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ISSN : 1229-067X

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Vol.37 No.1
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SEM 기반 메타분석의 이론 및 적용 - Cheung의 접근법 중심으로

Theory and Application of SEM-based Meta-Analysis Using Cheung’s Approach

한국심리학회지: 일반 / Korean Journal of Psychology: General, (P)1229-067X; (E)2734-1127
2018, v.37 no.1, pp.127-152
https://doi.org/10.22257/kjp.2018.03.37.1.127
이현정 (고려대학교)
손수경 (고려대학교)
장유나 (고려대학교)
홍세희 (고려대학교)
이현정, 손수경, 장유나, & 홍세희. (2018). SEM 기반 메타분석의 이론 및 적용 - Cheung의 접근법 중심으로. 한국심리학회지: 일반, 37(1), 127-152, https://doi.org/10.22257/kjp.2018.03.37.1.127
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초록

구조방정식모형과 메타분석은 최근 들어 급격히 증가하고 있고 행동과학을 비롯한 모든 영역에서 활발히 적용하고 있는 방법론이다. 최근까지 두 방법론은 각자의 방식대로 발전해왔으며, 각각 서로 다른 연구에 적용되어 왔다. 즉, 구조방정식모형은 연구자가 제안한 연구모형의 검증에 활용되었고 메타분석은 단일 주제 연구들을 통합하는 데 적용되었다. 그러나 메타분석은 구조방정식의 프레임웤에서 수행할 수 있으며, 이 방법은 기존의 방식보다 더 많은장점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 구조방정식모형을 활용한 메타분석 방법론을 소개하고이를 실증연구에 적용하여 분석한 예시를 보여주고자 하였다. 최근 Cheung(2008, 2015)이 제시한 SEM 기반 메타분석 방법론을 중심으로 설명하였으며, 국내에서 구조방정식 분석 프로그램으로 널리 사용되고 있는 Mplus를 활용하여 분석할 수 있는 방법을 기술하였다. 구체적으로, 먼저 SEM 기반 메타분석의 장점을 기존의 메타분석과 대조하여 자세히 설명하였다. 다음으로 전통적인 메타분석 모형(고정효과, 임의효과, 혼합효과)에 대해 SEM에 기반한 접근법으로 모형을 설명하고 구체적인 분석 방법에 대해서 서술하였다. 또한 이러한 방법론을 적용한예시로서, 학업지연행동과 학업적 자기효능감의 관계에 대한 실증연구의 효과크기를 통합하고 조절변수로서 연구특성 변인의 효과를 검증하고자 하였다. 마지막으로 본 연구의 의의 및 향후 연구에 대해 논의하였다.

keywords
meta-analysis, structural equation modeling, SEM based meta-analysis, random-effects model, mixed-effects model, 메타분석, 구조방정식, SEM 기반 메타분석, 임의효과 모형, 혼합효과 모형

Abstract

Recently, applications of structural equations and meta-analysis are increasing rapidly in many areas. The two methods have been used for different purposes in different fields. That is, structural equation modeling has been used for evaluating theoretical models, while meta-analysis has been applied to integrating individual studies. However, combing the two separate methods, meta-analysis can be done using structural equation modeling. In this study, SEM based meta-analysis was introduced and applied to empirical studies to demonstrate an example of analysis. We focused on the SEM based meta-analysis, which Cheung (2008, 2015) presented, and explained the method using Mplus. Our presentation was as follows: first, advantages of SEM-based meta-analysis were explained in detail in comparison with conventional meta-analysis. Next, SEM-based meta-analysis model(fixed-effects, random-effects, mixed-effects model) and analysis method were presented. For a real-data example, the effect sizes of empirical studies on the relationship between procrastination and academic self-efficacy were integrated and the effects of research characteristics as predictors were investigated. Finally, the implications of this study and future research directions were discussed.

keywords
meta-analysis, structural equation modeling, SEM based meta-analysis, random-effects model, mixed-effects model, 메타분석, 구조방정식, SEM 기반 메타분석, 임의효과 모형, 혼합효과 모형

참고문헌

1.

