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신착도서
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발행연도 - 2016 / 지음: 정성호 / 한나래출판사
- 도서관 미추홀도서관
- 자료실 [미추홀]일반자료실1
- 부록 부록없음
- 등록번호 KM0000444230
- ISBN 9788955661941
- 형태 171 p. 26 cm
- 한국십진분류 자연과학 > 수학 > 확률론, 통계수학
- 카테고리분류 과학/기술 > 수학 > 확률/통계학
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
책소개
구조방정식모형 분석을 처음 접하는 연구자들이 Stata 통계프로그램에 대한 기본 구조와 함께 구조방정식모형을 쉽고 명확하게 이해할 수 있도록 체계적으로 구성하였다. 실증 분석이 가능한 거의 대부분의 모형을 제시한다.
목차
1장 구조방정식모형의 개요
1.1 구조방정식모형 분석의 개요
1.2 상관분석
1.3 편상관계수분석
1.4 스피어만 & 켄달타우 상관계수분석
1.5 회귀분석
1.5.1 단순회귀분석
1.5.2 다중회귀분석
1.6 요인분석
2장 구조방정식모형 이해하기
2.1 Stata에서 분석 가능한 구조방정식 모형
2.2 툴바 소개
2.3 sem과 gsem의 옵션 구분
2.4 구조방정식모형 분석 프로세스
2.5 구조방정식모형 이해하기
2.6 구조방정식모형 추정 전반 이해하기
2.6.1 수정 전 구조방정식 모형
2.6.2 수정 후 구조방정식 모형
2.6.3 변수 간 효과 검증
2.6.4 모형적합도 검증
3장 예제로 배우는 구조방정식모형 분석
3.1 비재귀모형(Nonrecursive structural model)
3.2 다중지표 다중원인 모형(MIMIC model)
3.3 다중지표 다중원인 모형: 순서형 프로빗[MIMIC model(generalized response): ordered probit]
3.4 무한회귀모형[SUR(seemingly unrelated regression) model]
3.5 고차확인적 요인분석(Hhger-order CFA)
3.6 상관 고유성 모형(Correlated uniqueness model)
3.7 잠재성장모형(Latent growth model)
3.8 단순요인분석 모형(Single factor pass/fail measurement model)
3.9 IRT 모형[IRT(Rasch) model]
3.10 2레벨 다층모형[2-level measurement model(multilevel, generalized response)]
3.11 매개모형(mediation model)
3.12 2레벨 다층모형(gsem)[2-level(with gsem)]
3.13 3레벨 다층모형[3-level(multilevel, generalized response)]
3.14 두 요인 모형[two-factor measurement model(generalized response)]
3.15 로짓회귀/다항로짓회귀(Logistic regression/Multinomial logistic regression model)
3.16 순서형 프로빗 및 순서형 로짓(Ordered probit and ordered logit)
4장 db sem 명령어를 활용한 구조방정식모형 그리기
4.1 분석모형 그리기 및 분석
4.1.1 데이터 파일 열기
4.2 저자가 구성한 설문지 파일
참고문헌
찾아보기
1.1 구조방정식모형 분석의 개요
1.2 상관분석
1.3 편상관계수분석
1.4 스피어만 & 켄달타우 상관계수분석
1.5 회귀분석
1.5.1 단순회귀분석
1.5.2 다중회귀분석
1.6 요인분석
2장 구조방정식모형 이해하기
2.1 Stata에서 분석 가능한 구조방정식 모형
2.2 툴바 소개
2.3 sem과 gsem의 옵션 구분
2.4 구조방정식모형 분석 프로세스
2.5 구조방정식모형 이해하기
2.6 구조방정식모형 추정 전반 이해하기
2.6.1 수정 전 구조방정식 모형
2.6.2 수정 후 구조방정식 모형
2.6.3 변수 간 효과 검증
2.6.4 모형적합도 검증
3장 예제로 배우는 구조방정식모형 분석
3.1 비재귀모형(Nonrecursive structural model)
3.2 다중지표 다중원인 모형(MIMIC model)
3.3 다중지표 다중원인 모형: 순서형 프로빗[MIMIC model(generalized response): ordered probit]
3.4 무한회귀모형[SUR(seemingly unrelated regression) model]
3.5 고차확인적 요인분석(Hhger-order CFA)
3.6 상관 고유성 모형(Correlated uniqueness model)
3.7 잠재성장모형(Latent growth model)
3.8 단순요인분석 모형(Single factor pass/fail measurement model)
3.9 IRT 모형[IRT(Rasch) model]
3.10 2레벨 다층모형[2-level measurement model(multilevel, generalized response)]
3.11 매개모형(mediation model)
3.12 2레벨 다층모형(gsem)[2-level(with gsem)]
3.13 3레벨 다층모형[3-level(multilevel, generalized response)]
3.14 두 요인 모형[two-factor measurement model(generalized response)]
3.15 로짓회귀/다항로짓회귀(Logistic regression/Multinomial logistic regression model)
3.16 순서형 프로빗 및 순서형 로짓(Ordered probit and ordered logit)
4장 db sem 명령어를 활용한 구조방정식모형 그리기
4.1 분석모형 그리기 및 분석
4.1.1 데이터 파일 열기
4.2 저자가 구성한 설문지 파일
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주요 키워드
통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 0 |
| 10대 | 0 |
| 20대 | 0 |
| 30대 | 1 |
| 40대 | 0 |
| 50대 | 0 |
| 60대 | 0 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2016년 | 0 |
| 2017년 | 0 |
| 2018년 | 0 |
| 2019년 | 1 |
| 2020년 | 0 |
| 2021년 | 0 |
| 2022년 | 0 |
| 2023년 | 0 |
| 2024년 | 0 |
| 2025년 | 0 |