R을 이용한 조건부과정분석
매개분석, 조절분석 및 조절된 매개분석 

<< 책소개 >>

이 책은 조건부과정분석을 다룬 책이다. 조건부과정분석은 매개분석과 조절분석을 결합한 분석기법으로 SPSS와 SAS에서는 Andrew Hayes 교수가 개발한 프로세스 마크로(PROCESS macro)가 널리 사용되며 Hayes 교수의 책 『Introductionto mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach』(2nd Ed., Guilford, 2018)은 조건부과정분석의 교과서로 사용되고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어인 R을 이용하여 조건부과정분석을 할 수 있는 방법은 없었다. 저자는 SPSS 및 프로세스 마크로의 사용 경험은 없으나 다년간의 R 패키지 개발 경험을 바탕으로 R에서 조건부과정분석을 쉽게 할 수 있도록 processR 패키지를 개발하여 CRAN 및 Github을 통해 배포하고 있으며 R을 이용하여 조건부과정분석을 하고자 하는 연구자들을 위하여 이 책을 집필하였다.
  SAS 또는 SPSS와 비교하여 R의 장점은 바로 뛰어난 그래프 및 표 기능이라고 할 수 있는데, processR 패키지는 R의 이러한 장점을 이용하여 Hayes 교수의 책에 있는 거의 모든 표와 그림들을 출판 가능한 형태로 만들어 주는 함수들을 포함하였다. 이 책에 있는 모든 그림과 표는 재현 가능한 연구(reproducible research) 방법으로 만들어 R코드와 같이 제공하여 이 책을 읽는 독자가 바로 사용할 수 있도록 하였고, 사용자의 편의를 위해 모든 결과물을 마이크로소프트 워드나 파워포인트 파일 형식으로 바로 제작할 수 있도록 재현 가능한 연구를 부록에 추가하였다. R 패키지 processR은 Andrew Hayes 교수의 프로세스 마크로에서 영감을 받아 제작하였으나 Andrew Hayes 교수는 이 패키지의 개발에 참여하지 않았으며 따라서 이 패키지의 결과를 보장하지 않는다. 이 패키지에서 분석을 할 때에는 전통적인 보통의 최소제곱회귀 및 Yves Rossel이 제작한 lavaan 패키지를 사용한다. 이 책의 내용 중 통계적인 추론 부분은 Andrew Hayes 교수의 책을 참조로 하여 기술하였고 경우에 따라서는 이 책의 내용을 번역하여 기술하였다. 또한 이형권 교수가 번역한 『PROCESS macro를 이용한 매개분석, 조절분석 조절된 매개분석』(신영사, 2015)도 참고로 하였다.
  이 책과 processR 패키지가 R을 이용하여 조건부과정분석을 하고자 하는 모든 연구자들에게 도움이 되길 바란다.

<< 목차 >>

I R 설치 및 processR 체험하기

제 1 장 R 및 RStudio 설치하기
제 1 절 프로그램 설치 순서
제 2 절 R 설치하기
제 3 절 RStudio 설치하기
제 4 절 RStudio 처음으로 실행하기
제 5 절 처음으로 R에게 일 시키기
제 6 절 패키지 설치하기
제 7 절 그래프 저장하기
제 8 절 통계 결과를 파워포인트로

II 조건부과정분석의 기초

제 2 장 회귀에서 조절까지
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 단순회귀분석
제 2 절 다중회귀분석
제 3 절 조절된 조절(moderated moderation)

제 3 장 회귀에서 매개모형으로
0.1 패키지 설치 및 데이터 불러오기
제 1 절 Baron과 Kenny의 방법
제 2 절 mediation 패키지를 사용한 매개효과 분석
제 3 절 lavaan 패키지를 사용한 매개효과 분석
제 4 절 mediation 패키지와 lavaan 패키지의 장단점

제 4 장 processR 패키지 소개
제 1 절 기본 매개 모형
제 2 절 공변량이 있는 모형
제 3 절 조절변수(Moderator)
제 4 절 여러 개의 조절변수가 있는 모형
제 5 절 조절된 조절이 있는 모형