강은주 (2006). 청소년의 학업적 자기효능감과 학업지연행동의 관계. 제주대학교 교육대학원 석사학위논문.

2.

권혜경 (2015). 자기효능감 및 완벽주의가 지각된 스트레스에 미치는 영향: 지연행동의 매개효과. 성신여자대학교 일반대학원 석사학위 청구논문.

3.

길민희 (2016). 고등학생의 인정욕구가 학업지연행동에 미치는 영향: 평가염려 완벽주의와 자기효능감의 매개효과. 인제대학교 교육대학원 석사학위 청구논문.

4.

김광숙, 김정희 (2007). 꾸물거림과 성격의 5요인, 자기효능감, 자기존중감 및 우울의 관계. 한국심리학회지: 상담 및 심리치료, 19(4), 933-947.

5.

김아영, 차정은 (1996). 자기효능감의 측정. 산업 및 조직심리학회 동계학술발표대회논문집, 51-64.

6.

김종운, 양민정 (2013). 자기통제력, 자기효능감, 우울이 대학생의 학업지연행동에 미치는 영향. 청소년상담연구, 21(2), 247-265.

7.

김지영 (2005). 충동성․자기효능감이 초등학생의 지연행동에 미치는 영향. 숙명여자대학교 일반대학원 석사학위 청구논문.

8.

김현정 (2003). 완벽주의, 충동성, 자기효능감, 및 실패공포가 지연행동에 미치는 영향. 고려대학교 일반대학원 석사학위 청구논문.

9.

남경득, 손은정 (2013). 자기조절학습이 학업성취도에 미치는 영향: 지연행동의 매개효과 검증. 청소년시설환경, 11(4), 41-50.

10.

노아름 (2010). Is Procrastination Always Bad? Differentiating Between Intentional and Traditional Procrastination: 지연행동은 언제나 나쁜가? 의도적 지연행동과 전형적 지연행동의 차별화. 고려대학교 일반대학원 석사학위 청구논문.

11.

류지연 (2002). 자기효능감 및 완벽주의 성향과 지연행동과의 관계. 서강대학교 교육대학원 석사학위 청구논문.

12.

박경희 (2010). 실패공포와 학업적 자기효능감이 고등학생의 학업지연행동에 미치는 영향. 서강대학교 교육대학원 석사학위 청구논문.

13.

박재우 (1998). 과제의 자아위협도와 완벽주의가과제 지연행동에 미치는 영향. 고려대학교석사학위 청구논문.

14.

서은희 (2006). 타인 지향적 완벽주의와 학업적 지연행동의 관계에서 심리적 요인들의 매개효과. 미래교육학연구, 19(2), 24-41.

15.

송윤희 (2012). 대학 이러닝 수업에서 학습몰입과 학업지연을 예측하는 요인 분석. 평생학습사회, 8(1), 113-135.

16.

여소영 (2017). 고등학생의 수동-능동 지연행동이 스트레스와 시간 관리에 미치는 영향: 자기효능감의 매개효과. 연세대학교 교육대학원 석사학위 청구논문.

17.

유지원 (2012). 이러닝 수업에서 대학생의 학업지연행동에 대한 자기조절학습, 두려움, 학업적 자기효능감, 지각된 학업통제감간의 관계. 교육정보미디어연구, 18(3), 249-271.

18.

유지원, 강명희, 김은희 (2013). 컴퓨터활용교육: 이러닝 강의를 수강하는 대학생의 학업지연 행동에 영향을 미치는 요인들의 관계 규명. 컴퓨터교육학회 논문지, 16(1), 81-95.

19.

윤숙경 (1996). 완벽성향과 자기개념에 따른 대학생의 지연 특성의 차이. 연세대학교 일반대학원 석사학위 청구논문.

20.

