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모형개발 및 검증과정에서 모형의 동치성이 가져오는 문제
이순묵(Soonmook Lee) 한국교육평가학회 2007 교육평가연구 Vol.20 No.3
동치모형은 수학적으로는 동일한 의미를 가지므로 자료분석으로는 구분이 되지 않고 내용적으로만 구분이 되는 모형이다. 주어진 경험 자료에 동치모형들을 합치시킬 때 합치도가 동일하기 때문이다. 연구자는 주어진 모형에 대하여, 자료수집 이전에 동치 (equivalent)모형을 파악하므로써 자료에 의한 검토의 대상을 좁힐 수가 있다. 또한 자료에 비추어 합치도가 높고 내용상 적절하여 선택되는 모형 역시 이론적으로 상이한, 그러나 수학적으로는 구분이 안되는 다수의 적절한 모형에 비추어 방어될 수 있어야 할 것이다. 그러한 목적으로 주어진 모형에 대해서 경험 자료의 도움이 없이 동치모형을 유도해 낼 수 있는 사전적 규칙이 필요하다. 이 글에서는 그러한 규칙들을 소개하고 현재의 구조방정식 모형에 어떻게 활용될 수 있으며 어떤 의미를 가지는지를 논의한다. It has been widely known that there may be models that are equivalent to a given model in applications of structural equation modeling. Equivalent models show identical values on any fit measure so that they are distinguished not by mathematics of fit measures, but by substantive interpretations. However, the issue has not been well taken in applied research. It is the purpose of the present study to introduce two rules for deriving equivalent models and demonstrate existence of meaningful equivalent models to models in the published articles. The demonstrations will emphasize that authors of research are required to defend his/her models against equivalent models that have potentiality of substantive meaning. That kind of practice would be needed at three time points in the process of research: hypothesis generation stage, during specification search, and after arriving at a final model. At any of these three situations, there is a strong need to know about and apply rules for deriving equivalent models in applications of structural equation modeling.
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구조방정식모형에서 다집단 분석의 문제 및 대안으로서의 다특질 다상황 다방법 모형
이순묵(Soonmook Lee),김인혜(In-Hye Kim) 한국교육평가학회 2009 교육평가연구 Vol.22 No.1
이 연구는 구조방정식모형에서 실시하고 있는 다집단 분석의 문제를 검토하였다. 첫째로, 전통적 다집단 분석에서 특질(요인)분산의 추정에 집단(또는 상황)에 대한 분산이 합쳐져 있어 내용적 해석에 주의를 요한다. 둘째로, 상이한 집단(상황)에서 사용되는 측정치간에 있을 수 있는 동일 방법효과에 대한 표시가 불가능하다. 이러한 단점을 극복하기위해서 다특질다상황다방법 모형이 가능함을 분석적으로 제시하였다. 이 모형은 다특질다방법 모형과 다집단 분석모형의 장점을 결합한 것이다. 끝으로, 주어진 특질/상황/방법에서 전통적 다집단 분석이 유발하는 문제를 검토하기 위해 3개 특질, 3개 상황(집단), 2개 방법에 대한 모집단 공분산 행렬을 생성하였다. 실험요인으로서 표본크기(4가지), 그리고 집단(상황)분산과 특질분산의 비율(3가지)을 사용하여 얻어진 12개의 각 조건내에서 500개의 표본을 산출하여 분석하였다. 그 결과, 표본크기가 작고 집단(상황)분산이 커질수록, 다집단 분석의 초기 단계인 측정형태 동일성 검증에서 1종 오류가 증가하는 것을 발견하였다. 이에 대한 대안으로서 다특질다상황다방법 모형의 사용이 권고된다. Multi-group analysis has been used for testing generalizability of structural equation models across groups. However, the method has some problems in testing factorial invariance across groups. First, it cannot specify group factors explicitly although it specifies trait factors. Thus group(situation) factors are combined with trait factors. It is recommended to be careful in interpreting the trait factors in multi-group analysis. Second, effect of identical methods cannot be specified when they are used in different groups(situations). A model of multiple traits, multiple situations(or groups), and multiple methods(MTMSMM) is proposed to overcome the problems. Finally, a Monte-Carlo study was conducted to empirically examine the results of using traditional multi-group analysis on data of three traits, three groups(situations), and two methods. We employed two experimental factors: One is sample size(60, 100, 200, 300); the other is the ratio between group(situation) variances and the trait variances. Five hundred data sets were generated for each of the 12 conditions to obtain a proportion of type1 errors in the multi-group analyses. It has been discovered that type1 error rate is increasing as the sample size gets smaller and the relative size of group(situation) factors gets larger.
