책 이미지
책 정보
· 분류 : 국내도서 > 대학교재/전문서적 > 경상계열 > 통계
· ISBN : 9791112115614
· 쪽수 : 214쪽
· 출판일 : 2025-12-30
책 소개
이 책은 다층모형의 개념과 역사적 배경을 통해, 왜 이러한 접근이 등장하게 되었는지를 설명한다. 교육 연구, 보건 연구, 지역 분석, 조직 연구 등에서 반복적으로 드러난 단일수준 분석의 한계가 어떻게 다층모형이라는 흐름을 만들어냈는지를 살펴본다. 이어서 다층자료 구조, 집단 내 상관계수, 고정효과와 임의효과의 구분, 최대우도법과 제한최대우도법의 선택 논리와 같은 핵심 개념을 통해, 연구자가 모형을 설계할 때 반드시 이해해야 할 기본 틀을 제시한다. 이는 공식을 암기하기 위한 설명이 아니라, 모형이 어떤 질문에 답하고 있는지를 구조적으로 이해하기 위한 토대이다.
이 책이 지향하는 가장 중요한 목표 중 하나는, 다층회귀모형을 실제 논문에서 어떻게 사용하고, 그 결과를 어떻게 해석해야 하는지를 구체적으로 보여주는 데 있다. 많은 연구자가 다층모형을 적용하면서도, 고정효과 계수의 의미와 임의효과 분산의 해석, 집단 효과의 비교, 그리고 모형 간 적합도 비교를 어떻게 논문 서술로 옮겨야 하는지에서 어려움을 겪는다. 이 책은 이러한 지점을 단순한 출력 해설이 아니라, 연구 질문과 가설, 그리고 이론적 맥락 속에서 결과를 어떻게 읽어야 하는가라는 관점에서 다룬다. 계수 하나하나의 유의성보다, 그 계수가 연구자가 설정한 구조적 질문에 대해 어떤 답을 제공하는지를 해석하는 데 초점을 둔다.
또한 이 책은 결과변수의 유형에 따른 다층모형의 확장, 종단자료와 성장곡선 모형, 다변량 다층모형과 같은 확장 주제를 통해, 다층모형이 단지 특정 상황에 국한된 기법이 아니라 폭넓은 연구 설계 속에서 활용될 수 있음을 보여준다. 이는 독자가 자신의 연구 맥락에 맞추어 다층적 사고를 적용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 표본수 산정에 대한 논의 역시, 기계적인 계산법 제시가 아니라, 다층 구조에서 무엇이 정보의 크기를 결정하는가에 대한 문제의식을 공유하는 데 목적이 있다.
실증 분석 부분에서는 Python, SPSS, Stata, R, SAS, Bayesian 접근, Mplus 등 다양한 도구를 소개하지만, 이 책의 초점은 특정 소프트웨어의 사용법에 있지 않다. 서로 다른 환경에서도 공통으로 유지되는 다층모형의 논리와 해석 틀을 이해하도록 하는 데 있다. 동일한 자료를 두고도 도구에 따라 출력 형식은 달라질 수 있으나, 연구자가 읽어내야 할 의미 구조는 변하지 않는다. 이 책은 바로 그 공통의 해석 언어를 제공하고자 한다.
이어지는 두 개의 실증 사례, 이용만족도와 주거만족도 분석은 이 책의 문제의식이 실제 연구에서 어떻게 구현될 수 있는지를 보여주는 장이다. 연구모형의 설정, 설문 구성, 기초 분석, 다층회귀모형의 적용, 고정효과와 임의효과의 해석, 그리고 변수 중요도 분석까지의 과정을 통해, 독자는 하나의 완결된 연구 흐름을 따라가게 된다. 여기서 중요한 것은 결과의 크기 자체가 아니라, 다층적 구조를 통해 무엇을 새롭게 볼 수 있었는가이다. 단지 개인 특성만으로는 설명되지 않던 차이가 집단 수준에서 어떻게 드러나는지, 그리고 그 차이가 정책적·실무적 판단에 어떤 시사점을 제공하는지를 함께 제시한다.
이 책은 통계 기법을 많이 아는 연구자를 만드는 것을 목표로 하지 않는다. 대신, 모형을 통해 현실을 해석하고, 그 해석을 다시 언어로 풀어내어 학문적 논의와 실무적 판단을 연결할 수 있는 연구자를 돕고자 한다. 다층회귀모형은 그 자체로 목적이 아니라, 복합적인 현실을 보다 정직하게 바라보기 위한 하나의 창이다. 이 책을 통해 독자는 그 창을 어떻게 열고, 무엇을 보고, 그리고 본 것을 어떻게 말해야 하는지를 차분히 익히게 될 것이다.
마지막으로 이 책은 완결된 해답을 제시하기보다, 더 나은 질문을 던질 수 있도록 안내하는 데 의미를 둔다. 어떤 모형도 현실을 완전히 대변하지는 못하며, 모든 분석 결과는 언제나 잠정적이다. 그럼에도 불구하고 연구를 계속하는 이유는, 불완전한 도구를 통해서라도 현실을 조금 더 깊이 이해하고, 그 이해를 바탕으로 더 나은 선택을 모색하고자 하기 때문이다. 이 책이 다층회귀모형이라는 하나의 접근을 통해, 독자 각자가 자신의 연구와 실천 속에서 그러한 탐구를 이어가는 데 작은 디딤돌이 되기를 기대한다.