이석화 (2008). 완벽주의와 학업적 자기효능감이 초등학생의 학업지연행동에 미치는 영향. 서강대학교 교육대학원 석사학위 청구논문.

21.

이선영, 김성일, 봉미미 (2016). 학업지연 행동의 기질적, 환경적, 동기적 선행요인 검증. 교육심리연구, 30(3), 635-669.

22.

이선영, 봉미미, 김성일 (2016). 교실목표구조와 학업지연 행동의 관계: 학업적 자기효능감과 성취목표의 매개 효과. 한국교육학연구, 22(3), 31-66.

23.

이수민, 양난미 (2011). 완벽주의가 학업지연행동에 미치는 영향. 한국심리학회지: 상담 및 심리치료, 23(3), 717-738.

24.

전미현 (2013). 완벽주의, 자기효능감, 성실성이 지연행동에 미치는 영향. 대구대학교일반대학원 석사학위 청구논문.

25.

최윤정 (2009). 초등학생을 위한 학업적 꾸물거림 극복 프로그램 개발. 경북대학교 박사학위 청구논문.

26.

최지연 (2001). 자기효능감과 스트레스 대처방식이 지연행동에 미치는 영향. 연세대학교일반대학원 석사학위 청구논문

27.

한영숙 (2011). 완벽주의, 자기효능감, 실패공포가 학업지연행동에 미치는 영향. 청소년학연구, 18(4), 277-299.

28.

홍승일, 현명호 (2005). 지연경향성과 심리적 불편감의 관계에서 자기효능감, 대처방식, 과제의 자아위협도의 효과. 한국심리학회지: 일반, 24(1), 259-277.

29.

황영석 (2015). 성실성, 자기효능감이 지연행동에 미치는 영향: 메타인지전략의 조절효과. 대구대학교 일반대학원 석사학위 청구논문.

30.

황현정 (2012). 부정적 평가에 대한 두려움과학업적 자기 효능감이 학업지연행동에 미치는 영향. 가톨릭대학교 상담심리대학원석사학위 청구논문.

31.

Aitken, M. E. (1982). A Personality profile of the college student procrastinator (Unpublished doctoral dissertation). University of Pittsburgh

32.

Bandura, A. (1977). Self-efficacy: toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review, 84(2), 191-215.

33.

Bandura, A. (1986). Social foundations of thought and action: A social cognitive theory. Eaglewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

34.

Beck, B. L., Koons, S. R., & Milgrim, D. L. (2000). Correlates and consequences of behavioral procrastination: The effects of academic procrastination, self-consciousness, self-esteem and self-handicapping. Journal of Social Behavior & Personality, 15(5), 3-13.

35.

Becker, B. J. (1992). Using results from replicated studies to estimate linear models. Journal of Educational Statistics, 17(4), 341-362.

36.

Becker, B. J. (1995). Corrections to “Using results from replicated studies to estimate linear models”. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 20(1), 100-102.

37.

Becker, B. J. (2001). Examining theoretical models through research synthesis: The benefits of model-driven meta-analysis. Evaluation & the Health Professions, 24(2), 190-217.

38.

Becker, B. J. (2009). Model-based meta-analysis. In H. Cooper, L. V. Hedges, & J. C. Valentine (Eds.), The handbook of research synthesis and meta-analysis (pp. 377-395). New York, NY, US: Russell Sage Foundation.

39.

Briley, D. A., & Tucker-Drob, E. M. (2014). Genetic and environmental continuity in personality development: A meta-analysis. Psychological Bulletin, 140(5), 1303-1331.

40.

Borenstein, M., Hedges, L., Higgins, J., & Rothstein, H. (2005). Comprehensive Meta-Analysis, Version 2.0. Englewood, NJ: Biostat.

41.

Borenstein, M., Hedges, L. V., Higgins, J. P. T., & Rothstein, H. R. (2009). Introduction to Meta-analysis. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd.

42.

Card, N. A. (2015). Applied meta-analysis for social science research. New York: Guilford Publications.

43.

