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신규런칭라벨 108차 실습세미나 - 베이즈 구조방정식모델링 (BSEM) 과정이미지

108차 실습세미나 - 베이즈 구조방정식모델링 (BSEM)

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과정정보

신청기간
2026.03.06 00:00 -
2026.04.30 00:00
교육기간
2026.04.30 - 2026.04.30
교육시간
2시간

수강료

판매금액 원

배송금액 원

할인금액 원

총 결제금액원

신청마감

※교육 신청 전 아래의 내용을 확인하시고 신청 바랍니다.

( 변경 운영 방침 바로가기 Click )

 

① 교육 방식 선택

108차 실습 세미나는 온라인 Live(Zoom)을 통해서만 진행됩니다.

세미나 신청 시 우측 옵션 [온라인 Live] | 108차 실습세미나를 선택하신 후 수강 신청 바랍니다.

옵션 선택을 하지 않을 경우, 신청하신 과정은 자동 취소됩니다.

온라인 Live : ZOOM을 통해 실시간으로 수강하는 방법

 

② 교재 안내

본 세미나의 교재는 PDF로 제공될 예정입니다.

 

③ 쿠폰 적용 과정 안내

※ 해당 세미나는 무료 쿠폰(100%) 사용이 가능합니다.

차수 세미나 일정
1차

2026년 4월 30일 (목) 14:00~16:00

※ 교육일정은 당사의 사정에 따라 변동될 수 있습니다.

빅데이터 러닝센터
세미나 수강 관련 안내

세미나 결제 후 강의실 입장을 통해 강의 수강, 실습 데이터 다운,
설문 참여 방법을 확인하실 수 있습니다.

강의실 입장 방법

  • 빅데이터 러닝센터 사이트
  • 로그인
  • 마이페이지
  • 수강 현황
  • 수강중인 과정
  • 강의실 입장

온라인 Live 수강 안내

108차 실습세미나는 온라인(Zoom)으로만 진행됩니다.

  • 01

    교재는 파일 형식으로 제공되며 세미나 당일 오후 1시 이후에 마이페이지 > 강의실 입장 > 공지사항에 업로드될 예정입니다.

  • 02

    세미나는 Zoom을 이용하여 실시간 Live로 진행됩니다. (교육 종료 후 별도의 VOD는 제공되지 않습니다.)

  • 03

    접수 완료된 분들께 세미나에 대한 안내가 메일로 2회(교육 3일 전, 1일 전) 발송됩니다.

  • 04

    원활한 실습 진행을 위해 사전에 AMOS를 설치 바랍니다. (설치 관련 내용은 메일로 발송됩니다.)

 

108차 실습 세미나베이즈 구조방정식 모델링(BSEM)

 

 

베이즈 구조방정식 모델링(BSEM, Bayesian Structural Equation Modeling)은

기존 구조방정식모형(SEM)을 베이즈 통계 기반으로 확장한 분석 방법입니다.

 

전통적인 SEM이 매개변수를 하나의 고정된 값으로 추정하는 방식이라면,

BSEM은 매개변수를 확률분포로 추정하여 보다 유연하고 안정적인 분석을 가능하게 합니다.

특히 소표본 데이터나 복잡한 연구모형 분석에서 발생할 수 잇는 추정 문제를 보완할 수 있어,

최근 심리학, 사회과학, 교육학 연구에서 새로운 분석 접근법으로 주목받고 있습니다.

 

본 세미나에서는 BSEM의 핵심 개념을 이해하고

Amos를 활용한 분석 실습을 통해 연구분석에서 실제로 적용할 수 있는 방법을 학습합니다.

