Growth mixture modeling was used to identify types of changes in overt aggression from Grades 4 to 7 among a sample from the Korean Youth Panel Survey. Three discrete patterns were found to adequately explain changes of overt aggression in both boys and girls : Persistent intermediate aggression; Increasing aggression; and Decreasing aggression. Most boys (93%) fell into the Persistent intermediate aggression group and 49% of girls were found to fall into the Increasing aggression group. This suggests that prevention programs should recognize that girls are at risk of increasing aggression in their early adolescence. Multinomial logistic regression analysis shows that self-control, child abuse, peer support, and involvement with deviant peers at Grades 4 were all strongly associated with trajectory class membership. These associations did not differ by gender. These findings suggest that prevention programs should focus on the multiple risk factors of both boys and girls.
Objective: The purpose of this study was to examine underlying types of developmental trajectories of adaptation to child care among infants and toddlers. This study also aimed to identify latent classes in their child care adaptation types in order to find predictors that account for individual differences. Methods: Participants were 420 mothers of infants and toddlers and 123 teachers. The levels of child care adaptation of participating infants and toddlers were rated monthly from early April to June, 2019. The collected data were analyzed using growth mixture modeling, latent class analysis and multinominal logistic analysis. Results: The results of growth trajectories of child care adaptation showed there were two to four latent groups by dimension of child care adaptation. Also, the groups of individual dimensions of child care adaptation were classified into three latent classes, which were 'complying and positive group', 'negative group', and 'individualized group. Multinominal logistic analysis revealed that children's age, gender, and temperament differentiated the three latent classes of adaptation to child care. Conclusion/Implications: The results show individual characteristics that infants and toddlers possess should be prudently considered in order for successful adaptation to child care.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.57
no.1
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pp.45-68
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2023
The purpose of this study is to longitudinally analyze impact factors on library use. One of library use indicators, the number of circulated books was statistically analyzed with latent growth model and growth mixture model. Library data from 2014 to 2019 were collected from the National Library Statistics System, and 846 public libraries were analyzed. As results, the number of circulated books were decreased, but it was tempered. Next, with controlling the factor affecting the dependent variable, the size of collection and the number of participants in reading programs provided by public libraries were statistically significant. Lastly, 5 classes were identified by applying the growth mixture model, and the number of librarians was significantly associated with trajectory class membership.
Background: Colorectal cancer is the second most common cause of cancer death with half a million deaths per year. Incidence and mortality rates have demonstrated notable changes in Asian and African countries during the last few decades. In this study, we first aimed to determine the trend of colorectal cancer mortality rate in each Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) region, and then re-classify them to find more homogenous classes. Materials and Methods: Our study population consisted of 52 countries of Asia and North Africa in six IHME pre-defined regions for both genders and age-standardized groups from 1990 to 2010.We first applied simple growth models for pre-defined IHME regions to estimate the intercepts and slopes of mortality rate trends. Then, we clustered the 52 described countries using the latent growth mixture modeling approach for classifying them based on their colorectal mortality rates over time. Results: Statistical analysis revealed that males and people in high income Asia pacific and East Asia countries were at greater risk of death from colon and rectum cancer. In addition, South Asia region had the lowest rates of mortality due to this cancer. Simple growth modeling showed that majority of IHME regions had decreasing trend in mortality rate of colorectal cancer. However, re-classification these countries based on their mortality trend using the latent growth mixture model resulted in more homogeneous classes according to colorectal mortality trend. Conclusions: In general, our statistical analyses showed that most Asian and North African countries had upward trend in their colorectal cancer mortality. We therefore urge the health policy makers in these countries to evaluate the causes of growing mortality and study the interventional programs of successful countries in managing the consequences of this cancer.
