PLS-SEM 분석: SmartPLS 4.0/ WarpPLS 8.0 활용
구조방정식모형의 선형, 비선형 접근
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김민철 교수, 단독 저서 『PLS-SEM 분석』 출간!!
- 국내 최초 SmartPLS 4.0과WarpPLS 8.0을 아우르는 구조방정식 모델링의 완결판
- 선형과 비선형 분석의 통합적 접근으로 해외 우수 학술지 게재 전략 제시
- 기초부터 고급 분석(IPMA, FIMIX 등)까지, 실무와 연구를 잇는 필독서
데이터 기반 의사결정이 필수적인 시대, 복잡한 데이터 구조를 명쾌하게 풀어낼 새로운 분석 지침서가 출간되었다. 도서출판 청람은 제주대학교 김민철 교수가 집필한 신간 『PLS-SEM 분석: SmartPLS 4.0/ WarpPLS 8.0 활용 -구조방정식모형의 선형·비선형 접근』을 2026년 1월 25일 출간하였다.
이 책은 사회과학, 경영학, 의학 등 다양한 분야에서 실증 연구의 핵심 도구로 자리 잡은 PLS-SEM(부분최소제곱 구조방정식)을 다룬다. 기존 서적들이 주로 하나의 소프트웨어에 국한되었던 것과 달리, 이 책은 전 세계적으로 가장 널리 쓰이는 SmartPLS 4.0과 비선형 분석에 특화된 WarpPLS 8.0을 동시에 다루고 있다는 점이 가장 큰 특징이다.
저자인 김민철 교수는 서문을 통해 “단순한 이론 설명을 넘어, 독자가 스스로 복잡한 모형으로 확장할 수 있는 사고의 틀을 제공하고자 했다”고 집필 의도를 밝혔다. 특히 “SmartPLS의 선형 분석과 WarpPLS의 비선형 분석을 병행하여 다룸으로써 이론 검증과 예측 중심 분석의 균형을 맞췄으며, 이는 연구자들이 해외 High-impact 저널에 논문을 게재하는 데 강력한 무기가 될 것”이라고 강조했다.
책은 총 3부 15장으로 구성되어 초심자부터 전문가까지 단계별 학습이 가능하다.
-1부: PLS-SEM의 개념적 기반과 두 소프트웨어의 설치 및 기초 활용법을 다룬다.
-2부: 확인적 요인분석(CFA), 반영형·형성형 모형, 매개·조절효과 등 실증 연구의 핵심 절차를 상세히 설명한다.
-3부: 동일방법편의(CMB) 해결, 계층적 잠재변수, 중요도-성과 맵(IPMA), 잠재 계층 분석(FIMIX, POS) 등 차별화된 고급 분석 기법을 심도 있게 다룬다.
특히 이 책은 저자가 단독 집필을 통해 책 전체를 관통하는 논리의 일관성과 깊이를 확보했으며, 독자들이 분석 과정에서 마주칠 수 있는 시행착오를 최소화하기 위해 모든 메뉴와 절차를 실제 데이터와 함께 시각적으로 구현했다. 이 책은 연구자들에게는 논문의 방법론적 깊이를 더해주는 가이드가, 기업과 공공 분야 실무자들에게는 데이터 기반의 정교한 경영 전략을 수립하는 데 필요한 실무 지침서가 될 수 있다.
- 국내 최초 SmartPLS 4.0과WarpPLS 8.0을 아우르는 구조방정식 모델링의 완결판
- 선형과 비선형 분석의 통합적 접근으로 해외 우수 학술지 게재 전략 제시
- 기초부터 고급 분석(IPMA, FIMIX 등)까지, 실무와 연구를 잇는 필독서
데이터 기반 의사결정이 필수적인 시대, 복잡한 데이터 구조를 명쾌하게 풀어낼 새로운 분석 지침서가 출간되었다. 도서출판 청람은 제주대학교 김민철 교수가 집필한 신간 『PLS-SEM 분석: SmartPLS 4.0/ WarpPLS 8.0 활용 -구조방정식모형의 선형·비선형 접근』을 2026년 1월 25일 출간하였다.
