Earticle

대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모델과 조건적 모델로 구분되는 데, 이중 무조건적 모델은 초기값과 기울기를 추정하여 적합도가 높은 모델을 추정해야 한다. 그렇지만 기존 잠재성장모형에 는 종단자료의 형태가 단순선형함수 등 특정 함수가 아닐 경우 기울기를 추정하는 체계적인 방법론이 없었다. 본 연구에서 는 뮤조건적 모델의 기울기를 추정하는데 연관규칙(Association Rule Mining)의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용하였 다. 데이터는 한국고용정보원의 2001년∼2006년에 조사한 청년 패널 데이터를 사용하였다. 제안한 방법론은 기존 단순선형 함수를 가정할 때와 비교하여 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었으며, 기울기 추정 과정을 시각화할 수 있는 부수적인 장점이 있었다.

The Latent Growth Modeling(LGM) is known as the arising analysis method of longitudinal data and it could be classified into unconditional model and conditional model. Unconditional model requires estimated value of intercept and slope to complete a model of fitness. However, the existing LGM is in absence of a structured methodology to estimate slope when longitudinal data is neither simple linear function nor the pre-defined function. This study used Sequential Pattern of Association Rule Mining to calculate slope of unconditional model. The applied dataset is 'the Youth Panel 2001-2006' from Korea Employment Information Service. The proposed methodology was able to identify increasing fitness of the model comparing to the existing simple linear function and visualizing process of slope estimation.

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.

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.

본 연구는 내향성의 적응적 특성에 초점을 두어 대학생의 내향성과 몰입의 관계에서 자기결정적 고독동기와 무조건적 자기수용의 조절된 매개모형을 제시하고 이를 검증하였다. 연구대상은 국내 4년제 대학교 남녀 대학생 283명이었으며, 주요 변인을 측정하는 자기보고식 온라인 설문조사를 실시하여 자료를 수집한 후 SPSS와 Process Macro를 활용하여 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 내향성은 몰입과 부적 상관을, 자기결정적 고독동기와는 정적상관을 보였으며, 자기결정적 고독동기와 몰입 간에도 정적상관이 있었다. 둘째, 내향성과 몰입의 관계를 자기결정적 고독동기가 부분 매개하는 것으로 나타났다. 셋째, 자기결정적 고독동기와 몰입 간의 관계에서 무조건적 자기수용의 조절효과가 유의하였다. 마지막으로, 내향성이 자기결정적 고독동기를 통해 몰입에 미치는 간접효과가 무조건적 자기수용의 수준이 높을수록 더 크게 나타나는 양상의 조절된 매개효과가 유의한 것으로 나타났다. 본 연구에서 검증된 조절된 매개모형은 대학생의 내향성이 몰입에 영향을 미치는 과정에서 자기결정적 고독동기와 무조건적 자기수용의 핵심적 역할을 이해하는 데 기여한다. 이러한 결과의 함의와 본 연구의 한계점 및 후속연구를 위한 제언을 차례로 논의하였다.

Focusing on adaptive characteristics of introversion, this study presented and tested a moderated mediation model of self-determined motivation for solitude(SDMS) and unconditional self-acceptance(USA) in the relationship between introversion and dispositional flow(DF) among Korean college students. Participants were 283 male and female students from Korean universities, and the data were collected through a self-report online survey measuring major variables, and analyzed using SPSS and Process Macro. Findings were as follows. First, introversion was negatively correlated with DF but positively correlated with SDSM while SDSM and DF were positively correlated. Second, SDSM partially mediated the relationship between introversion and DF. Third, USA moderated the relationship between SDSM and DF. Finally, the moderated mediation effects of SDSM and USA on the relationship between introversion and DF were significant, indicating that the indirect effects of introversion on DF through SDSM were greater when the level of USA was higher. The moderated mediation model tested in this study contributed to understanding the key roles of SDSM and USA in the process of introversion impacting DF among college students. Implications of the findings as well as the limitations and suggestions for future study were discussed.

In order to estimate the temporary-permanent workers’ wage gap which is caused by the difference in contract types across the marginal wage distribution with controlling for individual unobserved heterogeneity, recent studies applied UQR (unconditional quantile regression) with individual FE (fixed-effects). Since, as a dependent variable, UQR uses the RIF (recentered influence function) which has a binary outcome, UQR is a BPM (binary probability model) that has a theoretical interest in the effects on a latent dependent variable which is continuous. Based on the empirical results of Firpo et al. (2009) and the widely held belief that a LPM (linear probability model) well approximates a BPM, subsequent studies have generally used a LPM instead of a BPM. In the case of controlling for individual FE, linear FE regression and logistic FE regression can be used for a LPM and a BPM, respectively. However, these two regressions have a critical difference that individuals having no longitudinal variation in the RIF are excluded in logistic FE regression and not in linear FE regression. In a strict sense, however, individuals having no longitudinal variation in the RIF have to be excluded from the sample because the partial effects of explanatory variables on a latent continuous dependent variable are not non-existent but just not identified in these individuals. By analyzing panel data of South Korea, I find that the inclusion of individuals having no longitudinal variation in the RIF substantially underestimates both the temporary-permanent wage gap and the confidence interval of that, especially at the extreme quantiles. Even so, if the aim of the study is to just use the within-variance and not to strictly control for individual FE based on the binary choice model, it could be possible to include individuals having no longitudinal variation in a dependent variable in the analysis.