■ 프로그램 1: 종단자료 분석을 위한 다층 성장모형 (HLM)

  ● 내용:
  ◎ 종단연구의 기초
  ◎ 최신 연구경향
  ◎ 국내 패널자료 소개
  ◎ 다층모형 분석을 위한 회귀분석 복습
     범주형 변수 사용
     상호작용 모형
  ◎ 다층모형의 기초
  ◎ 종단 다층모형의 주요개념
     고정계수 및 무선계수
     중심화(centering)
     집단내 상관 (intraclass correlation)
  ◎ 선형변화 모형
  ◎ 추정방법
     Full maximum likehood
     Restricted maximum likelihood
     Empirical Bayes estimation
  ◎ 변화에 있어서 개인차를 설명하는 조건모형
  ◎ 시간의존적 변수 사용
     시간의존적 변수의 동시효과
     시간의존적 변수의 지연효과
  ◎ 다층모형에서의 상호작용 효과
     시간의존적 변수와 시간과의 상호작용 (1수준 상호작용)
     시간독립적 변수와 시간과의 상호작용 (수준간 교차 상호작용)
     시간독립적 변수 사이의 상호작용 (2수준 상호작용)
  ◎ 독립변수가 특정 값을 취할 때의 단순 변화선(simple slope)에 대한 검증
  ◎ 다층분석을 위한 자료변환 방법 
     다변량 자료를 위계적 자료로 변환
  ◎ 절편이 없는 변화모형
  ◎ 초기치 통제후 변화를 추정하기 위한 잠재회귀 모형 (latent regression models)
  ◎ 시간을 비연속 변수 처리하는 방법
     특정시점 사이의 변화량에 있어서의 개인차 검증
  ◎ HLM 프로그램 사용방법 및 결과해석
  ◎ SAS PROC MIXED 프로그램 사용방법 및 결과해석
  ◎ 집단변화평균 그래프, 개인변화 그래프 개발
  ◎ 비선형변화 형태를 위한 다차함수 모형
  ◎ 비연속 변화모형 (piecewise models)
     특정시점에서 절편이 변화하는 모형
     특정시점에서 기울기가 변화하는 모형
     특정시점에서 절편과 기울기가 모두 변화하는 모형
  ◎ 3수준 모형 1
     반복측정 ⊂ 개인 ⊂ 집단의 내재자료 분석
  ◎ 3수준 모형 2
     반복측정 ⊂ 부부와 같은 2인 ⊂ 커플과 같은 특별자료 분석
  ◎ 다변량 변화모형
     부부, 부모-자녀, 상사-부하와 같은 커플의 변화 동시 추정 (dyadic data analysis)
     커플간 변화의 영향요인에 대한 동일성 검증
  ◎ 오차 구조화 모형
  ◎ 결측자료에 대한 형태혼합모형 (pattern-mixture models)
  ◎ 종단자료에 대한 일반화 선형모형의 기초
  ◎ 이분형 반복측정 변수에 대한 다층모형
  ◎ 빈도형 반복측정 변수에 대한 다층모형


  ■ 프로그램 2: 변화분석을 위한 잠재성장모형 (LGM)

