잠재변수를 이용한 RP/SP 결합모형에 관한 연구

김진희,정진혁,손기민 대한교통학회 2010 대한교통학회지 Vol.28 No.4

Mode choice behavior is associated with travelers’ latent behavior that is an unobservable preference to travel behavior or mode characteristics. This paper specifically addresses the problem of unobservable factors, that is latent behavior, in mode choice models. Consideration of latent behavior in mode choice models reduces the errors that come from unobservable factors. In this study, the authors defined the latent variables that mean a quantitative latent behavior factors, and developed the combined RP/SP model with latent variables using the mode choice behavior survey data. The data has traveler’s revealed preference of existent modes along the Han River and stated preference of new water transit on the Han River. Also, The data has travelers’ latent behavior. Latent variables were defined by factor analysis using the latent behaviour data. In conclusion, it is significant that the relationship between traveler’s latent behavior and mode choice behavior. In addition, the goodness-of-fit of the mode choice models with latent variables are better than the model without latent variables. 통행자의 통행수단선택행태는 개인의 사회경제적 속성과 수단의 속성뿐만 아니라 통행자 개인의 잠재된 통행행태 즉, 통행행태적 선호도 역시 큰 영향을 미친다. 통행수단선택행태에 특정한 영향을 미치는 잠재통행행태를 수단선택모형에 반영한다면 비관측요인에서 기인하는 오차를 크게 줄일 수 있고, 통행행태에 대한 다양하고 보다 합리적인 해석이 가능하다. 본 연구에서는 한강 수상대중교통 도입에 따른 수단선택행태조사 자료를 활용하여 잠재변수를 정의하고 새로운 수단에 대한 분석이 가능한 RP/SP 결합모형을 구축하였다. 잠재변수는 행태설문조사자료를 기반으로 요인분석을 통해 계량화하였다. 모형구축결과 통행자들의 잠재된 통행행태는 수단선택행태에 유의한 영향을 미치고, 잠재변수를 반영한 경우 모형의 적합도가 향상되었다. 또한 잠재행태 관점에서도 RP/SP 결합모형이 SP모형에 비해 합리적인 것으로 분석되었다.

A multivariate latent class profile analysis for longitudinal data with a latent group variable

Lee, Jung Wun,Chung, Hwan The Korean Statistical Society 2020 Communications for statistical applications and me Vol.27 No.1

In research on behavioral studies, significant attention has been paid to the stage-sequential process for multiple latent class variables. We now explore the stage-sequential process of multiple latent class variables using the multivariate latent class profile analysis (MLCPA). A latent profile variable, representing the stage-sequential process in MLCPA, is formed by a set of repeatedly measured categorical response variables. This paper proposes the extended MLCPA in order to explain an association between the latent profile variable and the latent group variable as a form of a two-dimensional contingency table. We applied the extended MLCPA to the National Longitudinal Survey on Youth 1997 (NLSY97) data to investigate the association between of developmental progression of depression and substance use behaviors among adolescents who experienced Authoritarian parental styles in their youth.

