLCPA, is formed by a set of repeatedly measured categorical response variables. This paper proposes the extended MLCPA in order to explain an association between the latent profile variable and the latent group variable as a form of a two-dimensional contingency table. We applied the extended MLCPA to the National Longitudinal Survey on Youth 1997 (NLSY97) data to investigate the association between of developmental progression of depression and substance use behaviors among adolescents who experienced Authoritarian parental styles in their youth.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.2
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pp.241-254
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2020
This study proposes generalized models of joint latent class analysis (JLCA) for longitudinal data in two approaches, a JLCA with latent profile (JLCPA) and a JLCA with latent transition (JLTA). Our models reflect cross-sectional as well as longitudinal dependence among multiple latent classes and track multiple class-sequences over time. For the identifiability and meaningful inference, EM algorithm produces maximum-likelihood estimates under local independence assumptions. As an empirical analysis, we apply our models to track the joint patterns of adolescent depression and anxiety among US adolescents and show that both JLCPA and JLTA identify three adolescent emotional well-being subgroups. In addition, JLCPA classifies two representative profiles for these emotional well-being subgroups across time, and these profiles have different tendencies according to the parent-adolescent-relationship subgroups.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.226-236
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2021
The purpose of this study is to analyze the type of latent profile for general high school students' subject selection criteria and to identify the characteristics of the latent class. The survey data of 1072 general high school students (male; 648, female; 424) in G city, Jeollabuk-do and the scale composed of 8 sub-factors: 'SAT orientation', 'academic achievement', 'ability orientation', 'pursuit of interest', 'teacher orientation', 'career development', 'others' recommendation', and 'subject availability' were used for latent profile analysis and cross-analysis between potential layers. As a result of the analysis, high school students' perceptions of subject selection were classified into four latent profiles. The four groups were named 'High Perception Type', 'Low Perception Type', 'Self-Directed Type', and 'Stability-Oriented Type' according to their types. It was found that there was a difference between the latent classes in the importance and performance level of the subject selection criteria. These results can help identify the subject selection tendencies of latent groups in the operation of the 2015 revised curriculum and the 2025 high school credit system that emphasizes the student-centered course selection curriculum and they can also provide customized course selection guidance considering individual differences.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.23
no.2
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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.
Based on Perceptions about Mathematics Teachers (PMT) perceived by high school students, measured by 2189 students from Seoul Educational Longitudinal Study 2014 (SELS 2014), latent profile analysis (LPA) identified five distinct types of student groups (positive, partial positive, middle, negative, extreme negative). These student of positive, middle, and negative groups are positive, moderate and negative perceptions about math teachers. Partial positive group generally had a positive perception about mathematics teachers, extremely negative group was very negative about mathematics teachers. Both of these groups had peculiarly inconsistent trends and several anomalies. The Multinomial logistic regression analyses also indicated that individual factors (gender, major, self-concept, resilience, self-assessment, career maturity), school factors (friendship, relationship with school teachers) and parental factors (academic-relationship, emotional-relationship) were significant predictors of PMT profile groups. The Analysis of variance also indicated that mathematics class (attitude, satisfaction and atmosphere), Mathematics achievement were significant predictors of PMT profile groups. The profiling of perceptions about mathematics teachers resulted in enhanced understanding of the complex range of processes students employed. During mathematics class, implementation of smooth interactions and communications between students and teachers added in the teaching and learning of mathematics.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.3
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pp.137-148
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2023
The purpose of this study is to classify the potential types of mental health of mothers of multicultural youth by applying Latent Profile Analysis, analyze the influence of predictors, and find out how differences in potential types affect parental efficacy. To this end, panel data for the 9th year (2019) of the Multicultural Youth Panel Survey (MAPS) were used. As a result of the analysis, first, the mental health types of mothers of multicultural adolescents were analyzed in the order of 'middle risk type of mental health'(class3) > 'high risk type of self-esteem'(class1) > 'high risk type of mental health'(class4) > 'cultural adaptation and daily life stress'(class2). Second, compared to the "class 1" group, the lower the family economy level of multicultural youth mothers, the lower the educational background of multicultural youth fathers (husbands) graduate from middle school, the lower the level of Korean, and the lower the level of communication with children, the higher the odds of belonging to the 'mental health medium risk' group (Ods). Third, compared to the 'middle risk type of mental health'(class3) and 'high risk type of mental health'(class4), the 'high risk type of self-esteem'(class1) group was found to have a significant positive (+) effect on parental efficacy.