  ● 내용:
  ◎ 종단연구의 기초
  ◎ 종단자료 분석시 사용된 기존 연구방법의 문제점
  ◎ 국내 패널자료 소개
  ◎ 구조방정식 모형의 기초
  ◎ 구조방정식 모형을 적용한 변화모형
  ◎ 선형 잠재성장모형
  ◎ 변화에 있어서 개인차를 설명하는 조건모형
  ◎ AMOS 사용방법 및 결과해석
  ◎ Mplus 사용방법 및 결과해석
  ◎ 집단변화평균 그래프, 개인변화 그래프 개발
  ◎ 다층 선형변화모형과 잠재성장모형의 강점과 제한점 비교
  ◎ 시간코딩 방법
  ◎ 정의변수(definition variable)을 이용한 개인별 측정시점이 다른 자료분석
  ◎ 변화에 있어서의 개인차를 설명하는 독립변수와 초기치 사이의 상호작용 모형
  ◎ 변화의 원인과 결과 검증
     변화의 결과변수가 이분형인 경우
  ◎ 시간의존적 변수 사용
     시간의존적 변수의 동시효과 모형
     시간의존적 변수의 지연효과 모형
     시간의존적 변수의 자기회귀 모형
  ◎ 시간의존적 변수의 개인간 무선효과 검증
  ◎ 결측치(missing data) 처리방법
     확률회귀 대체법 (Stochastic regression imputation)
     Expectation-maximization (EM) 방법
     완전정보 최대우도 (full information maximum likehood) 방법
     다중대체 (multiple imputation) 방법
  ◎ 측정오차 통제를 위한 고차 잠재성장모형
  ◎ 비선형변화 형태를 위한 2차함수 모형
  ◎ 변화함수 형태 추정을 위한 Latent basis models
     시점 사이의 변화량 추정
  ◎ 비연속 잠재성장모형
     분할함수 (piecewise) 모형
     부가 성장효과 모형
  ◎ Cohort Sequential 잠재성장모형
  ◎ 변화사이의 관계 추정을 위한 다변량 잠재성장모형
  ◎ 다변량 잠재성장모형을 이용한 매개효과 검증
  ◎ 변화에 있어서의 집단차이 분석
     다집단 분석
     집단 더미변수를 이용한 분석
  ◎ 다층 잠재성장모형 1
     2수준 잠재성장모형과 3수준 다층모형과의 비교
  ◎ 다층 잠재성장모형 2
     개인수준의 시간의존적 변수의 집단수준에서의 무선효과 검증
  ◎ AMOS, Mplus 프로그램 사용방법 및 결과 해석


  ■ 프로그램 3: 위계적자료 분석을 위한 횡단 다층모형 (HLM)

  ● 내용:
  ◎ 회귀분석 복습
     범주형 독립변수 사용을 위한 코딩방법
     상호작용 모형
  ◎ 다층모형의 기초
  ◎ 주요 개념
     고정효과 및 무선효과
     집단내 상관 (ICC)
     생태학적 오류 (ecological fallacy), 원자론적 오류 (atomistic fallacy)
  ◎ 2수준 모형
     무조건 모형
     조건모형
  ◎ 중심화 (centering)
     집단평균 중심화 (group-mean centering)
     전체평균 중심화 (grand-mean centering)
  ◎ 추정방법
     Full maximum likehood
     Restricted maximum likelihood
     Empirical Bayes estimation
  ◎ HLM 프로그램 사용방법 및 결과해석
  ◎ SAS PROC MIXED 프로그램 사용방법 및 결과해석
  ◎ 모형비교
  ◎ 3수준 모형
     다양한 교차수준 상호작용
  ◎ 교차분류 모형(cross-classified Models)
     3수준 모형과 2수준 교차분류 모형의 비교
     2수준 교차분류 모형 (2수준에서 교차분류가 발생한 경우)
     3수준 교차분류 모형 (2수준에서 교차분류가 발생하고 3수준에 내재된 경우)
  ◎ 사회연결망 (social network) 자료분석
  ◎ 다층모형에서의 매개효과 분석
     단층자료내 매개효과 분석
     다층자료내 2수준 -> 2수준 -> 1수준 매개효과 분석
     다층자료내 2수준 -> 1수준 -> 1수준 매개효과 분석
     다층자료내 1수준 -> 1수준 -> 1수준 매개효과 분석
  ◎ 커플자료 분석 (dyadic data analysis)
     구분가능(distinguishable), 구분불가(indistinguishable) 커플모형
  ◎ 결측치 (missing data) 분석
     전통적인 결측치 분석방법
     다중대체(multiple imputation) 방법의 논리
     HLM을 이용한 다중대체 자료의 분석
  ◎ 일반화 선형모형의 기초
  ◎ 이분형 종속변수에 대한 다층모형
  ◎ 서열형 종속변수에 대한 다층모형
  ◎ 빈도형 종속변수에 대한 다층모형