인과모형분석(causal model analysis)은 사회과학과 자연과학에서 여러 변수들 사이의 인과관계를 밝히는 다양한 모형에 대한 분석이다. 이들 모형에는 잘 알려진 회귀모형(단순, 다중, 다변량), 공분산분석모형(ANCOVA model), 확증적 인자분석모형(confirmatory factor analysis model), 구조방정식모형(structural equation model, SEM)이 있다. 구조방 정식모형은 잠재변수가 있는 구조방정식모형과 잠재변수가 없는 구조방정식모형인 경로 분석모형(path analysis model)이 있다. 그리고 시점에 따라 반복 측정된 자료에 대한 다싯점(longitudinal) 구조방정식모형의 잠재성장모형(latent growth model)이 있다. 이는 엄밀히 말해서 잠재변수가 있는 구조방정식모형이다. 
그동안 인과모형에 대한 대학원 과정의 강의에서 LISREL과 AMOS를 활용하기도 했지만 모형의 구조방정식에 대한 이해가 부족한 사용자들이 특히 메뉴 방식인 AMOS 패키지만 사용하여 모형을 구축하여 해석에 어려움을 겪는 것을 자주 접한다. 이 책은 다양한 사례에 따라 구조방정식모형의 구축과 R에서 구현에 초점을 맞추고 있다.

이 책의 구성은 다음과 같다. 1장에서 다양한 인과모형의 추정과 적합도 지수에 대한 소개와 모형 적합에서 필요한 다변량 정규성 검정과 공분산행렬의 동질성 검정을 담고 있다. 2장은 확증적 인자분석을 구조방정식모형에서 관측변수의 측정모형(measurement model) 관점에서 살펴보고 있으며 군집 간의 모형 비교를 위한 다중 군집분석(multiple group analysis)을 소개한다. 3장에서는 외생(exogenous)변수와 내생(endogenous)변수로 된 관측변수에 의한 구조방정식모형인 경로분석모형과 군집 간의 모형 비교를 위한 다중 군집분석을 소개한다. 
자료의 수가 작거나 다변량 정규성이 만족되지 않은 경우 모형 적합을 위한 붓스트랩(bootstrap) 방법을 소개하고 있다. 4장은 잠재변수가 있어 이들 간의 구조모형(structure model)을 고려한 구조방정식모형과 다중 군집분석을 소개한다. 또한 시점에 따라 반복 측정된 자료에 대한 다싯점 구조방정식모형의 잠재성장모형을 다룬다. 5장은 반응변수가 하나인 다중 회귀모형과 여러 개인 다변량 회귀모형을 소개한다. 추가 적으로 공변량이 있는 공분산분석모형을 소개하며 여러 군집의 모형 비교인 다중 군집분 석도 회귀모형과 공분산분석모형에서 소개하고 있다. 
-머리말 중에서

제 1 장 ▪ 인과모형(Causal Model)
1.1 인과모형의 이해
1.2 인과모형과 구조방정식모형
1.3 측정모형과 구조모형
1.4 구조방정식모형의 모수
1.5 모형의 추정과 검정 적합도 지수
  1.5.1 모형의 추정과 적합
  1.5.2 모형의 적합도 지수
  1.5.3 다양한 인과모형의 미리 보기
1.6 다변량 정규성 검정 
1.7 공분산행렬의 동질성 검정
1.8 연습문제

제 2 장 ▪ 확증적 인자분석(Confirmatory Factor Analysis) 
2.1 인자분석의 정의
2.2 확증적 인자분석모형
2.3 탐색적 인자분석모형
2.4 확증적 인자분석모형의 다중 군집분석
2.5 연습문제

제 3 장 ▪ 경로분석모형(Path Analysis Model)
3.1 경로분석모형
  3.1.1 경로도
  3.1.2 경로분석모형에서 사용하는 변수
  3.1.3 선형방정식
  3.1.4 모형의 적합도
  3.1.5 모수의 추정 및 유의성 검정
  3.1.6 효과의 분할
  3.1.7 상관분해 절차
3.2 적용 사례
  3.2.1 사례 1: 사회적 열망과 성취의 인과관계
  3.2.2 사례 2: 제조업 종사자의 근무 환경 인식의 인과관계 
3.3 경로분석모형의 다중 군집분석
3.4 붓스트랩 방법의 모형 적합
3.5 순환모형과 비순환모형
3.6 연습문제

제 4 장 ▪ 잠재변수가 있는 구조방정식모형 (Structural Equation Model with Latent Variables) 
4.1 잠재변수
4.2 잠재변수가 있는 경로도
4.3 잠재변수가 있는 구조방정식모형의 구축
4.4 적용 사례
  4.4.1 사례 1: 교장의 수업지도성 행위가 학교효과성에 미치는 영향 연구
  4.4.2 사례 2: 진로 결정 수준에 영향을 미치는 가족변수와 개인변수에 관한 연구
  4.4.3 사례 3: 해병대 복무 만족도에 미치는 요인 연구
4.5 잠재변수가 있는 구조방정식모형의 다중 군집분석
  4.5.1 사례를 통한 이해
  4.5.2 측정계수 제약모형 적합 후 두 군집의 구조모형의 경로계수의 비교
  4.5.3 측정계수 제약모형 적합 후 잠재변수에 관한 두 군집의 효과분할
4.6 다싯점 구조방정식모형
4.7 연습문제

제 5 장 ▪ 회귀모형과 공분산분석모형 (Regression Model and ANCOVA Model) 
5.1 다중 회귀모형
5.2 다변량 회귀모형
5.3 다변량 회귀모형의 다중 군집분석
5.4 공분산분석모형
  5.4.1 두 처리 군집의 공분산분석모형
  5.4.2 여러 처리 군집의 공분산분석모형
5.5 연습문제

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최용석

1992년 부산대학교 자연과학대학 통계학과 교수가 된 후로 현재까지 다변량통계학, 텍스트 마이닝, 형상분석, 통계조사, 통계상담, 범주형 자료분석, 시각화기법에 관심이 많다.
1984년 부산대학교 계산통계학과를 졸업하고, 1986년과 1991년에 고려대학교 통계학과 석사와 박사학위를 취득하였다. 
1996년 영국 에버딘대학 수리과학부 통계전공 post-Doc., 2003년에 영국 리즈대학 객원교수,  2012년에는 미국 아이오와 주립대학 PPSI 연구소 객원교수를 하였다. 주요 저서로는 《R과 함께하는 다변량 자료분석, 2쇄(2021)》, 《R과 함께하는 다변량 통계적 형상분석(2021)》, 《R과 함께하는 다변량 자료분석을 위한 추정과 검정(2019)》, 《치의학을 위한 통계적 방법과 응용-R과 함께하는 의학통계(2018)》, 《다차원척도법의 산책(2014)》, 《R을 활용한 행렬도 분석의 이해(2013)》 등이 있다. 

호는(一風: 한 줄기 바람)으로 풍광이 수려한 부산 용호동 섶자리(최초 염전지) 근처에 산다.
개인 블로그(blog.daum.net/musigma)에 취al 생활인 時와 그림이 있다. 저자의 논문, 저서 그리고 제자 등 보다 자세한 소개는 홈페이지(yschoi.pusan.ac.kr)에서 확인할 수 있다.

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