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책소개
목차
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PART 01 R을 활용한 네트워크 과학
CHAPTER 01 네트워크 관점...............................................................................3 1.1 소개...................................................................................................3 1.2 네트워크 접근법..................................................................................5 1.3 네트워크 모형.....................................................................................8 1.4 네트워크 이론...................................................................................14 1.5 네트워크 접근법과 모형, 그리고 이론의 관계.........................................18 1.6 결론.................................................................................................24 1.7 연습문제..........................................................................................24 CHAPTER 02 R에 대한 소개.............................................................................32 2.1 서론.................................................................................................32 2.2 R 프로그래밍 환경.............................................................................32 2.3 R 기본 프로그래밍.............................................................................35 2.4 기본 R 데이터 구조............................................................................39 2.5 함수와 패키지...................................................................................43 2.6 고급 객체 구조..................................................................................46 2.7 R에서 데이터 작업.............................................................................50 2.8 결론.................................................................................................53 2.9 연습문제..........................................................................................53 CHAPTER 03 네트워크 구조에 대한 기술적 분석..............................................56 3.1 소개.................................................................................................56 3.2 복잡계와 네트워크 과학......................................................................58 3.3 네트워크 과학에서 네트워크 심리측정학까지.........................................60 3.4 네트워크 만들기................................................................................62 3.5 네트워크 분석하기.............................................................................64 3.6 반지의 제왕 예시...............................................................................81 3.7 결론.................................................................................................82 3.8 연습문제..........................................................................................83 CHAPTER 04 qgraph를 활용한 네트워크 구성 및 도안....................................87 4.1 소개.................................................................................................87 4.2 qgraph 기능.....................................................................................87 4.3 qgraph 해석.....................................................................................94 4.4 qgraph 네트워크 저장하기.................................................................99 4.5 qgraph를 사용하여 네트워크 기본 분석하기........................................100 4.6 결론...............................................................................................101 4.7 연습문제........................................................................................103 CHAPTER 05 연관성 및 조건부 독립성...........................................................106 5.1 소개...............................................................................................106 5.2 독립성과 의존성..............................................................................108 5.3 조건부 독립성.................................................................................111 5.4 통계적 의존성의 검증.......................................................................114 5.5 조건부 의존성은 어디에서 연유하는가?..............................................116 5.6 결론...............................................................................................119 5.7 연습문제........................................................................................119 PART 02 비방향성 네트워크 모델 추정 CHAPTER 06 쌍별 마르코프 네트워크............................................................125 6.1 소개...............................................................................................125 6.2 쌍별 마르코프 네트워크....................................................................127 6.3 쌍별 마르코프 네트워크의 해석 ........................................................129 6.4 포화 네트워크 모델 추정하기.............................................................139 6.5 결론...............................................................................................145 6.6 연습문제........................................................................................145 CHAPTER 07 모델 선택을 사용한 네트워크 구조 추정....................................150 7.1 소개...............................................................................................150 7.2 다변량 통계 모델의 비교...................................................................151 7.3 임계치 설정 및 가지치기 ..................................................................156 7.4 모델 검색.......................................................................................160 7.5 정규화 ..........................................................................................164 7.6 응용 연구자를 위한 권장 사항 ..........................................................169 7.7 연습문제........................................................................................177 CHAPTER 08 네트워크 안정성, 비교, 재현가능성...........................................182 8.1 소개...............................................................................................182 8.2 단일 표본에서의 안정성과 정확도 .....................................................185 8.3 다중 표본의 분석과 비교...................................................................193 8.4 결론...............................................................................................208 8.5 연습문제........................................................................................208 PART 03 네트워크 모델과 종단적 자료 CHAPTER 09 종단 연구 설계 선택: 데이터와 분석의 관계..............................217 9.1 서론...............................................................................................217 9.2 데이터 설계....................................................................................218 9.3 분석방법 설계.................................................................................220 9.4 데이터와 분석의 차이.......................................................................223 9.5 동시적(contemporaneous) 효과와 시간적(temporal) 효과의 구분.............229 9.6 결론...............................................................................................232 9.7 연습문제........................................................................................232 CHAPTER 10 시계열과 패널 데이터의 네트워크 추정.....................................234 10.1 소개...............................................................................................234 10.2 그래픽 벡터 자기 회귀......................................................................235 10.3 N = 1 추정: 개인화된 네트워크 모델..................................................237 10.4 N > 1 추정: 다층 추정......................................................................244 10.5 GVAR 추정의 어려움.......................................................................254 10.6 결론...............................................................................................262 10.7 연습문제........................................................................................263 CHAPTER 11 네트워크 변화의 모델링............................................................271 11.1 서론...............................................................................................271 11.2 시간 변동 네트워크 모델...................................................................274 11.3 시간 변동 네트워크 모델 추정...........................................................277 11.4 기분을 측정한 시계열을 사용한 시간 변동 GGM의 추정........................282 11.5 결론...............................................................................................289 11.6 연습문제........................................................................................290 PART 04 이론과 인과관계 CHAPTER 12 인과 추론..................................................................................299 12.1 소개...............................................................................................299 12.2 인과관계를 표현하기 위한 언어.........................................................301 12.3 통계 관계와 인과관계.......................................................................304 12.4 구조적 인과 모델.............................................................................314 12.5 결론...............................................................................................320 12.6 연습문제........................................................................................321 CHAPTER 13 심리 역동의 이상적 모델링........................................................329 13.1 소개...............................................................................................329 13.2 Ising 모델의 기초............................................................................331 13.3 태도 역학의 이상적인 시뮬레이션......................................................333 13.4 지능 연구에서의 횡단 현상 모델링.....................................................338 13.5 결론...............................................................................................343 13.6 연습문제........................................................................................344 |
저자 소개 6
University of Hawaii at Manoa에서 임상심리학 박사학위를 취득하고, 현재 City University of Hong Kong에서 조교수로 재직 중이다. 수용전념치료(ACT)를 포함한 인지행동치료의 핵심 과정들이 정신병리, 약물중독, 그리고 건강행동(예: 흡연, 섭식, 만성통증)에 어떻게 적용되는지를 연구하고 있다. 최근에는 메타버스와 인공지능 기반 ACT 등 새로운 기술을 활용한 중재 방법에도 관심을 두고 연구를 진행하고 있다.