이 책은 사회과학, 경영학, 의학 등 다양한 분야에서 실증 연구의 핵심 도구로 자리 잡은 PLS-SEM(부분최소제곱 구조방정식)을 다룬다. 기존 서적들이 주로 하나의 소프트웨어에 국한되었던 것과 달리, 이 책은 전 세계적으로 가장 널리 쓰이는 SmartPLS 4.0과 비선형 분석에 특화된 WarpPLS 8.0을 동시에 다루고 있다는 점이 가장 큰 특징이다.
저자인 김민철 교수는 서문을 통해 “단순한 이론 설명을 넘어, 독자가 스스로 복잡한 모형으로 확장할 수 있는 사고의 틀을 제공하고자 했다”고 집필 의도를 밝혔다. 특히 “SmartPLS의 선형 분석과 WarpPLS의 비선형 분석을 병행하여 다룸으로써 이론 검증과 예측 중심 분석의 균형을 맞췄으며, 이는 연구자들이 해외 High-impact 저널에 논문을 게재하는 데 강력한 무기가 될 것”이라고 강조했다.
책은 총 3부 15장으로 구성되어 초심자부터 전문가까지 단계별 학습이 가능하다.
-1부: PLS-SEM의 개념적 기반과 두 소프트웨어의 설치 및 기초 활용법을 다룬다.
-2부: 확인적 요인분석(CFA), 반영형·형성형 모형, 매개·조절효과 등 실증 연구의 핵심 절차를 상세히 설명한다.
-3부: 동일방법편의(CMB) 해결, 계층적 잠재변수, 중요도-성과 맵(IPMA), 잠재 계층 분석(FIMIX, POS) 등 차별화된 고급 분석 기법을 심도 있게 다룬다.
특히 이 책은 저자가 단독 집필을 통해 책 전체를 관통하는 논리의 일관성과 깊이를 확보했으며, 독자들이 분석 과정에서 마주칠 수 있는 시행착오를 최소화하기 위해 모든 메뉴와 절차를 실제 데이터와 함께 시각적으로 구현했다. 이 책은 연구자들에게는 논문의 방법론적 깊이를 더해주는 가이드가, 기업과 공공 분야 실무자들에게는 데이터 기반의 정교한 경영 전략을 수립하는 데 필요한 실무 지침서가 될 수 있다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
데이터 기반 의사결정이 일상이 된 오늘날, 연구자와 실무자 모두는 복잡한 구조적 관계를 통합적으로 이해할 수 있는 분석 도구를 필요로 하고 있습니다. 본 저서는 이러한 시대적 요구에 부응하여, PLS-SEM(Partial Least Squares-Structural Equation Modeling)을 보다 쉽게 이해하고 실무에 직접 적용할 수 있도록 안내하기 위해 집필되었습니다. 복잡한 모형을 처음부터 다루기보다는, 이해의 단계를 밟아갈 수 있도록 간결한 예제 중심으로 서술하였습니다. 이러한 접근은 단순한 설명을 넘어, 독자가 스스로 복잡한 구조방정식모형으로 확장할 수 있는 사고의 틀을 형성하도록 돕기 위함입니다.
또한 본 저서에서는 SmartPLS와 WarpPLS 두 가지 도구를 중심으로, 이론적 해석과 실무 적용을 모두 아우르도록 구성하였습니다. SmartPLS의 선형 분석과 WarpPLS의 비선형 분석을 병행하여 다룸으로써, 이론 검증과 예측 중심 분석의 균형을 확보하고자 하였습니다. 이는 해외 학술지 투고 시 방법론적 깊이를 강화하여 high-impact 저널 게재 가능성을 높이는 데에도 중요한 기반이 됩니다. 이러한 이유로 본 저서에서는 PLS-SEM의 모든 메뉴와 분석 절차를 실제 데이터와 함께 단계적으로 구현하였습니다. 이를 통해 연구자들이 실증 분석의 전 과정을 체계적으로 익히고, 다양한 연구 상황에 직접 적용할 수 있도록 돕고자 하였습니다.