III 매개분석

제 5 장 매개모형 분석
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 예제 1: X가 이분형 변수인 매개모형
제 2 절 예제 2: X가 연속형 변수인 매개모형
제 3 절 교란변수의 통제

제 6 장 다중매개모형 분석
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 병렬다중매개모형(The Parallel Multiple Mediator Model)
제 2 절 병렬다중매개모형 예제 : 미디어 영향력 연구
제 3 절 직렬다중매개모형(The Serial Multiple Mediator Model)
제 4 절 직렬다중매개모형 예제: 미디어 영향력 연구
제 5 절 직렬 및 병렬 다중매개모형

제 7 장 범주형 독립변수가 포함된 매개모형분석
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 개념적 모형과 통계적 모형
제 2 절 상대적 총효과, 직접효과, 간접효과
제 3 절 예제: 직장에서의 성차별 연구
제 4 절 다른 코딩체계의 사용
제 5 절 기타 쟁점사항들

IV 조절분석

제 8 장 조절효과 분석
0.1 필요한 패키지
제 1 절 기술통계와 단순회귀분석
제 2 절 조절효과모형(모형 1)

제 9 장 평균중심화와 표준화: 진실인가 신화인가
제 1 절 평균중심화(Mean-Centering)
제 2 절 조절모형에서 표준화된 회귀계수의 추정 및 해석

제 10 장 조절효과 분석(2)
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 공변량이 있는 조절모형(모형 1)
제 2 절 누적다중조절모형(모형 2)
제 3 절 조절된 조절모형(모형 3)

제 11 장 범주형 독립변수가 포함된 조절효과 분석
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 개념적 모형
제 2 절 더미변수 만들기
제 3 절 조절모형 만들기
제 4 절 통계적 모형
제 5 절 회귀계수의 해석
제 6 절 모형의 시각화
제 7 절 상호작용의 탐색
제 8 절 더미변수 없이 R로 분석하기

V 조건부과정분석

제 12 장 조건부과정분석의 기초
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 조건부과정모형들
제 2 절 예제: 역기능행동연구 - 팀원에게 감정을 숨기기(모형 14)

제 13 장 조건부과정분석의 확장
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 disaster 데이터를 이용한 조건부과정분석(모형 8)
제 2 절 매개된 조절

제 14 장 범주형 독립변수가 포함된 조건부과정분석
0.1 사용하는 패키지
제 1 절 사용하는 데이터: 직장에서의 성차별 연구

부록 A processR을 이용한 프로세스 마크로 모형의 분석
부록 B processR을 이용한 모형 분석의 사용자화
부록 C R을 이용한 재현 가능한 연구
부록 D 참고문헌

<< 저자 >>

문건웅(Keon-Woong Moon)
가톨릭대학교 의과대학 순환기내과 교수다. 1990년에 가톨릭대학교 의과대학을 졸업 후 줄곧 대학병원에 근무하면서 협심증, 심근경색과 같은 관상동맥 질환 환자의 중재시술을 담당하고 있고, 현재 가톨릭대학교 부속 성빈센트병원 순환기내과 교수로 재직 중이다. 2001년에 정보처리기사 1급 자격증을 취득하였고, 2014년에는 Coursera(www.coursera.org)를 통해 Jones Hopkins 대학의 data science라는 제목의 specialization course 9과목을 모두 수료하였다. 저서로는 『의학논문작성을 위한 R통계와 그래프』(2015, 한나래), 『웹에서 클릭만으로 하는 R 통계분석』(2015, 한나래), 『Learn ggplot2 using shiny app』(2017, Springer)가 있으며 2015년부터 웹에서 하는 R통계(web-r.org) 를 직접 운영하고 있다. 최근에는 mycor, moonBook, ztable, ggiraphExtra, dplyrAssist, editData, ggplotAssist, webr, rrtable, predict3d, processR 등 11개의 R 패키지를 개발하여 CRAN(CRAN.r-project.org)을 통하여 배포하고 있다.