University of Missouri-Columbia에서 상담심리학으로 박사학위를 취득하고 현재 고려대학교 심리학부에서 교수로 재직 중이다. 일과 대인관계와 같은 삶의 주요 주제를 중심으로 개인과 문화사회적 환경의 상호작용 과정을 연구하고 있으며, 특히 적응성과 유연성을 활용한 심리사회적 적응의 증진에 초점을 두고 있다. 학부, 일반대학원, 심리융합과학대학원에서는 상담 및 심리치료이론, 수퍼비전, 진로발달, 직무 스트레스에 대한 강의를 담당하고 있다.
Teachers College, Columbia University에서 측정평가학 박사학위를 취득하고, 현재 University of Hawaii at Manoa 교육심리학과에서 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 검사 문항을 기반으로 한 심리측정 모델링으로, 동기, 마인드셋, 심리적 유연성 등의 심리척도를 개발하고 타당화해왔으며, 학습 모델링과 학생 발달 지원 평가 등의 프로젝트에 참여해왔다. 현재 학부생 및 대학원생을 대상으로 교육 및 심리측정학, 범주형 자료 분석, 다층모형 분석 등의 과목을 강의하고 있으며, 문항반응을 활용한 다양한 형태의 모델링과 측정적 접근을 교육과
Teachers College, Columbia University에서 측정평가학 박사학위를 취득하고, 현재 University of Hawaii at Manoa 교육심리학과에서 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 검사 문항을 기반으로 한 심리측정 모델링으로, 동기, 마인드셋, 심리적 유연성 등의 심리척도를 개발하고 타당화해왔으며, 학습 모델링과 학생 발달 지원 평가 등의 프로젝트에 참여해왔다. 현재 학부생 및 대학원생을 대상으로 교육 및 심리측정학, 범주형 자료 분석, 다층모형 분석 등의 과목을 강의하고 있으며, 문항반응을 활용한 다양한 형태의 모델링과 측정적 접근을 교육과 연구에 적용하고 있다.
고려대학교에서 임상 및 상담심리학 박사학위를 취득하고, 현재 혜향심리상담연구소를 운영하고 있다. 주요 연구 분야는 일의 심리학 이론을 바탕으로 한 사회적 소수자의 진로상담이며, 특히 이주여성, 청년 등의 진로 경험과 심리적 적응 과정을 탐색해왔다. 인지행동치료와 게슈탈트 접근을 바탕으로 임상 현장에서 심리치료를 실천하고 있으며, 지역사회 정신건강 리터러시 증진을 위한 심리교육 콘텐츠 개발에 주력하고 있다.
고려대학교에서 임상 및 상담심리학으로 석사학위를 취득하고 박사과정을 수료하였다. 현재 형사사법 분야 국가기관에서 임상심리전문가로 재직하며, 정신질환 여부 평가, 재범위험성 판단, 심리상태 및 성격 특성 등에 대한 정신감정 업무를 수행하고 있다.
고려대학교 임상 및 상담심리학 전공 석·박사 통합과정을 수료하고 현재 중독을 주요 연구 분야로 삼아 연구를 이어가고 있다. 특히 문제적 마약 사용자, 가족, 보호자, 돌봄 경험에 주목하고 있다.