본 저서는 총 3부 15장으로 구성되어 있습니다.
1부에서는 PLS-SEM의 개념적 기반과 SmartPLS·WarpPLS의 설치 및 활용 절차를 다루었으며, 2부에서는 확인적 요인분석, 반영형·형성형 모형, 매개·조절·통제효과 등 실증 연구의 핵심 분석 절차를 제시하였습니다. 3부에서는 동일방법편의, 계층적 잠재변수, 중요도-성과 맵, 세분화 분석, PLS-SEM의 확장·응용 등 고급 분석 주제를 심화하여 설명하였습니다.
이와 같은 구성은 연구자뿐 아니라 산업 및 공공 분야 실무자들이 실제 데이터를 기반으로 구조적 관계를 탐색하고, 분석 결과를 경영 전략과 정책 결정에 효과적으로 활용할 수 있도록 설계되었습니다.
저자는 과거 통신업체 재직 시절, 수요예측과 데이터 분석 업무를 담당하며 실무에서 데이터 분석이 가지는 힘을 직접 체감하였습니다. 이러한 경험은 이후 학문 연구와 교육 현장에서 데이터사이언스와 구조방정식모형을 통합적으로 바라보는 밑거름이 되었습니다. 또한 대학에서 통계학을 강의하는 과정에서 '탄탄한 기초 통계가 모든 분석의 출발점'임을 거듭 확인하였으며, 본 저서의 체계 역시 이러한 기본기에 기반하여 설계되었습니다. 아울러 여러 해 동안 한국연구재단 BK21 데이터사이언스 교육연구단장을 맡아오며, 데이터 분석 기반의 연구 및 교육을 이끌어가는 과정에서 본 저서를 집필할 새로운 동력과 용기를 얻게 되었고, 마침내 이를 완성할 수 있었습니다.
돌이켜보면, 30대 초반에 집필했던 첫 저서의 기억이 아직도 새롭습니다. 그때의 열정은 여전히 제 안에 남아 있지만, 세월이 흐르며 집중력은 다소 줄어든 대신 데이터에 대한 통찰과 사람에 대한 이해는 더욱 깊어졌습니다.
또한 본 저서에서는 SmartPLS와 WarpPLS 두 가지 도구를 중심으로, 이론적 해석과 실무 적용을 모두 아우르도록 구성하였습니다. SmartPLS의 선형 분석과 WarpPLS의 비선형 분석을 병행하여 다룸으로써, 이론 검증과 예측 중심 분석의 균형을 확보하고자 하였습니다. 이는 해외 학술지 투고 시 방법론적 깊이를 강화하여 high-impact 저널 게재 가능성을 높이는 데에도 중요한 기반이 됩니다. 이러한 이유로 본 저서에서는 PLS-SEM의 모든 메뉴와 분석 절차를 실제 데이터와 함께 단계적으로 구현하였습니다. 이를 통해 연구자들이 실증 분석의 전 과정을 체계적으로 익히고, 다양한 연구 상황에 직접 적용할 수 있도록 돕고자 하였습니다.
본 저서는 총 3부 15장으로 구성되어 있습니다.
1부에서는 PLS-SEM의 개념적 기반과 SmartPLS·WarpPLS의 설치 및 활용 절차를 다루었으며, 2부에서는 확인적 요인분석, 반영형·형성형 모형, 매개·조절·통제효과 등 실증 연구의 핵심 분석 절차를 제시하였습니다. 3부에서는 동일방법편의, 계층적 잠재변수, 중요도-성과 맵, 세분화 분석, PLS-SEM의 확장·응용 등 고급 분석 주제를 심화하여 설명하였습니다.
이와 같은 구성은 연구자뿐 아니라 산업 및 공공 분야 실무자들이 실제 데이터를 기반으로 구조적 관계를 탐색하고, 분석 결과를 경영 전략과 정책 결정에 효과적으로 활용할 수 있도록 설계되었습니다.