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김종남(Jong Nam Kim),이순묵(Soonmook Lee),최승원(Seungwon Choi),채정민(Jungmin Chae),서동기(Dong Gi Seo),이헌정(Heon Jeong Lee),원은수(Eun Soo Won) 대한스트레스학회 2018 스트레스硏究 Vol.26 No.2
본 연구는 한국형 역기능우울(dysfunctional depression) 척도를 개발하고 타당화하기 위한 것이다. 자료수집은 우울문제를 주호소로 하는 환자와 내담자를 대상으로 이루어졌으며, 본검사용 40개 역기능우울 문항을 사용하였다. 기존 우울척도와의 문항연계를 통해 분석한 결과(n=360), 최종 20개 문항을 선정하였다. 신뢰도 검증 결과, 높은 내적 일관성을 보였고 검사-재검사 신뢰도에서도 높은 안정성을 보였다. 요인타당도 검증 결과, 일반요인과 함께 특수요인1(신체생리적 요인), 특수요인2(비관적 인식과 소외감 요인)가 추출되었다. 기존 우울척도와의 수렴타당도도 높았다. 마지막으로 기준점수 설정을 위한 전문가 워크샵을 수행한 결과, 일상우울-준임상우울의 기준점수는 44점, 준임상우울-임상우울의 기준점수는 58점이었다. 기준점수 타당화를 위해 분석한 분류일관성과 분류정확성 모두 .85 이상으로 양호하여 기준점수가 타당하게 결정된 것으로 확인되었다. Background: The purpose of this study is to develop and validate the Korean dysfunctional depression scale, which measures pathological depression including subclinical depression and clinical depression. Methods: To achieve this purpose, we collected data from patients diagnosed as having depressive disorder and clients with chief complaints related to depression, and 360 data were analyzed. Results: Using item linkage methods, we decided 20 items as a dysfunctional depression scale for group research. The results of reliability verification show high internal consistency and stable test-retest reliability. In addition, the result of factor validity demonstrates general factor and two specific factors-the first specific factor is ‘the physical-somatic factor’ and the second specific factor is ‘the pessimistic cognition and alienation factor’. Convergent validity was also confirmed good. Lastly, this study performed standard setting workshop consisting of content experts to decide cut-scores of dysfunctional depression scale. Through the workshop, the standard cut-score of normal-subclinical depression was decided as 44 and the standard cut-score of subclinical-clinical depression was decided as 58. The classification consistency and accuracy indices were to validate standard cut-scores. Conclusions: This Korean dysfunctional depression scale is verified to have high reliability and validity.
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이순묵 高麗大學校統計硏究所 1993 應用統計 Vol.8 No.-
本 연구는 영어에서 유래되어 국내에서 사용되고 있는 통계방법의 용어들 중 사회과학 분야에서 널리 사용되고 있는 것들을 중심으로 검토하고 있다. 현재 국내에는 각 분야별로 다르게 번역되어 사용되고 있는 통계용어들이 많이 있다. 같은 의미를 소통하기위해서 서로 분야별로 다른 용어를 사용하고 있음은, 타분야의 학문을 이해하고 서로의 발전에 기여하는데 지대한 장애가 되고 있다. 本 연구에서는 사회과학 분야에서 많이 쓰이는 통계용어들을 검토하여 그중 보다 나은 용어(들)을 추천하거나 새로운 용어를 제시하고 있다. The present study concerns about summarizing the current usage of statistical terminology mainly from English. The translated statistical terminology in social sciences very depending on academic fields. Social scientists of various fields in Korea use different statistical/methodological terms to communicate the same meaning, which is a big hurdle for them to understand the contribution of others. After reviewing the various terms, some good ones are proposed that could facilitate academic communication.
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