품목정보
- 발행일
- 2026년 09월 30일
- 쪽수, 무게, 크기
- 372쪽 | 172*245*30mm
- ISBN13
- 9791172791667
출판사 리뷰
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한국 독자를 위한 서문
10여 년 전, 네트워크 관점을 심리학 분야에 적용한 것은 이 책에서 소개하는 통계적 방법과 소프트웨어 패키지의 개발에 영감을 주었습니다. 데이터를 바라보는 완전히 새로운 관점으로 시작한 것이 결국 심리학 및 관련 연구 분야의 다양한 다변량 데이터에 적용할 수 있는 본격적인 방법론으로 성장하게 되었습니다. 저희는 이런 아이디어가 얼마나 광범위하게 적용될 수 있을지 전혀 예상하지 못했습니다. 처음에는 이 분야의 연구가 네덜란드 암스테르담의 작은 실험실에서 집중적으로 이루어졌습니다. 그 이후, 이 주제는 전 세계에 걸쳐 독립적인 연구실과 교육 과정을 통해 네트워크 심리측정학이라는 연구 분야로 채택되었습니다. 저희는 많은 사람들이 이 분야에 대해 배우고 싶어 하는 것을 보고 정말 놀랐습니다. 이 책의 기본 바탕을 제공해 준 우리의 워크숍과 교육과정에는 많은 사람들이 참석했습니다. 실제로 암스테르담의 우리 워크숍에 참석하기 위해 한국을 비롯해 세계 각지에서 사람들이 찾아왔습니다. 물론 10여 년 전만 해도 다른 언어로 번역된 것은 말할 것도 없고, 한국어판까지 출판될 것은 상상도 못했습니다. 이 책을 통해 새로운 세대의 연구자들이 자신의 데이터에 네트워크 방법을 적용할 뿐만 아니라 이 아이디어를 바탕으로 새로운 이론을 개발하는 데 영감을 얻을 수 있기를 바랍니다. 이 책은 크게 네 부분으로 구성되었습니다. 1부에서는 네트워크 심리측정의 개념적 배경을 이해하는 데 도움이 되는 핵심 기초 지식을 소개하고, 독자가 실제 네트워크를 분석하고 시각화할 수 있는 실무 기술을 갖추도록 하는 것을 목표로 합니다. 2부에서는 대규모 표본 횡단(그리고 종종 관찰) 데이터를 기반으로 네트워크 모델을 추정하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 3부와 4부는 네트워크 심리측정이 제공할 수 있는 가능성을 더 깊이 탐구하고자 하는 독자를 위한 것입니다. 3부에서는 집중적 반복 측정치로부터 네트워크 모델을 추정하는 주요 방법을 소개하고, 4부에서는 네트워크 심리측정학의 실용적인 면에서 벗어나 심리학의 네트워크 관점에 관한 보다 이론적인 작업에 관심이 있는 연구자들에게 영감을 주기 위해 고급 수준의 이론적 개념을 소개합니다. 우리는 이 책이 네트워크 심리측정학 분야를 정립하는 데 참여한 많은 연구자들의 공통된 견해를 대변하기를 원했기 때문에, 다양한 저자들이 각 장에 기여했으며, 이 책의 편집자 4명이 각 장 간의 통일성을 유지하기 위해 노력했습니다. 우리는 보통 1부와 2부를 네트워크 심리측정학에 관한 하루 또는 이틀간의 워크숍에서 다루고, 삼사일간의 워크숍이나 학부 수준의 강좌에서는 3부의 자료를 추가하며, 일주일간의 워크숍이나 대학원 수준의 강좌에서는 4부의 자료를 포함했습니다. 이러한 워크숍이나 강좌는 일반적으로 이 책의 구조를 따르지만, 5장과 12장을 한 세션에서 함께 가르친 다음 이 책의 2부와 3부에서 다루는 심리측정 네트워크 모델을 이어서 가르칠 수도 있습니다. 이 번역서가 한국의 연구자들이 실증적 연구에 이 방법을 적용하는 데 유용할 뿐만 아니라, 새로운 세대의 교육자들이 흥미롭고 새로운 교육 과정을 개설하는 데도 도움이 되기를 바랍니다. 한국어판을 읽는 독자 여러분, 특히 기술적 면보다는 경험적 연구에 적용하는 것에 더 관심이 있는 분들에게도 몇 가지 격려의 말씀을 드리고 싶습니다. 저희는 이 책을 최대한 독립적으로 구성하여 독자들이 이 책을 읽기 전에 사전 지식이 거의 필요하지 않도록 하려고 노력했습니다. 이를 위해 2장에서는 분석을 수행하는 데 필요한 프로그래밍 기술을 독립적으로 소개하고, 5장에서는 네트워크 모델의 기초가 되는 확률론적 개념에 대해 소개했습니다. 또한 기술적인 세부 사항은 본문에 방해가 되지 않도록 대부분 별도의 기술 상자에 제시되어 있습니다. 그럼에도 불구하고 새로운 방법론적 프레임워크로 작업하는 법을 배우는 것은 처음에는 어려울 수 있습니다. 수년간 응용 학문 분야 연구자들에게 이 프레임워크와 소프트웨어 패키지를 사용하도록 교육해 온 결과, 기술적 배경이 제한적인 연구자들도 최첨단 분석을 수행할 수 있고 무엇보다도 흥미롭고 새로운 경험적 통찰력을 얻을 수 있다는 자신감을 갖게 되었습니다. 이 책에 소개된 방법을 실제로 적용하고 그 결과에서 무엇을 배울 수 있는지 확인해 보시기 바랍니다. |
사락 별점0
혜택 및 유의사항밑줄0
혜택 및 유의사항
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