Cheung, M. W. L. (2008). A model for integrating fixed-, random-, and mixed-effects meta-analyses into structural equation modeling. Psychological Methods, 13(3), 182-202.

44.

Cheung, M. W. L. (2009). Modeling multivariate effect sizes with structural equation models. In Association for Psychological Science 21st Annual Convention, San Francisco, CA, USA.

45.

Cheung, M. W. L. (2013). Multivariate meta-analysis as structural equation models. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 20(3), 429-454.

46.

Cheung, M. W. L. (2014). Fixed-and randomeffects meta-analytic structural equation modeling: Examples and analyses in R. Behavior Research Methods, 46(1), 29-40.

47.

Cheung, M. W. L. (2015). Meta-analysis: A structural equation modeling approach. John Wiley & Sons, Ltd.

48.

Cheung, M. W. L., & Chan, W. (2005). Meta-analytic structural equation modeling: a two-stage approach. Psychological Methods, 10(1), 40-64.

49.

Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale. NJ:Lawrence Earlbaum Associates.

50.

Field, A. P. (2001). Meta-analysis of correlation coefficients: a Monte Carlo comparison of fixed-and random-effects methods. Psychological Methods, 6(2), 161-180.

51.

Field, A. P. (2005). Is the meta-analysis of correlation coefficients accurate when population correlations vary?. Psychological Methods, 10(4), 444-467.

52.

Glass, G. V. (1976). Primary, secondary, and meta-analysis of research. Educational Researcher, 5(10), 3-8.

53.

Hafdahl, A. R., & Williams, M. A. (2009). Meta-analysis of correlations revisited:attempted replication and extension of Field's (2001) simulation studies. Psychological Methods, 14(1), 24-42.

54.

Hammer, C. A., & Ferrari, J. R. (2002). Differential incidence of procrastination between blue-and white-collar workers. Current Psychology: Developmental, Learning, Personality, Social, 21(4), 333-338.

55.

Haycock, L. A., McCarthy, P., & Skay, C. L. (1998). Procrastination in college students:The role of self‐efficacy and anxiety. Journal of Counseling & Development, 76(3), 317-324.

56.

Hedges, L. V., & Olkin, I. (1985). Statistical methods for meta-analysis. Academic Press, New York, USA.

57.

Higgins, J. P., Thompson, S. G., Deeks, J. J., & Altman, D. G. (2003). Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ: British Medical Journal, 327, 557-560.

58.

Hox, J. J., & Leeuw, E. D. d. (2003). Multilevel models for meta-analysis. In S. P. Reise & N. Duan (Eds.), Multivariate applications. Multilevel modeling: Methodological advances, issues, and applications (pp. 90-111). Mahwah, NJ, US:Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

59.

Hox, J. J. (2010). The Multilevel Approach to Meta-analysis. In Multilevel analysis: Techniques and applications. New York, NY: Routledge.

60.

Jak, S. (2015). Meta-analytic structural equation modelling. Berlin, Germany: Springer International Publishing.

61.

Jak, S., & Cheung, M. W. L. (2017). Accounting for Missing Correlation Coefficients in Fixed-Effects MASEM. Multivariate Behavioral Research, 53(1), 1-14.

62.

Jackson, G. B. (1980). Methods for integrative reviews. Review of Educational Research, 50(3), 438-484.

63.

Kalaian, S. A., & Kasim, R. M. (2008). Multilevel methods for meta-analysis. In O'Connell, A. A., & McCoach, D. B. (Eds.), Multilevel modeling of educational data (pp. 315-343). Charlotte, NC: Information Age Publishing, Inc.

64.

Lee, S. Y. (2007). Structural equation modeling: A Bayesian approach. Chichester, UK: Wiley.

65.

Luhmann, M., Hofmann, W., Eid, M., & Lucas, R. E. (2012). Subjective well-being and adaptation to life events: a meta-analysis. Journal of Personality and Social Psychology, 102(3), 592-615.

66.

