“구조방정식 모형으로 패널데이터를 분석하는 방법”을 정면으로 다룬 국내 최초의 실전형 개론서

개인 수준의 미관측 이질성을 잠재변수로 다루는 접근과 이를 활용한 SEM 기반 패널모형의 발전은 최근 중요한 연구 흐름으로 자리 잡고 있다. 하지만 국내 SEM 관련 서적들은 최근 발전된 인과추론 중심의 SEM 연구를 충분히 반영하지 못하고 있다. 이 책은 이러한 문제의식을 바탕으로 패널자료 분석을 위한 SEM을 소개하는 입문서다. 교육학을 비롯한 사회과학 연구자들이 복잡한 수학 없이도 인과추론 가정과 연구모형을 직관적으로 이해할 수 있도록 그림 중심으로 설명하며, 스타타(Stata)의 SEM 빌더(SEM Builder)를 활용해 모형을 시각적으로 제시한다. 또 데이터를 직접 생성하는 시뮬레이션 과정을 포함하여 연구자가 인과구조와 편향 발생 과정을 체험적으로 이해하도록 돕는다. 시간의 흐름에 따라 반복 측정된 자료(패널/종단 자료) 분석에서 연구자들이 반복적으로 마주치는 핵심 난점을 단순한 기법 나열이 아니라 구조방정식 모형의 그림 중심 설명으로 정리하여, 연구자가 어떤 전제를 두고 무엇을 의미 있게 해석할 수 있는지를 한눈에 확인할 수 있다.

책은 총 5장으로 구성된다. 제1장에서는 인과추론에 필요한 최소한의 개념과 기본 가정을 정리한다. 혼동변수와 누락변수 편의, 매개효과와 총효과·직접효과, 콜라이더 편의와 같은 개념들을 그림과 스타타 시뮬레이션을 통해 설명함으로써, 관측연구에서 어떤 가정을 세워야 인과적 해석이 가능한지 직관적으로 이해할 수 있도록 했다.

제2장에서는 종단연구에서 누락변수 편의를 줄이면서 시간불변 혼동변수의 영향을 완화할 수 있는 고정효과모형을 소개하고 회귀모형과 구조방정식모형 두 가지 틀로 제시한다. 회귀모형에 기반한 집단/개인평균 중심화와 더미변수법 등을 함께 다루어, 독자가 스타타의 SEM 빌더를 활용해 동일한 모형을 구조방정식모형을 통해 직접 그려 보고 추정해 볼 수있도록 구성했다.

제3장에서는 제2장에서 소개한 고정효과모형을 출발점으로 구조방정식모형의 장점을 설명한다. 구체적으로 종단연구에서 반복측정자료의 측정오차와 결측 문제, 시간에 따라 변화하는 설명변수의 시간가변 효과, 시간불변 요인의 시간가변 영향력, 오차항의 독립성과 등 분산성 가정의 문제 등을 구조방정식모형을 통해 어떻게 다룰 수 있는지 소개한다.

제4장에서는 앞서 제시한 논의를 실제 종단자료에 가까운 예제에 적용한다. 동일한 자료에 대한 추정과 해석이 모형에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보는 과정을 통해, 독자는 연구모형의 선택이 결과의 해석에 어떠한 차이를 가져올 수 있는지 보다 분명히 인식할 수 있을 것이다.

제5장에서는 종단연구의 인과추론에서 가장 큰 쟁점 중하나인 미관측 시간가변 혼동변수(unobserved time-varying confounder)의 문제점을 다룬다. 발전된 고정효과모형으로도 해결할 수 없는 시간가변 혼동의 구조를 개괄하고, 팬텀변수(phantom variable) 및 잠재변수 기반 민감도 분석을 통해 추정된 결과가 관측되지 않은 혼동변수에 얼마나 민감한지 검토할 수 있는 몇몇 기법을 소개한다.