목차
1. 통계연구 방법론 1
1) 통계적 접근의 철학적 기반 2
2) 계량분석이 암묵적으로 전제하는 현실관 4
3) 변수와 지표가 현실을 대변하지 못하는 구조적 한계 4
4) 통계적 접근의 철학적 기반 5
(1) 카를 포퍼 ? 반증주의 6
(2) 토마스 쿤 ? 패러다임 이론과 과학혁명 6
(3) 피터 체크랜드 ? 소프트 시스템 방법론(SSM) 7
5) Rubin Causal Model(RCM) 8
(1) 무작위 실험 (Randomized Controlled Trials, RCT) 10
(2) 성향점수 매칭(PSM) 10
(3) 이중차분(Difference-in-Differences, DiD) 11
(4) 도구변수법(IV) 11
(5) 회귀단절설계(RDD) 15
(6) 내생성 16
2. 다층회귀모형(Multilevel modeling) 19
1) 다층모형의 개념과 역사적 배경 19
(1) 다층모형이란? 19
(2) 다층모형의 배경 20
(3) 다층모형의 구조와 수준의 개념 21
(4) 다층모형으로 검증 가능한 가설 유형 22
(5) 역사적 배경 23
(6) 용어 변천 25
2) 다층회귀모형의 개념 27
(1) 다층모형의 기본 가정 29
(2) 다층자료 구조 개념 31
(3) 다중 반응변수 구조 33
(4) 집단 내 상관계수(ICC) 35
(5) 다층수준이 2수준을 초과하는 경우 기본 논리 36
(6) 무작위 회귀계수와 고정 회귀계수의 구분 38
(7) ML과 REML의 선택 논리 39
3) 결과변수 유형에 따른 다층모형의 확장 40
(1) 로지스틱 다층모형의 개념과 해석 41
(2) 다항 로지스틱 다층모형 42
(3) 포아송 다층모형과 계수형 결과변수 43
(4) 생존분석과 다층모형의 결합 43
4) 그래프와 방정식을 통한 다층모형의 이해 44
(1) 단일수준 최소제곱 회귀와 그 한계 44
(2) 무작위 절편 모형의 직관과 구조 46
(3) 무작위 기울기 모형과 효과의 이질성 48
(4) 삼수준 모형(복합적 위계)과 이분산성 52
(5) 고정효과 모형과 다층모형의 대비 54
(6) 순위화와 기관 성과 해석의 문제 56
5) 다층모형 분석의 확장과 적용 맥락 58
(1) 다변량 다층모형의 기본 논리 59
(2) 연관성 모형과 예측 모형의 구분 59
(3) 연관성 모형에서의 다층모형 활용 60
(4) 예측 모형과 예후 모형에서의 다층모형 활용 61
6) 종단연구와 다층모형의 결합 62
(1) 종단자료의 기본 구조와 분석 논리 63
(2) 예시를 통한 종단 다층모형의 이해 64
(3) 성장곡선 모형의 개념과 해석 64
(4) 종단자료 분석의 다른 접근과의 비교 65
(5) 종단 다층모형의 확장과 상위 수준 군집 66
(6) 종단연구에서의 결측치 문제 67
7) 다변량 다층모형의 필요성과 기본 개념 67
(1) 다변량 다층모형의 분석 논리 68
(2) 일반적 다변량 다층모형 접근 69
(3) 다변량 다층모형과 연구 설계의 관계 70
8) 다층연구에서 표본수 산정의 문제의식 70
(1) 단일수준 연구에서의 표본수 산정 논리 71
(2) 다층연구에서 표본수 산정의 핵심 요소 72
(3) 다층 표본수 산정의 실제적 접근 72
(4) 예시를 통한 판단 기준의 설명 73
(5) 어떤 표본수 계산을 선택해야 하는가 74
3. 다층모형 실증분석 76
1) 다층회귀모형 주요 소프트웨어 및 함수 76
(1) Python 76
(2) SPSS 79
(3) Stata 80
(4) R 82
(5) SAS PROC MIXED와 PROC GLIMMIX 85
(6) Bayesian 접근: R brms와 rstanarm 86
(7) Mplus 88
(8) 기타 도구 89
2) SPSS 92
(1) GENLIN 92
(2) MIXED 98
(3) 군집간상관계수 ICC 103
3) STATA 105
(1) gllamm 105
(2) 집단별 기울기 이질성: 고정효과 상호작용 108
(3) 랜덤 절편 다층회귀모형(mixed reml] 111
(4) 랜덤 절편 다층회귀모형[최대우도법] 114
4. 다층회귀모형 분석(이용만족도) 117
1) 다층회귀 연구모형과 분석방법 117
(1) 다층회귀 모형 분석 개요 117
(2) 다층회귀모형 및 분석방법 118
2) 설문구성과 분석결과 요약 125
(1) 설문구성 125
(2) 분석결과 요약 127
3) 다층회귀모형 실증분석 131
(1) 다층회귀모형 분석개요 131
(2) 요인별 고정효과·임의효과 분석결과 133
(3) 요인별 다층회귀모형 타당성(ICC) 134
(4) 요인별 고정효과 모형 추정 결과 140
4) 변수별 다층회귀모형 분석 143
(1) 변수별 임의효과·고정효과 추정결과 143
(2) 변수별 고정 효과 모형 추정 결과 146
5) 다층회귀모형 변수 중요도 149
6) DBSCAN의 클러스터 분석 151
(1) DBSCAN의 클러스터 분포 151
(2) DBSCAN 결과 기반 변수중요도 156
5. 다층회귀모형 분석(주거만족도) 160
1) 다층회귀 연구모형과 분석방법 160