학령초기 아동의 강점ㆍ난점에 대한 잠재집단 유형과 학교적응 및 영향변인 간 관계

하문선 ( Ha Moon-sun ) 서울교육대학교 초등교육연구원 2021 한국초등교육 Vol.32 No.4

본 연구는 아동의 강점ㆍ난점에 대한 다양한 잠재집단과 결과변인 및 영향변인 간 관계를 살펴보기 위해 수행되었다. LCA 적용결과, 강점ㆍ난점에 대한 잠재집단은 최종 4개 집단으로 분류되었다. 즉 정서증상, 또래문제, 행동문제 및 과잉행동ㆍ부주의 수준이 전반적으로 가장 높고 친사회적 행동 수준이 가장 낮은 양상을 보이는 ‘고위험 집단’, 정서증상과 또래문제 수준은 높고, 행동문제와 과잉행동ㆍ부주의 수준은 가장 낮은 양상을 보이는 ‘내재화난점 집단’, 정서증상과 또래문제 수준 보다 행동문제와 과잉행동ㆍ부주의 수준이 훨씬 높은 양상을 보이는 ‘외재화난점 집단’, 정서증상, 또래문제, 행동문제 및 과잉행동ㆍ부주의 수준이 전반적으로 가장 낮고 친사회적 행동 수준이 가장 높은 양상을 보이는 ‘적응집단’으로 나타났다. 또한 잠재집단에 따라 학교적응 수준에 차이가 나타나는지 살펴본 결과, 적응집단이 학교적응 수준이 가장 높은 것으로 나타났고, 그 다음으로 내재화난점 집단이나 외현화난점 집단이었으며, 특히 고위험 집단은 학교적응에 가장 어려움을 경험하는 것으로 나타나 심각성이 드러났다. 잠재집단 분류에 영향을 미치는 변인을 검증한 결과, 여아보다는 남아가 외현화난점 집단에 속할 가능성이 높았고, 권위주의적 양육행동 수준이 높을수록 외현화난점 집단에 속할 가능성이 높았다. 또한 정서조절 수준이 낮을수록 내재화난점 집단에 속할 가능성이 높았고, 또래애착과 교사애착 수준이 낮을수록 고위험 집단에 속할 가능성이 높았다. 본 연구는 학령초기 아동의 강점ㆍ난점의 수준에 따른 다양한 이질적인 하위 잠재집단이 존재함을 파악하고, 각 잠재집단 유형별 적응 수준의 차이를 확인하였으며, 잠재집단 분류에 있어서 개인의 생물학적, 가정환경적, 개인내적, 사회환경적 변인이 어떠한 영향을 미치는지 보다 입체적이며 통합적으로 살펴보았다는 점에서 실증적 함의점이 있다. 마지막으로 본 연구의 의의와 제한점이 논의되었다. This study was conducted to examine the relationship between various latent classes according to children's strengths and difficulties, outcome variables, and influence variables. As a result of LCA application, the latent class for children's strengths and difficulties was classified into four final groups (high-risk group, internalizing problem group, externalizing problem group, adaptation group). Also, as a result of examining whether there was a difference in the level of school adjustment according to the latent class, the adaptation group showed the highest level of school adjustment, and the high-risk group experienced the most difficulty in school adjustment. As a result of examining the variables influencing the classification of the latent class, in particular, boys were more likely to belong to the externalizing problem group than girls, and the higher the level of authoritarian parenting practices, the higher the likelihood of belonging to the externalizing problem group. In addition, the lower the level of emotional regulation, the higher the likelihood of belonging to the internalizing problem group. The lower the level of peer attachment and teacher attachment, the higher the likelihood of belonging to the high-risk group. This study has empirical implications in that it identified the existence of various sub-latent classes according to children's strengths/difficulties, and confirmed the differences in the level of adaptation for each class. In addition, this study investigated the effect of gender, family environment, intrapersonal and social environment variables on class classification in a more three-dimensional and integrated way. Finally, the significance and limitations of this study were discussed.

비정규성 변수에 대하여 잠재변수를 이용한 다중대체법의 적용

송주원 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.3

When imputation is conducted under the parametric models, it is common to assume a multivariate normal distribution. Most real data include categorical variables as well as continuous variables. However, imputation models often assume normal distributions for categorical variables, since it is not easy to define a joint density function of continuous and categorical variables. In this study, we assume that a binary variable is a categorized form of a continuous latent variable that follows a normal distribution. Then, we can conduct multiple imputation using this continuous latent variable under the normal distribution assumption and obtain the binary variable from the latent variable using a cutpoint. Since this approach can be easily extended to handle ordinal variables and nominal variables, we can conduct multiple imputation of both continuous and categorical variables under the multivariate normal distribution assumption. A simulation study indicates that the suggested imputation model performs better than complete-case analysis. 모수적 방법을 사용하여 대체(imputation)를 실시할 때 다변량 정규분포를 가정하는 경우가 흔하다. 실제 자료는 정규분포를 따르지 않는 범주형 변수들도 포함하는 경우가 많지만 범주형 변수와 연속형 변수의 결합밀도함수(joint density function)를 설정하기 어려워 범주형 변수들이 정규분포를 따르는 것처럼 가정한 채 대체를 실시하는 경우가 흔히 발생한다. 본 논문에서는 이항반응 변수는 연속형 정규분포를 가진 잠재변수(latent variable)의 이분된(dichotomized) 형태라고 가정한 후 잠재변수의 정규분포를 이용하여 다중대체를 시행하고 대체된 값을 결절점(cutpoint)을 이용하여 다시 이항반응을 가진 변수로 변환하는 방법을 제안하였다. 또한, 이 방법은 순서형 변수(ordinal variable) 및 명목형 변수(nominal variables)로 확장되어 연속형 변수와 함께 다변량 정규분포 하에서 대체를 실시하는 것이 가능하다. 모의실험을 통하여 제안된 대체 방법의 성능이 연구되었는데 결측값을 무시한 채 분석을 실시하는 것 보다 정확한 평균 및 범주의 비율 추정이 가능한 것으로 나타났다.