 


 

세미나 특징

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베이즈 구조방정식모델링(BSEM)의 핵심 개념 이해
: 기존 SEM과의 차이를 중심으로 베이즈 기반 구조방정식모델링의 개념과 활용법을 살펴봅니다.
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  베이즈 추정을 활용한 구조방정식 분석 방법 확장
  : 베이즈 추정을 통해 기존 SEM 분석에서 발생할 수 있는 한계를 보완하는 분석 접근법을 이해합니다.
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Amos를 활용한 BSEM 모델링 실습
: 실제 데이터를 활용하여 AMOS 환경에서 베이즈 기반 구조방정식 모델링 과정을 실습합니다.
 
 
 
 
 

 

커리큘럼

시간 커리큘럼
14:00 ~ 14:10

오프닝 및 강사 소개
14:10 ~ 15:00

이론: BSEM의 개념 및 전통적 SEM과의 비교

 

1) 베이즈 구조방정식모델링의 정의와 구성 요소
• BSEM의 개념 및 베이즈 통계 프레임워크 확장 의미
• 잠재 변수, 관측 변수, 구조적 방정식, 측정 방정식의 이해

2) 전통적 SEM과 BSEM의 핵심 차이점
• 최대우도법 등 빈도주의 기반 추정과 베이즈 추정(MCMC, Gibbs 샘플링)의 차이
• BSEM의 장점: 소표본 및 다단계/중재 모델에서의 유연성, 직관적인 신뢰 구간 도출
• 베이즈 팩터 및 PPP(Posterior Predictive P-value)를 통한 모델 적합도 평가 방법
15:10 ~ 16:10

실습: Amos를 활용한 BSEM 모델링 분석

 

1) 모델링 분석 실습
• 예제를 통한 베이지안분석(확인요인분석, 이론모델분석, 조절된 매개효과분석)
• 베이즈 추정 실행, 타겟 설정(stan/jags), MCMC 체인 및 번인(burnin) 기간 설정 방법
2) 결과 도출 및 해석
• 매개변수 추정치 및 신뢰 구간 분석
• 모델 적합도 평가: PPP 값이 0.5 근처인지 확인하는 방법
• 매개변수의 후위 분포 플롯 시각화 및 모델의 수렴 상태( < 1.1) 확인
16:10 ~ 16:20

질의응답 및 마무리

 

Event

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Event 1. EarlyBird 이벤트
4월 10일(금) 오전 9시까지 신청하시면 30% 할인된 70,000원에 수강하실 수 있습니다.
 
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Event 2. 설문조사 이벤트
제 108차 실습세미나 종료 후 설문조사를 정성껏 작성해 주신 분들 중 다섯 분을 선정하여 정규교육 50% 할인 쿠폰을 드립니다.
 
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Event 3. 수강후기 작성 이벤트
제 108차 실습 세미나종료 후 소중한 수강후기를 작성해 주신 분들 중 세 분을 선정하여 스타벅스 e카드교환권 (1만원권)을 제공합니다. 

 

수강 대상

  • 추천아이콘1 사회·심리·교육계열 연구자 : 구조방정식 모형에 관심 있는 교수, 대학원생, 실무 담당자
  • 추천아이콘2 기존 SEM 분석을 넘어 베이즈 기반 분석 방법을 이해하고 싶은 대학원생 및 교수
  • 추천아이콘3 Amos 기반 구조방정식 분석을 수행하며 연구 방법론을 확장하고 싶은 연구자 
  •  

강사 소개

김계수 교수

김계수 교수

학력
경희대학교 계량/생산 경영학 박사
고려대학교 대학원 경영학 석사
경희대학교 경영학과 졸업
경력
現 세명대학교 글로벌경영학부 교수
現 세명대학교 융복합 빅데이터 센터장
現 한국품질경영학회 연구진흥위원장
現 한국고객만족경영학회 이사
저서
사회과학통계분석
Amos18.0 구조방정식모형 분석
조사연구방법론
SmartPLS이용 쉬운 구조방정식모델
R-구조방성식 모델링
경영과학의 이해
가치창출을 위한 R빅데이터 분석

 

 

 

강의목차(총 1강)

1. 강의실 입장을 위한 Zoom 접속 링크입니다. (온라인 Live 수강 대상) 👀 -