저자는 과거 통신업체 재직 시절, 수요예측과 데이터 분석 업무를 담당하며 실무에서 데이터 분석이 가지는 힘을 직접 체감하였습니다. 이러한 경험은 이후 학문 연구와 교육 현장에서 데이터사이언스와 구조방정식모형을 통합적으로 바라보는 밑거름이 되었습니다. 또한 대학에서 통계학을 강의하는 과정에서 '탄탄한 기초 통계가 모든 분석의 출발점'임을 거듭 확인하였으며, 본 저서의 체계 역시 이러한 기본기에 기반하여 설계되었습니다. 아울러 여러 해 동안 한국연구재단 BK21 데이터사이언스 교육연구단장을 맡아오며, 데이터 분석 기반의 연구 및 교육을 이끌어가는 과정에서 본 저서를 집필할 새로운 동력과 용기를 얻게 되었고, 마침내 이를 완성할 수 있었습니다.
돌이켜보면, 30대 초반에 집필했던 첫 저서의 기억이 아직도 새롭습니다. 그때의 열정은 여전히 제 안에 남아 있지만, 세월이 흐르며 집중력은 다소 줄어든 대신 데이터에 대한 통찰과 사람에 대한 이해는 더욱 깊어졌습니다.
목차
목차
Part 1 PLS-SEM 개요 및 기초
Chapter 01 PLS-SEM의 이해
1. PLS-SEM의 개념과 중요성
2. PLS-SEM과 CB-SEM의 비교
3. PLS-SEM의 활용 가치와 본서의 접근
Chapter 02 PLS-SEM 분석을 위한 준비
1. SmartPLS 소프트웨어 저장 및 설치
2. SmartPLS 실행
3. 새 프로젝트 만들기와 기존 프로젝트 불러오기
4. 데이터 불러오기
5. 모형 그리기 및 변수 연결하기
Chapter 02 PLS-SEM 분석을 위한 준비
1. WarpPLS 소프트웨어 저장 및 설치
2. WarpPLS 실행: WarpPLS 라이선스 등록 화면 안내
Part 2 PLS-SEM 모델링과 기본 분석 절차
Chapter 03 PLS 기반 확인적 요인분석(CFA) 절차
1. 분석모형 설계: 잠재변수와 측정변수 정의
2. 외적모형 평가: 신뢰성 및 수렴 타당성.
3. 판별 타당성(Discriminant Validity) - 잠재변수 간의 구분 타당성
4. 측정모형 평가 종합 판단 기준
Chapter 03 PLS 기반 확인적 요인분석(CFA) 절차
1. 분석모형 설계: 잠재변수와 측정변수 정의
2. PLS 모형 추정 및 결과 확인 - Step 5. Perform the SEM analysis
Chapter 04 반영형 PLS-SEM 모형 분석
1. 구조모형 개요 및 분석 절차
2. PLS 알고리즘 실행 및 설명력 평가
3. 예측 타당성 평가 - PLSpredict 및 CVPAT 분석
4. 경로계수의 유의성 검정(Bootstrapping)
5. Consistent PLS-SEM 접근법과 경로계수의 일관성 평가
Chapter 04 반영형 PLS-SEM 모형 분석
1. WarpPLS 기반 구조모형 분석 개요
2. 구조모형 결과 해석: 경로계수와 설명력 중심
3. 경로계수의 유의성 검정
Chapter 05 형성형 및 혼합형 PLS-SEM 모형 분석
1. 형성형 구성개념(Formative Construct)의 정의와 예시
2. SmartPLS에서의 형성형 모형 예시
3. 형성형 측정모형의 타당성 평가 기준
4. 혼합형(Composite/Hybrid) 측정모형
5. ADANCO의 Composite-based SEM과 SmartPLS 혼합형 측정모형 비교
6. Confirmatory Tetrad Analysis(CTA): 형성형 모형 검토 도구
Chapter 05 형성형 및 혼합형 PLS-SEM 모형 분석
1. WarpPLS 메뉴 기반 실습 예시
2. Confirmatory Tetrad Analysis(CTA): 형성형 모형 검토 도구
Chapter 06 매개효과 분석
1. 매개효과 분석 절차
2. 완전매개(full mediation) 및 부분매개(partial mediation) 분석 사례
3. SmartPLS PROCESS를 활용한 매개효과 분석
Chapter 06 매개효과 분석
1. 매개효과 분석 절차
2. 매개효과의 통계적 유의성 검정 - 간접효과 Bootstrapping 실행
Chapter 07 조절효과 분석
1. 조절효과 분석 절차 - 연속형 조절변수
2. 다중집단 분석(Multi-Group Analysis, MGA)을 통한 범주형 조절효과 검증
3. SmartPLS PROCESS를 활용한 조절효과 분석
Chapter 07 조절효과 분석
1. 조절효과 분석 절차
2. 조절효과 결과 해석
3. SmartPLS 분석 결과와의 비교 및 해석
