연구동향 분석

불완전 종단자료의 분석에서 다층성장모형과 잠재성장모형의 고정효과 모수 추정 비교

이영준 강상진 이규민 2014년

논문상세정보
인용/피인용
' 불완전 종단자료의 분석에서 다층성장모형과 잠재성장모형의 고정효과 모수 추정 비교' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 교육학
  • incompletelongitudinaldata
  • latent growth model
  • missingmechanisms
  • multilevel growth model
  • timespacing
  • 결측유형
  • 관찰간격
  • 다층 성장 모형
  • 불완전종단자료
  • 잠재성장모형
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
15,015 4

0.1%

' 불완전 종단자료의 분석에서 다층성장모형과 잠재성장모형의 고정효과 모수 추정 비교' 의 참고문헌

  • 행정학 및 정책학 조사연구에서 결측치 발생과 처리 방법에 대한 고찰
    강민아 한국행정학보 40 (2) : 31 ~ 52 [2006]
  • 한국교육종단연구의 표본설계 자료의 질관리 및 분석방안 연구
  • 한국교육종단연구2005(Ⅵ) 종단적 가중치 및 무응답 대체법 연구 : 76 ~ 148
    홍세희 [2010]
  • 박사
    종단적 다층모형과 잠재성장모형의 비교와 분할함수 성장모형으로의 모형화 : 청소년 불안의 변화추정과 영향요인의 검증
    김진호 고려대학교 [2011]
  • 종단자료 결측치의 대체방법 비교
    양수경 한국교육 36 (1) : 165 ~ 190 [2009]
  • 불완전한 반복측정 자료의 보정방법
    우해봉 조사연구 9 (2) : 1 ~ 27 [2008]
  • lme4: Mixed-effects models using S4 classes. R package version 0.999999-0
  • Unequally spaced longitudinal data with AR(1)Serial Correlation
    Jones, R. H. Biometrics 47 : 161 ~ 175 [1991]
  • Structural Equation Modeling: Foundations and Extentions
    Kaplan, D. Sage [2009]
  • Statistical analysis with missing data
    Little R. J. A. John Wiley & Sons [2002]
  • Random coefficient models for multilevel analysis
    De Leeuw, J. Journal of Educational Statistics 11 : 57 ~ 85 [1986]
  • People are variables too : Multilevel structural equations modeling
    Mehta, P. D. Psychological Methods 10 (3) : 259 ~ 284 [2005]
  • Multiple imputation for nonresponse in surveys
    Rubin, D. B. John Wiley & Sons [1987]
  • Multilevel mixed linear model analysis using iterative generalized least squares
    Goldstein, H. Biometrika 73 : 43 ~ 56 [1986]
  • Modeling the dropout mechanism in repeated measures studies
    Little R. J. A. Journal of the American Statistical Association 90 (431) : 1112 ~ 1121 [1995]
  • Modeling Longitudinal Data
    Weiss, R. E. Springer [2005]
  • Missing data: Our view of the State of the Art
    Graham J. W. Schafer J. L. Psychological Methods 7 : 147 ~ 177 [2002]
  • Missing data in longitudinal studies
    Laird, N. M. Statistics in Medicine 7 : 305 ~ 315 [1988]
  • Missing data in Educational Research: A review of reporting practices and suggestions for improvement
    Enders C. K. Peugh J. L. Review of Educational Research 74 (4) : 525 ~ 556 [2004]
  • Missing data
    Allison, P. D. Sage [2001]
  • Maximum-likelihood estimation in panel studies with attrition
    Marini, M. M. Sociology Methodology 1980 : 314 ~ 357 [1980]
  • Linear Mixed Models for Longitudinal Data
    Verbeke, G. Springer [2000]
  • Lavaan : An R package for structural equation modeling
    Rosseel, Y. Journal of Statistical Software 48 (2) : 1 ~ 36 [2012]
  • Latent variable modeling of longitudinal and multilevel data
    Muthen, B. O. Sociological Methodology 27 (1) : 453 ~ 480 [1997]
  • Inference and missing data
    Rubin, D. B. Biometrika 63 (3) : 581 ~ 592 [1976]
  • Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods
    Raudenbush, S. W. Sage [2002]
  • Have multilevel models been structural equation models all along?
    Curran, P. J. Multivariate Behavioral Research 38 (4) : 529 ~ 569 [2003]
  • Handling drop-out in longitudinal studies
    Hogan J. W. Korkontzelou C. Roy J. Statistics in Medicine 23 : 1455 ~ 1497 [2004]
  • Full information estimation in the presence of incomplete data
    Arbuckle, J. L. Advanced Structural Equation Modeling: Issues and Techniques : 243 ~ 277 [1996]
  • Estimation in covariance component models
    Dempster, A. P. Journal of the American Statistical Society 76 : 341 ~ 353 [1981]
  • Comparisons of two statistical approaches to study growth curves : The multilevel model and the latent curve analysis
    Chou, C. P. Structural Equation Modeling : A Multidisciplinary Journal 5 (3) : 247 ~ 266 [1998]
  • Attrition in longitudinal studies: How to deal with missing data
    Twisk J. Vente W. Journal of Clinical Epidemiology 55 : 329 ~ 337 [2002]
  • Applied Longitudinal Data Analysis:Modeling Change and Event Occurrence
    Singer, J. D. Oxford University Press [2003]
  • Applied Longitudinal Anaysis
    Fitzmaurice, G. M. Wiley-Interscience [2004]
  • Application of random-effects pattern-mixture models for missing data in longitudinal studies
    Hedeker, D. Psychological Methods 2 (1) : 64 ~ 78 [1997]
  • Application of hierarchical linear models to assessing change
    Bryk, A. S. Psychological Bulletin 101 (1) : 147 ~ 158 [1987]
  • Analysis of longitudinal data with irregular, outcome-dependent follow-up
    Lin, H. Journal of the Royal Statistical Society. Series B 66 (3) : 791 ~ 813 [2004]
  • Analysis of Longitudinal Data
    Diggle, P. J. Oxford University Press Inc [1994]
  • An introduction to modern missing data analyses
    Baraldi, A. N. Journal of School Psychology 48 : 5 ~ 37 [2010]
  • Amos users’ guide
    Arbuckle, J. L. Amos Developmental Corporation [1997]
  • A review of methods for missing data
    Pigott T. D. Educational Research and Evaluation 7 (4) : 353 ~ 383 [2001]
  • A practical guide to multilevel modeling
    Peugh J. L. Journal of School Psychology 48 : 85 ~ 112 [2010]