Bayesian semiparametric analysis for latent variable models with mixed continuous and ordinal outcomes

Yemao Xi,Jianwei Gou 한국통계학회 2016 Journal of the Korean Statistical Society Vol.45 No.3

Latent variable models with continuous and ordinal responses are a useful tool for interpreting the causal interrelationships among the latent variables and building relations between the latent variables and manifest variables. These models have been successfully applied to many different fields, including behavioral, educational, and social and psychological sciences. However, most developments are constrained within parametric families, of which particular distributions are specified for the parameters of interest. This leads to difficulty in dealing with outliers and/or distribution deviations. In this paper, we propose a Bayesian semiparametric modeling for latent variable model with continuous and ordinal variables. A finite dimensional truncated stick-breaking prior is used to model the distributions of the intercepts and/or covariance structural parameters. Within the Bayesian framework, blocked Gibbs sampler is implemented to deal with the posterior analysis. Moreover, the logarithm of pseudo-marginal likelihood is used to compare the competing models. Empirical results are presented to illustrate the methodology.

아동의 집행기능곤란 잠재계층과 정서행동문제 간 관계 및 영향변인 검증: 성장혼합모형(Growth Mixture Model)의 적용

하문선(河文善) 서울대학교 교육연구소 2021 아시아교육연구 Vol.22 No.4

본 연구는 아동의 집행기능곤란에 대한 발달궤적을 파악하고, 다양한 잠재계층과 결과변인 및 영향변인 간 관계를 살펴보기 위해 수행되었다. GMM 적용결과, 집행기능곤란에 대한 잠재계층은 최종 4개 집단으로 증가 집단, 저수준 유지 집단, 감소 집단 및 고수준유지 집단으로 분류되었다. 또한 잠재계층에 따라 정서행동문제 수준에 차이가 나타나는지 살펴본 결과, 집행기능곤란 증가 집단과 고수준유지 집단은 저수준유지 집단 보다 행동문제와 과잉행동·부주의 문제 수준이 더 높은 것으로 나타났다. 잠재계층 분류에 영향을 미치는 변인을 검증한 결과, 특히 남아이거나 온정적 양육행동 수준이 낮을수록, 혹은 불안·우울 수준이 높거나 자아존중감이 낮을수록 집행기능곤란에 있어서 고수준유지집단에 속할 가능성이 높았다. 본 연구는 아동기 집행기능곤란에 있어서 고위험군 아동의 집단별 특성에 따라 차별적 개입 방안을 마련할 수 있다는 점에 실증적 함의점이 있다. 마지막으로 본 연구의 의의와 제한점이 논의되었다. This study was conducted to identify the developmental trajectory of children’s executive dysfunction and to examine the relationship between various latent classes, outcome variables, and influencing variables. As a result of GMM application, the latent class for executive dysfunction was classified into four final groups (increasing group, low-level maintenance group, decreasing group, and high-level maintenance group). Also, as a result of examining whether there was a difference in the level of emotional and behavioral problems according to the latent class, the increasing group and the high-level maintenance group were higher in the behavioral problem and hyperactivity/inattentive problem level than the low-level maintenance group. As a result of examining the variables influencing the classification of the latent class, in particular, the more boys than girls, the lower the level of compassionate parenting behavior, the higher the level of anxiety/depression, and the lower the self-esteem, the higher the likelihood of belonging to the high-level maintenance group. This study has empirical implications in that differential intervention strategies can be prepared according to the characteristics of each group of high-risk children for executive dysfunction in childhood. Finally, the significance and limitations of this study were discussed.