4. 조절효과 결과에 대한 그래프 해석
Chapter 08 조절된 매개효과 분석
1. SmartPLS PROCESS 기반 분석 절차
Chapter 08 조절된 매개효과 분석
1. 조절효과 분석 절차
2. SmartPLS 분석 과정과의 비교
Chapter 09 통제변수 분석
1. 독립변수(잠재요인)와의 차이점
2. SmartPLS에서의 실습 절차
Chapter 09 통제변수 분석
1. WarpPLS에서의 실습 절차
2. SmartPLS와의 비교
3. R2 기여도에 대한 의미
Part 3 PLS-SEM 고급 주제와 응용
Chapter 10 동일방법편의(Common Method Bias) 분석
1. CMB의 해결 및 검토 방법
2. SmartPLS에서의 실습 절차 - Random Variable 활용(Kock & Lynn, 2012)
3. SmartPLS에서의 실습 절차 - Full Collinearity VIF 활용(Kock, 2015)
4. SmartPLS에서의 실습 절차 - Correlation Matrix Procedure 활용(Bagozzi, Yi & Phillips, 1991)
Chapter 10 동일방법편의(Common Method Bias) 분석
1. WarpPLS에서의 실습 절차 - Full Collinearity VIF 활용(Kock, 2015)
2. WarpPLS에서의 실습 절차 - Random Variable 활용(Kock & Lynn, 2012)
3. WarpPLS에서의 실습 절차 - Correlation Matrix Procedure 활용(Bagozzi, Yi & Phillips, 1991)
Chapter 11 계층적 잠재변수모형(Hierarchical Latent Variable Model)
1. 계층적 잠재변수모형의 특징과 유형들
2. 계층적 잠재변수모형의 분석 방법
3. SmartPLS에서의 실습 절차
Chapter 11 계층적 잠재변수모형(Hierarchical Latent Variable Model)
1. WarpPLS에서 적용할 때 특징
2. WarpPLS에서의 실습 절차
Chapter 12 중요도-성과 맵 분석(Importance-performance Map Analysis)
1. SmartPLS에서의 IPMA
2. SmartPLS에서의 실습 절차
Chapter 12 중요도-성과 맵 분석(Importance-performance Map Analysis)
1. WarpPLS에서의 실습 절차
2. 시각화 및 보고
Chapter 13 PLS-SEM 기반 집단 분석(PLS-SEM based Group Analyses)
1. 유한 혼합 PLS(FIMIX-PLS)
2. 예측 지향 세분화(Prediction-Oriented Segmentation, POS)
Chapter 13 PLS-SEM 기반 집단 분석(PLS-SEM based Group Analyses)
1. PLS-SEM과 잠재성장모형 분석
2. PLS-SEM과 Multi-Group Analysis(MGA)
3. PLS-SEM과 측정 불변성(Measurement Invariance)
Chapter 14 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅰ)
1. PLS-SEM과 NCA의 통합 적용
2. PLS-SEM에서의 유의성 검정 보정: Gaussian Copula 접근법
3. PLS-SEM과 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석) 적용
Chapter 14 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅰ)
1. 표본 크기의 산정(Sample Size Determination)
2. 분석적 합성변수(Analytic Composite, AC)
3. 범주형과 수치형 변수 간 상호 변환(Categorical-numeric-categorical conversion)
Chapter 15 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅱ)
1. 모형 비교(Model Comparison) - PLS-SEM 모형 간의 비교 및 CB-SEM 모형와의 분석 결과 비교
2. 일반화 구조화 성분 분석(Generalized Structured Component Analysis, GSCA)
Chapter 15 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅱ)
