<머리말>

  필자는 어느 학술대회에서 들은 모교수로부터 다소 불편한 사실을 듣게 되었다. 일부 대학원생들은 통계로 쓰는 학위논문을 보다 선호하는데 그 이유가 선행연구검토와 연구모형만 만들어주면 분석은 사설 업체에서 다 해주기 때문이라는 것이다. 또한 기초적인 통계지식을 전혀 몰라도 할 수 있는 구조방정식을 논문의 방법론으로 선호한다는 것이다.

  구조방정식모형은 행동과학 분야에서 학위논문이나 학술지 논문에 많이 사용되고 있는 연구방법이다. 그러나 아쉽게도 필자를 포함해서 많은 연구자들이 구조방정식에 대한 깊은 이해 없이 단지 분석도구로만 사용하거나 심지어는 남용하고 있는 것도 사실이다. 특정 상업용 구조방정식 프로그램이 분석하기 쉬운 그래픽의 장점으로 인해 구조방정식을 대중화시키는 중요한 역할을 했음에도 불구하고 동시에 구조방정식의 원리에 대한 이해없이 워드 프로그램처럼 매뉴얼만 보고 분석하게 하는 잘못된 연구방법을 확산시킨 부작용을 발생시키기도 했다. 지난 수년간 구조방정식을 소개하는 대부분의 책이 거의 매뉴얼 중심으로서 기초적인 방법만을 확산시켰을 뿐 이론적 발전에 기여하지 않았다는 점에서는 필자와 함께 학계의 많은 반성이 필요한 것으로 보인다. 본서 역시 위의 비판을 피할 수 없다는 자괴감으로 인해 책 출판을 망설이기도 하였지만, 본서가 비상업용인 R을 활용한 많지 않은 소개서 중 하나이면서 동시에 구조방정식모형의 이론적 발전의 방향을 제기하고 있다는 점에서 조금의 용기를 얻고자 한다.

  현재 연구자들은 구조방정식의 이론적 지체에 대해 여러가지 고민을 갖고 있다. 특히 통제변수로서 공변량 활용여부와 함께 인과관계 추정에 대한 방법론적인 발전이 있기를 기대하고 있다. 구조방정식 자체가 많은 관측변수를 활용하는 공분산분석이기 때문에 인과관계 추정에서 다소 취약한 점이 있기 때문에 최근의 많은 학자들은 잠재변수를 활용한 모형의 인과관계 효과 추정에 관심을 갖고 연구를 진행하고 있다. 이는 (준)실험설계 접근과 맥락을 같이 한다.

  본서는 비록 R을 활용한 소개서이기는 하지만 구조방정식에서 관심을 기울여야 하는 인과관계 효과추정에 초점을 맞추고 관련 이론과 방법론 소개도 병행하고 있다. 그래서 본문에서는 통제변수로서 공변량 활용의 이유와 방법, 그리고 올바른 효과 추정을 위한 인과모형 연구와 통제방법 등을 논의하였다. 소개하는 분석사례에서도 공변량을 모형에 적극적으로 포함하여 분석하였으며, 잠재변수를 가진 모형의 (조건부) 평균 인과효과를 추정하고자 하는 EffectLiteR의 다양한 분석방법과 성향점수분석 등 준실험설계방법들을 소개하고 있다.

  필자가 조금만 더 건강하고 의욕이 넘쳤다면 이 분야의 연구를 좀 더 깊이 있게 밀고 갈 수 있었음에도 불구하고 그리하지 못한 것에 대해서는 많은 안타까움과 책임을 느끼면서 더 나은 연구가 이어지기를 기대한다. 아울러 과정에서 오해가 발생할 수 있는 표현이나 옳지 않은 설명은 모두 저자의 부족함으로 돌리고자 한다. 앞으로 내용과 관련한 많은 분들의 비판이나 의견이 있기를 기대하며 매우 감사하게 받아들이고자 한다.

  이 자리를 빌려 이 책이 나올 수 있도록 많은 도움을 주신 정재훈 사장님께 깊은 감사를 드리며 윤성사의 무궁한 발전을 기원한다. 마지막으로 존경하는 어머님의 건강회복을 빌며 사랑하는 아들 동주에게 아버지로서 늘 미안한 마음과 감사의 마음을 전한다.

2020년 2월

이석민

<차례>

제1장 회귀분석

제1절 자료정제

  1.원자료 살표보기

  2.자료 불러오기

  3.자료 변환과 탐색

  4.결측치 확인 및 처리

  5.이상치 탐색 및 제거

  6.정규분포와 자료 변환

제2절 회귀분석

  1.회귀분석의 개요

  2.자료탐색과 변환

  3.회귀분석과 가정 검증

  4.최적의 회귀모형 선택하기

제2장 구조방정식 모형의 기초

제1절 구조방정식 활용의 장점과 단점

제2절 구조방정식의 기본 모형

제3절 구조방정식 모형의 분석 절차

  1.연구모형 설정과 식별

  2.식별을 위한 연구설계

  3.잠재변수의 타당성 검증

  4.모수 추정

  5.모형의 적합도 검증

  6.측정모형의 수정

  7.수정지수의 문제

제3장 구조방정식 추정방법

제1절 lavaan 패키지 소개

제2절 측정모형 분석

제3절 구조모형 분석

제4장 인과모형과 편의 통제

제1절 공변량(통제변수) 논의

  1.사례 1: 공변량 없는 요인들 간 인과관계

  2.사례 2: 인구통계학적 변수

제2절 편의(Bias)의 유형

  1.혼란변수

  2.충돌변수

  3.측정오류

  4.선택편의

  5.매개변수

제5장 조절효과 검증

제1절 조절효과 개념과 형태

제2절 연속형 조절변수

  1.분석사례 1

  2.분석사례 2

제3절 범주형 조절변수

  1.측정모형 검증

  2.조절효과 검증

제6장 매개효과 분석

제1절 매개변수모형과 분석방법

  1.매개변수모형과 분석방법

  2.매개효과 분석 가정

  3.매개효과 크기와 통계적 유의도 검증

  4.매개변수 종류

제2절 매개효과 분석

  1.측정모형 분석

  2.구조모형 분석

제3절 조절된 매개효과 분석

제7장 잠재성장모형

제1절 개념

제2절 개체 내 변화모형 분석

제3절 개체 간 변화모형 분석

제8장 평균인과효과 분석

제1절 성향점수분석

  1.개념

  2.분석

제2절 잠재변수 기반 인과효과 모형

  1.다속성모형

  2.실질변화효과모형

  3.방법요인을 가진 다속성모형 분석

  4.다특성모형분석

  5.이중차이분석

<저자 소개>

이 석 민

서울대학교 인류학과와 정치학과에서 학사, 석사, 박사학위를 취득했으며, 서울대학교 행정대학원에서 박사후 연구원 과정을 거쳐 현재 한신대학교 공공인재학부에 재직 중이다. 정책분석평가, 사회적경제, 노인복지, 과학기술정책이 주요 연구 분야이며 실험 및 준실험연구, 시스템 다이내믹스, 공공빅데이터분석 등 데이터 분석 방법에 관심이 있다. 현재 인공지능과 시스템 다이내믹스(시뮬레이션)를 결합한 의사결정 방법 등 새로운 정책분석방법론을 연구하고 있다. 「인문사회과학을 위한 빅데이터 분석방법론」, 「R과 STATA를 활용한 평가방법론」을 출간했고, 「R을 활용한 패널데이터 분석」을 출간할 예정이다.