잠재성장모형의 시간 변수 설정에 따른 추정 결과와 해석 비교
A comparative study on different time metrics in estimating and interpreting latent growth models
- 주제(키워드) 잠재성장모형 , 시간 변수 , 패널데이터 분석 , latent growth model , time metric , panel data analysis
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 석혜원
- 발행년도 2020
- 학위수여년월 2020. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 심리학과
- UCI I804:11029-000000064741
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
심리학에서는 시간에 따른 개개인의 성장과 변화를 분석하기 위해 잠재성장모형이 활발히 사용되고 있다. 잠재성장모형은 관심 변수를 시간에 대한 함수로 표현함으로써 시간에 따른 변화 패턴을 분석할 수 있는 모형이며, 따라서 시간 변수를 신중하게 선택하는 것은 매우 중요하다. 그러나 잠재성장모형을 사용한 선행 연구들을 살펴보았을 때, 적절한 시간 변수가 무엇인지에 대해 크게 고민하지 않고 시간 변수를 임의로 선택하는 경우가 종종 있고, 이로 인해 결과를 잘못 해석하는 경우를 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 잠재성장모형을 사용할 때 시간 변수 설정에 따라 결과와 해석이 어떻게 달라질 수 있는지 살펴보고자 하였다. 먼저, 연구 1에서는 잠재성장모형을 기반으로 연령을 시간 변수로 사용하여 시뮬레이션 데이터를 생성한 후, 시간 변수가 연령과 측정 회차로 각각 다르게 설정된 잠재성장모형으로 이 데이터를 분석하여 결과에서 어떠한 차이가 있는지 확인하였다. 분석 결과, 데이터를 생성할 때 사용하였던 연령을 시간 변수로 설정하였을 때보다 측정 회차를 시간 변수로 설정하였을 때 모수 추정의 정확도가 더 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 다음으로 연구 2에서는 여성가족패널 데이터를 이용해 실제 데이터에서 시간 변수를 다르게 설정함에 따라 잠재성장모형 추정 결과와 해석이 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 시간에 따른 결혼만족도를 측정 회차, 연령, 결혼 연차의 세 가지 시간 변수를 사용하여 각각 분석한 결과, 시간 변수를 다르게 설정함에 따라 모든 모수값이 다르게 추정되었다. 특히, 시간 변수가 측정 회차일 때 평균 기울기 및 절편-기울기 상관이 상당히 다르게 추정되었다. 끝으로 본 연구의 의의와 제한점을 논의하고, 후속 연구 방향을 제안하였다.
more초록/요약
In psychology, latent growth models are widely used to examine growth or systematic change over time. Latent growth models are represented as a function of time, so it is important for researchers to choose a proper time metric carefully. However, researchers often do not care much about which time metric should be used, and misinterpret their results. Thus, in this thesis, I examined how parameter estimates and interpretations are affected by using different time metrics in latent growth models. In study 1, I conducted a Monte Carlo simulation in which data were generated based on a latent growth model with using age as the time metric, and the data were analyzed using a latent growth model under various conditions including two different time metrics, age and measurement occasion. The result showed that the estimation accuracy was lower for the inappropriate time metric, i.e., when measurement occasion was used as the time metric. In study 2, an empirical data set was analyzed to illustrate how the parameter estimates and interpretations may change depending on different time metrics. More specifically, panel data on marital satisfaction from Korean Longitudinal Survey of Woman and Families were analyzed using three different time metrics, and the results and interpretations were compared. The time metrics used in this analysis include measurement occasion, age, and year since marriage. The result showed that all the parameter estimates changed depending on which time metric was used for analysis. Especially, the estimates of average slope and intercept-slope correlation substantially varied across different time metrics. Lastly, the implications and limitations of this study were discussed and suggestions for future research were provided.
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