1. 일관성 기반 PLS 산출 결과(Consistent PLS outputs)
2. 로지스틱 회귀(Logistic regression)
Chapter 01 PLS-SEM의 이해
1. PLS-SEM의 개념과 중요성
2. PLS-SEM과 CB-SEM의 비교
3. PLS-SEM의 활용 가치와 본서의 접근
Chapter 02 PLS-SEM 분석을 위한 준비
1. SmartPLS 소프트웨어 저장 및 설치
2. SmartPLS 실행
3. 새 프로젝트 만들기와 기존 프로젝트 불러오기
4. 데이터 불러오기
5. 모형 그리기 및 변수 연결하기
Chapter 02 PLS-SEM 분석을 위한 준비
1. WarpPLS 소프트웨어 저장 및 설치
2. WarpPLS 실행: WarpPLS 라이선스 등록 화면 안내
Part 2 PLS-SEM 모델링과 기본 분석 절차
Chapter 03 PLS 기반 확인적 요인분석(CFA) 절차
1. 분석모형 설계: 잠재변수와 측정변수 정의
2. 외적모형 평가: 신뢰성 및 수렴 타당성.
3. 판별 타당성(Discriminant Validity) - 잠재변수 간의 구분 타당성
4. 측정모형 평가 종합 판단 기준
Chapter 03 PLS 기반 확인적 요인분석(CFA) 절차
1. 분석모형 설계: 잠재변수와 측정변수 정의
2. PLS 모형 추정 및 결과 확인 - Step 5. Perform the SEM analysis
Chapter 04 반영형 PLS-SEM 모형 분석
1. 구조모형 개요 및 분석 절차
2. PLS 알고리즘 실행 및 설명력 평가
3. 예측 타당성 평가 - PLSpredict 및 CVPAT 분석
4. 경로계수의 유의성 검정(Bootstrapping)
5. Consistent PLS-SEM 접근법과 경로계수의 일관성 평가
Chapter 04 반영형 PLS-SEM 모형 분석
1. WarpPLS 기반 구조모형 분석 개요
2. 구조모형 결과 해석: 경로계수와 설명력 중심
3. 경로계수의 유의성 검정
Chapter 05 형성형 및 혼합형 PLS-SEM 모형 분석
1. 형성형 구성개념(Formative Construct)의 정의와 예시
2. SmartPLS에서의 형성형 모형 예시
3. 형성형 측정모형의 타당성 평가 기준
4. 혼합형(Composite/Hybrid) 측정모형
5. ADANCO의 Composite-based SEM과 SmartPLS 혼합형 측정모형 비교
6. Confirmatory Tetrad Analysis(CTA): 형성형 모형 검토 도구
Chapter 05 형성형 및 혼합형 PLS-SEM 모형 분석
1. WarpPLS 메뉴 기반 실습 예시
2. Confirmatory Tetrad Analysis(CTA): 형성형 모형 검토 도구
Chapter 06 매개효과 분석
1. 매개효과 분석 절차
2. 완전매개(full mediation) 및 부분매개(partial mediation) 분석 사례
3. SmartPLS PROCESS를 활용한 매개효과 분석
Chapter 06 매개효과 분석
1. 매개효과 분석 절차
2. 매개효과의 통계적 유의성 검정 - 간접효과 Bootstrapping 실행
Chapter 07 조절효과 분석
1. 조절효과 분석 절차 - 연속형 조절변수
2. 다중집단 분석(Multi-Group Analysis, MGA)을 통한 범주형 조절효과 검증
3. SmartPLS PROCESS를 활용한 조절효과 분석
Chapter 07 조절효과 분석
1. 조절효과 분석 절차
2. 조절효과 결과 해석
3. SmartPLS 분석 결과와의 비교 및 해석
4. 조절효과 결과에 대한 그래프 해석
Chapter 08 조절된 매개효과 분석
1. SmartPLS PROCESS 기반 분석 절차
Chapter 08 조절된 매개효과 분석
1. 조절효과 분석 절차
2. SmartPLS 분석 과정과의 비교
Chapter 09 통제변수 분석
1. 독립변수(잠재요인)와의 차이점
2. SmartPLS에서의 실습 절차
Chapter 09 통제변수 분석
1. WarpPLS에서의 실습 절차
2. SmartPLS와의 비교
3. R2 기여도에 대한 의미
Part 3 PLS-SEM 고급 주제와 응용
Chapter 10 동일방법편의(Common Method Bias) 분석
1. CMB의 해결 및 검토 방법
2. SmartPLS에서의 실습 절차 - Random Variable 활용(Kock & Lynn, 2012)
