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초록

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The Latent Growth Modeling(LGM) is known as the typical analysis method of longitudinal data and it could be classified into unconditional model and conditional model. It is common to assume that the growth trajectory of unconditional model of LGM is linear. In the case of quasi-linear, the methodology for improving the model fitness using Sequential Pattern of Association Rule Mining is suggested. To do this, we divide longitudinal data into quintiles and extract periodic changes of the longitudinal data in each quintiles and make sequential pattern based on this periodic changes. To evaluate the effectiveness, the LGM module in SPSS AMOS was used and the dataset of the Youth Panel from 2001 to 2006 of Korea Employment Information Service. Our methodology was able to increase the fitness of the model compared to the simple linear growth trajectory.

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대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모형과 조건적 모형으로 구분한 다. 잠재성장모형의 무조건적 모형 성장궤적은 선형으로 가정하여 분석하는 경우가 많다. 본 연구는 선형 성장궤적으로 가정 하여 모형 적합도가 미달하는 경우 연관규칙기법을 이용하여 모형 적합도를 제고하는 방법론을 제안한다. 방법론은 연관규 칙 마이닝의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용한다. 이를 위하여 종단자료를 분위별로 나누고, 각 분위에 속한 종단자료 의 기간 변화를 산출한 뒤 이를 순차 패턴 화하였다. SPSS AMOS를 이용하여 한국고용정보원의 2001년부터 6년간 조사한 청년 패널 자료로 효과성을 검증하였다. 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 모형 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 종단자료와 종단연구(Longitudinal Data and Study)
2.2 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)
2.3 연관(순차패턴) 마이닝(Association[Sequential Pattern] Mining)
3. 제안방법론
3.1 적용자료
3.2 무조건적 모형의 모형 적합성
3.3 제안방법론
3.4 조건적 모형 분석
4. 결론 및 시사점
REFERENCES

키워드

종단 자료 분석 비선형 잠재성장모형 무조건적 모형 조건적 모형 연관규칙 순차패턴 Longitudinal Data Analysis Nonlinear Latent Growth Modeling Unconditional Model Conditional Model Association Rule Sequential Pattern

저자

• 조영빈 [ Yeong Bin Cho | 건국대학교 국제비즈니스학부 경영학전공 교수 ]
• 전재훈 [ Jae-Hoon Jun | 건국대학교 ICT융합공학부 의학공학전공 교수 ]
• 최병우 [ Byungwoo Choi | 건국대학교 국제비즈니스학부 경영학전공 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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