본 연구는 교차분류 다중소속 다층모형을 소개하고, 교차분류 다중소속 다층자료에 대한 명세화 오류가 모수추정에 미치는 영향을 연구하였다. 구체적으로, 본 모의실험 연구는 이러한 교차분류 다중소속 다층자료의 특성을 무시하는 두 가지 다층모형(전통적 다층모형, 교차분류 다층모형)을 적용할 경우 발생되는 모수추정치의 상대편의성을, 교차분류 다중소속 다층자료를 올바르게 모형화한 교차분류 다중소속 다층모형의 모수추정치의 상대편의성과 비교하였다. 모의실험 결과 전통적 다층모형과 교차분류 다층모형을 적용하였을 경우, 다중소속과 관련된 고정효과가 상대적으로 과소 추정되었다. 임의효과 분산추정값은 교차분류 다중소속 다층자료의 특성을 올바르게 추정하지 못할 경우, 심각한 상대편의성이 발생하였다. 또한 모형적합도를 비교한 결과 모든 실험조건에서 준거모형인 교차분류 다중소속 다층모형이 비교모형인 두 가지 다층모형보다 교차분류 다중소속 다층자료에 더 적합한 것으로 나타났다.
This study introduced a cross-classified multiple membership multilevel model and investigated the effects of mis-specifying cross-classified multiple membership multilevel data structure in multilevel modeling estimation. The simulation study compared the relative parameter biases across three multilevel models that ignored one or more facets of a cross-classified multiple membership multilevel data structure, including a conventional multilevel model and a cross-classified multilevel model to the biases of the correctly specified cross-classified multiple membership multilevel model. The results were as follows. The fixed effect associated with multiple membership exhibited negative biases under the conventional multilevel model and cross-classified multilevel model. Variance component estimates were substantially biased when any facet of the cross-classified multiple membership multilevel data structure was incorrectly modeled. Additionally, model fit values using deviance information criterion supported the cross-classified multiple membership multilevel model over the two multilevel models across all conditions.
국문초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 논의 및 결론
Ⅵ. 참고문헌
ABSTRACT
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