3. SmartPLS에서의 실습 절차 - Full Collinearity VIF 활용(Kock, 2015)
4. SmartPLS에서의 실습 절차 - Correlation Matrix Procedure 활용(Bagozzi, Yi & Phillips, 1991)
Chapter 10 동일방법편의(Common Method Bias) 분석
1. WarpPLS에서의 실습 절차 - Full Collinearity VIF 활용(Kock, 2015)
2. WarpPLS에서의 실습 절차 - Random Variable 활용(Kock & Lynn, 2012)
3. WarpPLS에서의 실습 절차 - Correlation Matrix Procedure 활용(Bagozzi, Yi & Phillips, 1991)
Chapter 11 계층적 잠재변수모형(Hierarchical Latent Variable Model)
1. 계층적 잠재변수모형의 특징과 유형들
2. 계층적 잠재변수모형의 분석 방법
3. SmartPLS에서의 실습 절차
Chapter 11 계층적 잠재변수모형(Hierarchical Latent Variable Model)
1. WarpPLS에서 적용할 때 특징
2. WarpPLS에서의 실습 절차
Chapter 12 중요도-성과 맵 분석(Importance-performance Map Analysis)
1. SmartPLS에서의 IPMA
2. SmartPLS에서의 실습 절차
Chapter 12 중요도-성과 맵 분석(Importance-performance Map Analysis)
1. WarpPLS에서의 실습 절차
2. 시각화 및 보고
Chapter 13 PLS-SEM 기반 집단 분석(PLS-SEM based Group Analyses)
1. 유한 혼합 PLS(FIMIX-PLS)
2. 예측 지향 세분화(Prediction-Oriented Segmentation, POS)
Chapter 13 PLS-SEM 기반 집단 분석(PLS-SEM based Group Analyses)
1. PLS-SEM과 잠재성장모형 분석
2. PLS-SEM과 Multi-Group Analysis(MGA)
3. PLS-SEM과 측정 불변성(Measurement Invariance)
Chapter 14 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅰ)
1. PLS-SEM과 NCA의 통합 적용
2. PLS-SEM에서의 유의성 검정 보정: Gaussian Copula 접근법
3. PLS-SEM과 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석) 적용
Chapter 14 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅰ)
1. 표본 크기의 산정(Sample Size Determination)
2. 분석적 합성변수(Analytic Composite, AC)
3. 범주형과 수치형 변수 간 상호 변환(Categorical-numeric-categorical conversion)
Chapter 15 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅱ)
1. 모형 비교(Model Comparison) - PLS-SEM 모형 간의 비교 및 CB-SEM 모형와의 분석 결과 비교
2. 일반화 구조화 성분 분석(Generalized Structured Component Analysis, GSCA)
Chapter 15 PLS-SEM 확장·응용 분석(Extended and Applied Analysis of PLS-SEM) (Ⅱ)
1. 일관성 기반 PLS 산출 결과(Consistent PLS outputs)
2. 로지스틱 회귀(Logistic regression)
저자
저자
김민철
저자는 데이터사이언스 분야에서 퀀텀AI, 지식 온톨로지, 그리고 유전체(게놈) 데이터 분석을 핵심 연
구 분야로 하여 교육과 연구를 수행하고 있다. 영국 서리대학교에서 Hospitality 전공으로 박사 학위를
받았으며, 미국 위스콘신 주립대학교에서 이학석사(M.S.) 학위를 취득하였다. 또한 미국 조지아공과대
학교에서 IT 프로젝트 관리 과정을 이수하였고, 서울대학교 보건대학원에서 보건학 석사 학위를, 서울
대학교 대학원에서 박사 과정(의료정보학)을 수료하였다. 중앙대학교 경영대학 경영학과를 졸업하고
고려대학교 일반대학원에서 회계학 석사와 경영과학·경영정보시스템 박사 학위를 취득하였다.