청소년의 자아심리변수에 대한 잠재프로파일 분류 및 분류집단에 따른 신체활동 수준과 수면시간의 차이

김은성(Kim, Eun-Sung),안현균(Ahn Hyun-Kyun),최나영(Choi, Na-Young),서은철(Seo, Eun-Chul) 한국웰니스학회 2018 한국웰니스학회지 Vol.13 No.2

본 연구는 서울 경기 지역의 청소년들을 대상으로 자아심리변수 세 가지(자아정체감, 자아탄력성, 자아존중감)에 대한 신체활동과 수면시간의 차이를 분석하고자하였다. 참여 대상자는 서울, 경기지역 남녀 중학생으로 총 253명이 연구에 참여를 하였다. 자아심리변수의 잠재 프로파일 집단에 따른 신체활동 수준과 수면시간의 차이를 분석하기 위하여 일원변량분석(One-way ANOVA)을 실시하였다. 분석 프로그램은 SPSS 24.0을 사용하였고, 사후검증은 Scheffe 방법을 적용하였다. 아울러 통계적 유의수준은 α=.05로 설정하였다. 첫 번째 집단은 자아심리를 중간수준으로 지각하는 집단(middle 집단), 두 번째 집단은 자아심리를 낮은 수준으로 지각하는 집단(low 집단), 세 번째 집단은 자아심리를 높은 수준으로 지각하는 집단(high 집단)으로 정의하였다. 분류된 집단 특성이 안정적인가를 확인하기 위하여 low, middle, high 집단에 따른 자아존중감, 자아탄력성, 자아정체감의 평균차이를 살펴본 결과, 세 요인 모두에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 세 집단 간 신체활동 수준과 수면시간의 평균차이를 살펴본 결과는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 자아심리변수의 잠재 프로파일 분류에 따른 수면시간의 차이를 살펴본 결과에서도 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 이러한 결과는 자아심리의 자아존중감, 자아탄력성, 자아정체감을 낮은 수준으로 지각하는 집단일수록 수면시간이 상대적으로 부족한 것을 나타낸다. The purpose of this study was to analyze the difference of physical activity and sleep time with three self-psychological variables (ego-identity, ego-resilience, self-esteem). A total of 253 middle and high school students participated in the study. One-way ANOVA was used to analyze differences in physical activity level and sleeping duration according to the latent profile of self-psychological variables. SPSS 24.0 was used for the analysis program and Scheffe method was used for post-test. The statistical significance level was set to α = .05. The first group was the middle group (middle group), the second group was low perception group (low group), the third group was high perception group (high roup). As a result of examining the difference of self esteem, ego resilience and ego identity according to low, middle, and high groups, it was statistically significant in all three factors in order to confirm whether the group characteristics were stable. There was a statistically significant difference between the three groups in terms of the level of physical activity and the average difference in sleep duration (p <.001). There was a statistically significant difference (p <.05) in the difference of sleep duration according to the potential profile classification. These results showed that sleeping duration was relatively insufficient for the group who perceived self - esteem, ego - resilience, and ego-identity of self psychology as low level.

