R을 활용한 인과모형과 구조방정식모형 분석

제1장 기본 개념
1.1 탐색적 연구와 확증적 연구
1.2 R 소프트웨어와 패키지
1.3 변수의 유형
1.4 경로도 작성
1.5 구조방정식모형의 유형
1.6 동치모형
1.7 통제변수, 매개변수, 조절변수
1.8 구조방정식모형의 구축 및 분석 절차

제2장 데이터 탐색과 준비
2.1 분석 사례 - 데이터 탐색
2.2 기술통계량
2.3 분석 사례 - 상관계수
2.4 공분산과 상관계수
2.5 결측값 처리
2.6 변수변환
2.7 표본크기
2.A 부록: SAS 프로그램의 예

제3장 회귀분석
3.1 상관분석
3.2 단순 회귀분석
3.3 편상관계수
3.4 다중 회귀분석 - 사례 1
3.5 다중 회귀분석 - 사례 2
3.6 결정계수(R-Square)
3.7 표준화추정치
3.8 다중공선성
3.9 가변수 - 질적 설명변수의 처리
3.10 다변량 회귀분석
3.A 부록: SAS 프로그램의 예

제4장 잠재변수가 없는 구조방정식모형
4.1 연구모형의 구축과 해석 절차
4.2 분석 사례 - 초기모형
4.3 적합도 평가
4.4 분석 사례 - 수정지수를 이용한 모형수정
4.5 개별 모수들에 대한 검정
4.6 붓스트랩 방법
4.7 분석 사례 - 간명한 모형 구축하기
4.8 내생 오차변수들 간의 연관성
4.9 정규분포를 따르지 않는 데이터의 경우
4.A 부록: SAS 프로그램의 예

제5장 잠재변수가 있는 구조방정식모형
5.1 구조방정식모형의 구성
5.2 분석 사례 - 초기모형
5.3 잠재변수에 대한 측정단위 규정
5.4 단일지시자 문제
5.5 분석 사례 - 적합도 평가
5.6 확증적 인자분석을 이용한 측정모형 평가
5.7 분석 사례 - 측정모형 수정
5.8 분석 사례 - 구조모형 수정
5.9 경로계수들에 대한 요약과 해석
5.10 정규분포를 따르지 않는 데이터의 경우
5.11 오차변수들 간의 연관관계
5.A 부록: SAS 프로그램의 예

제6장 매개효과 분석
6.1 직접효과, 간접효과, 총효과
6.2 회귀분석을 이용한 매개효과 검정
6.3 분석 사례 - 잠재변수가 없는 모형
6.4 다중 매개효과의 계산과 검정
6.5 분석 사례 - 잠재변수가 있는 모형
6.A 부록: SAS 프로그램의 예

제7장 조절효과(다중집단) 분석
7.1 조절효과
7.2 회귀분석을 이용한 조절효과 검정
7.3 분석 사례 - 잠재변수가 없는 모형
7.4 분석 사례 - 잠재변수가 있는 모형
7.5 상화작용 효과를 이용한 조절효과 분석
7.A 부록: SAS 프로그램의 예

제8장 요인분석(인자분석)
8.1 측정도구의 타당도와 신뢰도
8.2 탐색적 요인분석
8.3 확증적 요인분석
8.4 내적일관성 신뢰도
8.A 부록: 2-단계 확증적 요인분석
8.B 부록: SAS 프로그램의 예

제9장 PLS 모형
9.1 PLS 모형과 추정방법
9.2 분석 사례 - semPLS 패키지
9.3 붓스트랩 검정

제10장 잠재성장모형
10.1 평균 변화에 대한 분석
10.2 공변량의 효과에 대한 분석

부록. 추정방법과 적합도 지수
A.1 구조방정식모형의 수식적 표현
A.2 모형에 대한 식별
A.3 모수의 추정
A.4 적합도 통계량