Using a person-centered approach, the current study investigated latent profiles for the emotional and behavioral problems of students in sixth-grade in elementary school and second grade of middle school. The aim was to explore latent transition patterns and verify the factors affecting the transitions. The participants were 1,937 adolescents who responded to the 3rd year (6th grade of elementary school; Time 1), 4th year (1st grade of middle school), and 5th year (2nd grade of middle school; Time 2) of the Korean Children Youth Panel Study. Latent profile and latent transition analyses were performed. The results were as follows: first, the latent profile of emotional and behavioral problems changed from Time 1 to Time 2. The latent groups at Time 1 were classified into low, moderate, high, and externalizing-dominant, whereas at Time 2, five groups were identified: low, moderate, high, externalizing-dominant, and withdrawal-dominant. Second, transition analyses revealed that although 22.3-57.0% of latent groups remained unchanged, there were significant changes over time between groups, as a new group ('withdrawal-dominant') emerged in Time 2. Third, different factors influenced the latent profile transition of emotional and behavioral problems depending on the transition pattern. Higher levels of self-esteem, better relationships with peers and teachers, and lower levels of parental inconsistency meant emotional and behavioral problems had not worsened at Time 2. The results suggest that early interventions are needed during the transition from childhood to early adolescence.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.31
no.3
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pp.237-254
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2021
Objectives: This study aims to classify the latent profiles in the exposure to hazard factors of salaried employees and test the determinants. Methods: Latent profile analysis(LPA) was conducted using data from the fifth Korean Working Conditions Survey(KWCS). 30,050 of salaried employees were the subjects of this study. After classifying the employees, multinomial logistic regression was used to test the determinants. Results: Salaried employees were classified with three latent profiles based on the exposure to the hazard factors. Employees included in class 1(32.8%) tend to experience low level of physical hazard factors, moderate level of psychological hazard factors, and high level of office work hazard factors. Employees included in class 2(61.8%) tend to be exposed to the moderate to high level of physical hazard factors, moderate to low level of psychological hazard factors, and low level of office work hazard factors. Employees included in class 3(5.4%) tend to experience high level of psychological and physical hazard factors, and moderate level of office work hazard factors. After classification, the demographic, health-, and employment-related variables were tested. Conclusions: This study clarified the features of each class, and proved that employees in class 3 are quite hazardous in that they are exposed to physical and psychological hazard factors much more frequently than other employees. Thus, this study can be used in predicting the high-risk employees and taking preemptive measures for preventing industrial accidents.
This study explored what latent classes appear according to the combination of Belief in a Just World (BJW) and social class of middle-aged adults, and examined whether there are differences in career transiton, perceiving a calling, and working as meaning in each class and what characteristics they have. 224 middle-aged people who experienced turnover through online and offline were surveyed and analyzed by Latent Profile Analysis. The participants were divided into 5 latent classes such as; 'Relative self-satisfaction', 'Social contentment', 'Relative deprived', 'Fairness trust' and 'Fairness distrust'. According to the results of MANOVA analysis to figure out if there are differences in career transitions, perceiving a calling, and working as meaning depending on latent classes, significant differences were appeared among latent classes. Finally, multinominal logistic regression analysis was conducted to examine whether demographic characteristics and 'decent work' affect the latent group classification. As a result, the more 'decent work', the higher the probability of belonging to the class with high BJW and social class. On the basis of the results of this study, the implications on the case conceptualization and counseling strategy for adults focusing on BJW and Social class in adults and future research were discussed.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.177-179
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2023
본 연구에서는 사회복지시설 종사사의 직무만족도 유형을 살펴보고 유형별 예측변인과의 영향관계를 검증하였다. 이러한 연구목적을 검증하기 위해 보건복지부의 '사회복지시설 실태조사'(2014년) 데이터에서 직무만족도 변인에 모두 응답한 11,660명을 최종 분석하였다. 잠재프로파일 분석결과, 사회복지사의 직무만족도 유형은 4집단으로 나타나 '최상 직무만족도집단', '중상 직무만족도집단', '중간 직무만족도집단', '최하 직무만족도집단'으로 명명하였다. 다항로지스틱 분석결과, CLASS4(최상 직무만족도집단)를 준거집단으로 하여 CLASS1(최하 직무만족도집단)과 비교해 노동강도대비 보수수준 평가, 타직종대비 보수수준 평가, 시설안전도, 인권보장도를 높게 인식할수록 CLASS4(최상 직무만족도집단)에 속할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 다만, 이직의사는 낮을수록 CLASS4(최상 직무만족도집단)에 속할 확률이 높아지는 것으로 나타났다. CLASS4를 준거집단으로 하여 CLASS2집단, CLASS3집단도 비교분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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