행복 변동성의 차이에 관한 연구: 대학생 종단 자료를 이용한 잠재계층성장 모형 접근

권유리,최인철,최종안 한국사회및성격심리학회 2019 한국심리학회지 사회 및 성격 Vol.33 No.3

The current research aimed to explore whether and how happiness varied. While previous studies mainly focused on either the stability of happiness or the variability of happiness, we took into account the possibility that there might be differences in the patterns of variability in happiness and investigated whether happiness varied in different patterns among different people. To this end, we conducted a series of latent class growth modeling analyses with longitudinal data collected from undergraduates for three years (N = 219). The results showed that there were three different subgroups in terms of patterns of happiness change: increasing vs. stable vs. decreasing. Subsequently, the results of logistic regression analyses indicated that a few demographic variables (i.e., age and major) and Big Five traits (i.e., extroversion, emotional stability, and conscientiousness) could predict the patterns of happiness change. We discussed the implications and limitations of the current research. 본 연구는 행복의 변동 여부와 변동 양상의 차이를 알아보기 위해 실시하였다. 기존의 연구들이 행복의 평균적 변화에만 주목하여 행복을 고정된 특질 혹은 유동적 상태로 이분하여 보았던 것과 달리, 본 연구는 행복 변동 양상에서의 개인차 가능성을 고려하여, 행복의 변동이 개인에 따라 상이한 형태로 나타나는지 조사하였다. 이를 위해 3년에 걸쳐 수집된 대학생 종단 자료(N = 219)를 활용하여 행복 변화에 대한 잠재계층성장모형 분석을 실시하였다. 분석 결과, 행복 변화 유형에 따라 하위-증가형, 유지형, 그리고 감소형의 세 하위 집단이 확인되었다. 추가 로지스틱 분석 결과, 일부 인구 통계학 변인과 성격 특질 변인들이 행복 변화 유형을 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과들의 시사점 및 한계점에 대해 논하였다.

Bayesian Approach for Determining the Order p in Autoregressive Models

Kim, Chansoo,Chung, Younshik 한국통계학회 2001 Communications for statistical applications and me Vol.8 No.3

The autoregressive models have been used to describe a wade variety of time series. Then the problem of determining the order in the times series model is very important in data analysis. We consider the Bayesian approach for finding the order of autoregressive(AR) error models using the latent variable which is motivated by Tanner and Wong(1987). The latent variables are combined with the coefficient parameters and the sequential steps are proposed to set up the prior of the latent variables. Markov chain Monte Carlo method(Gibbs sampler and Metropolis-Hasting algorithm) is used in order to overcome the difficulties of Bayesian computations. Three examples including AR(3) error model are presented to illustrate our proposed methodology.

구조방정식 모형을 이용한 한국 영화 흥행 요인 분석

이관제,표티나 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.6

We propose a structural equation model of success factors of Korean theatrical movies, in which there are 9 exogenous variables and 4 latent variables. 230 Korean theatrical movies were collected from Jan/2006 to June/2009. In path analysis with 4 latents variables, the standardized path coefficient between the movie attribution and the box-office records is 0.4793 (p_value < 0.001), which implies that the movie attribution has the positive effect on the success of theatrical movies. And the standardized path coefficient between the movie external factor and the box-office records is 0.1567 (p_value < 0.001), which also implies that the movie attribution has the positive effect on the success of theatrical movies. Further, the positive effect of the movie attribution on the success of theatrical movies is three time higer than that of the movie external factor. Meanwhile, the standardized path coefficient between the movie appraise and the box-office records is not significant. We discussed the possible reasons why not. Data were analyzed using the SAS 9.1 systems's PROC CALIS. 2006년 1월부터 2009년 6월까지 국내에서 개봉한 영화 230편을 대상으로 9개의 영화관련 외생변수(exogenous variables)와 4개의 잠재변수(latent variables)를 이용하여 영화흥행요인에 대한 구조방정식 모형을 제시하였다. 제시한 모형의 경로계수(path coefficients) 추정결과, 영화의 스타와 감독의 인지도인 영화속성(attribution: ATT)은 영화 흥행(box-office record: BOR)에 양(positive)의 영향력을 가진다. 두 잠재변수 간의 표준화 경로계수가 0.4793(p값<0.001)으로 유의하게 나타났다. 그리고 개봉시기, 배급사의 역량과 관련된 영화 외적인 속성(external factor: EF) 역시 영화흥행에 양(positive)의 영향력을 가졌으며, 이때의 표준화 경로계수가 0.1567(p값<0.001)로 유의적이다. 그러므로 영화제작관련 속성이 영화흥행에 미치는 영향력이 영화 외적속성의 영향력의 3배 이상 됨을 알 수 있다. 한편, 영화의 평가(appraise: APP)는 영화흥행에 양(positive)의 영향을 미칠 것이라는 연구가설이 기각되었다. 또한 영화제작관련 속성이 영화평가에 미치는 표준화 경로계수가 0.4063(p값<0.001)으로 유의하게 나타났다. 자료분석은 SAS 9.1의 PROC CALIS를 이용한 공분산 구조분석을 통해 분석하였다.