Milgram, N. N., Mey-Tal, G., & Levison, Y. (1998). Procrastination, generalized or specific, in college students and their parents. Personality and Individual Differences, 25(2), 297-316.

67.

Muthén, B., & Asparouhov, T. (2012). Bayesian structural equation modeling: A more flexible representation of substantive theory. Psychological Methods, 17(3), 313-335.

68.

Oort, F. J., & Jak, S. (2016). Maximum likelihood estimation in meta‐analytic structural equation modeling. Research Synthesis Methods, 7(2), 156-167.

69.

Owens, A. M., & Newbegin, I. (1997). Procrastination in high school achievement: A causal structural model. Journal of Social Behavior & Personality, 12(4), 869-887.

70.

Pillemer, D., & Light, R. (1980). Synthesizing outcomes: How to use research evidence from many studies. Harvard Educational Review, 50(2), 176-195.

71.

Prevost, A., Mason, D., Griffin, S., Kinmonth, A., Sutton, S., & Spiegelhalter, D. (2007). Allowing for correlations between correlations in random-effects meta-analysis of correlation matrices. Psychological Methods, 12(4), 434–450.

72.

Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Applications in meta-analysis and other cases where level-1 variances are known. In Hierarchical linear models (2nd ed., pp. 205-227). Thousand Oaks, CA: Sage.

73.

Raudenbush, S. W., Bryk, A. S., & Congdon, R. (2004). HLM 6 for Windows [Computer software]. Lincolnwood, IL: Scientific Software International.

74.

Rosenthal, D. A., Hoyt, W. T., Ferrin, J. M., Miller, S., & Cohen, N. D. (2006). Advanced methods in meta-analytic research: applications and implications for rehabilitation counseling research. Rehabilitation Counseling Bulletin, 49(4), 234-246.

75.

Schraw, G., Wadkins, T., & Olafson, L. (2007). Doing the Things We Do: A Grounded Theory of Academic Procrastination. Journal of Educational Psychology, 99(1), 12-25.

76.

Smith, M. L., & Glass, G. V. (1977). Meta-analysis of psychotherapy outcome studies. American Psychologist, 32(9), 752-760.

77.

Solomon, L. J., & Rothblum, E. D. (1984). Academic procrastination: Frequency and cognitive-behavioral correlates. Journal of Counseling Psychology, 31(4), 503-509.

78.

Song, X. Y., & Lee, S. Y. (2012). A tutorial on the Bayesian approach for analyzing structural equation models. Journal of Mathematical Psychology, 56(3), 135-148.

79.

Steel, P. (2010). Arousal, avoidant and decisional procrastination: do they exist? Personality and Individual Differences, 48(8), 926-934.

80.

Sutton, A. J., & Abrams, K. R. (2001). Bayesian methods in meta-analysis and evidence synthesis. Statistical Methods in Medical Research, 10(4), 277–303.

81.

Sutton, A. J., & Higgins, J. P. T. (2008). Recent developments in meta-analysis. Statistics in Medicine, 27(5), 625-650.

82.

Tuckman, B. (1991). The development and concurrent validity of the procrastination scale. Educational and Psychological Measurement, 51(2), 473-480.

83.

Wilson, D. B. (2005). Meta-analysis Macros for SAS, SPSS, and Stata. Retrieved on August, 21, 2017 from http://mason.gmu.edu/~dwilsonb/ma.html

84.

Wolf, F. M. (1986). Meta-analysis: Quantitative methods for research synthesis (Vol. 59). Beverly Hills, CA: Sage.

85.

Zhang, Y. (2011). Meta-analytic structural equation modeling (MASEM): Comparison of the multivariate methods (Unpublished doctoral dissertation). The Florida State University.

86.

Zhu, C., Jiang, T., Cao, H., Sun, W., Chen, Z., & Liu, J. (2015). Longitudinal analysis of meta-analysis literatures in the database of ISI Web of Science. International Journal of Clinical and Experimental Medicine, 8(3), 3559-3565.

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