현재 제주대학교 경영정보학과 및 대학원 데이터사이언스학부 교수로 재직하고 있으며, 보건복지대학
원, 융합정보보안학 협동과정, 의공학 협동과정에서도 교육과 연구를 병행하고 있다. 또한 한국연구재
단 BK21 소셜데이터사이언스 교육연구단 단장으로서 대학원생들과 함께 융합 데이터 분석 연구를 이
끌고 있다.
교수로 부임하기 전에는 SK텔레콤 기획본부 마케팅연구팀에서 산업 현장의 데이터 분석과 수요예측
업무를 담당하였고, 고려대학교 기업경영연구원에서 학술연구와 컨설팅 프로젝트를 수행하였다. 고려
대학교 학부 및 경영대학원, 연세대학교, 한양대학교 대학원, 국민대학교, 경희대학교 등 여러 대학에서
강의했으며, 미국 미시시피주립대학교에서 방문교수로 활동하였다. 최근에는 생성형 인공지능 관련 저
서를 공동 집필하였으며, 다양한 주제의 연구 성과를 SCI급 국제학술지에 지속적으로 발표하고 있다.
구 분야로 하여 교육과 연구를 수행하고 있다. 영국 서리대학교에서 Hospitality 전공으로 박사 학위를
받았으며, 미국 위스콘신 주립대학교에서 이학석사(M.S.) 학위를 취득하였다. 또한 미국 조지아공과대
학교에서 IT 프로젝트 관리 과정을 이수하였고, 서울대학교 보건대학원에서 보건학 석사 학위를, 서울
대학교 대학원에서 박사 과정(의료정보학)을 수료하였다. 중앙대학교 경영대학 경영학과를 졸업하고
고려대학교 일반대학원에서 회계학 석사와 경영과학·경영정보시스템 박사 학위를 취득하였다.
현재 제주대학교 경영정보학과 및 대학원 데이터사이언스학부 교수로 재직하고 있으며, 보건복지대학
원, 융합정보보안학 협동과정, 의공학 협동과정에서도 교육과 연구를 병행하고 있다. 또한 한국연구재
단 BK21 소셜데이터사이언스 교육연구단 단장으로서 대학원생들과 함께 융합 데이터 분석 연구를 이
끌고 있다.
교수로 부임하기 전에는 SK텔레콤 기획본부 마케팅연구팀에서 산업 현장의 데이터 분석과 수요예측
업무를 담당하였고, 고려대학교 기업경영연구원에서 학술연구와 컨설팅 프로젝트를 수행하였다. 고려
대학교 학부 및 경영대학원, 연세대학교, 한양대학교 대학원, 국민대학교, 경희대학교 등 여러 대학에서
강의했으며, 미국 미시시피주립대학교에서 방문교수로 활동하였다. 최근에는 생성형 인공지능 관련 저
서를 공동 집필하였으며, 다양한 주제의 연구 성과를 SCI급 국제학술지에 지속적으로 발표하고 있다.
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