This study utilized South Korean elementary and middle school student data to examine the longitudinal change trajectories of learning motivation types according to the longitudinal change trajectories of mathematics academic achievement. Growth mixture modeling, latent growth model, and multiple indicator latent growth model were used to examine various change trajectories for longitudinal data. As a result of the analysis, it was classified into 4 subgroups with similar longitudinal change trajectories of mathematics academic achievement, and the characteristics of the mathematics subject, which emphasize systematicity, appeared. Furthermore, higher mathematics academic achievement was associated with higher self-determination and higher academic motivation. And as the grade level increases, amotivation increases and self-determination decreases. This study suggests that teaching and learning support using this is necessary because the level of learning motivation according to self-determination is different depending on the level of mathematics academic achievement reflecting the characteristics of the student.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.12
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pp.348-356
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2019
The purpose of this study was to identify latent classes in changes of mothers' daily life stress over six years from multicultural families and to test its relationship with early adolescents' perceived neglecting parental attitudes and their academic achievements. For achieving this purpose, as the study sample 1,039 students were gathered from the 4th grade of elementary school to 3rd grade of middle school, using Growth Mixture Modeling, Multiple Group Analysis, and One-way ANOVA. The results were as follows. First, latent classes of mothers' daily life stress were categorized into three types: high-stable trajectory, moderate-changing trajectory, and low-changing trajectory. Second, these three types showed different characteristics in early adolescents' perceived neglecting parental attitudes and academic achievements. Third, early adolescents' perceived neglecting parental attitude were not significant determinants of the latent classes while academic achievements were. The findings of this study may provide a framework for understanding the relationships among mothers' daily life stress and early adolescents' perceived neglecting parental attitudes and their academic achievements in multicultural families and practical implications for providing social support to overcome daily life stress of mothers in multicultural families.
The purpose of the present study was to explore latent trajectory classes in the longitudinal change of depression measured using CES-D. The study data was extracted from the Korea Welfare Panel Study Data collected from 2006 to 2010. It consisted of 8,900 adults with aged over 19. Growth Mixture Modeling(GMM) was used to explore possible latent trajectory classes in the change of depression over time. The major findings of the present study were as follows. First, there were five latent trajectory classes in the longitudinal change of depression. Second, there were 4 latent trajectory classes of depression for people in a non-poverty group, while there were 3 latent trajectory classes of depression for people in a poverty group. These findings lead to three conclusions. First, 12.1% of the sample shows that their depression level increases over time. Second, the previous research findings of decreased depression over time might be caused by the combination of two latent trajectory classes(a low level depression sustain group and a depression decrease group). Lastly, the latent trajectory classes in the longitudinal change of depression, which are found in the present study, might be caused by interactions among depression, age, and poverty status.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.273-280
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2021
The purpose of this study was to identify groups depending on the four years of changing trajectories in self-efficacy and its relationship with life satisfaction and interpersonal competence of adults with disabilities who were aged above 25. The 1st to 4th year of the second wave from Panel Survey of Employment for the Disabled (PSED) was used to identify the groups and explore their relationship with life satisfaction and interpersonal competence through growth mixture modeling. The results identified three latent classes according to changing trajectories in self-efficacy: a 'high level-increasing group', an 'average level-increasing group', and a 'low level-stable group'. These three groups showed different characteristics in life satisfaction and interpersonal competence. For example, life satisfaction for groups decreased from the 'high level-increasing group' to the 'low level-stable group' and interpersonal competence increased in both 'high level-increasing group' and 'average level-increasing group', whereas it was stabilized in the 'low level-stable group'. These findings suggest that the life satisfaction and interpersonal competence of adults with disabilities are associated with their self-efficacy.
Many experimental and numerical approaches have been developed to evaluate paving materials and to predict pavement response and distress. Micromechanical simulation modeling is a technology that can reduce the number of physical tests required in material formulation and design and that can provide more details, e.g., the internal stress and strain state, and energy evolution and dissipation in simulated specimens with realistic microstructural features. A clustered distinct element modeling (DEM) approach was implemented In the two-dimensional particle flow software package (PFC-2D) to study the complex behavior observed in asphalt mixture fracturing. The relationship between continuous and discontinuous material properties was defined based on the potential energy approach. The theoretical relationship was validated with the uniform axial compression and cantilever beam model using two-dimensional plane strain and plane stress models. A bilinear cohesive displacement-softening model was implemented as an intrinsic interface and applied for both homogeneous and heterogeneous fracture modeling in order to simulate behavior in the fracture process zone and to simulate crack propagation. A disk-shaped compact tension test (DC(T)) with heterogeneous microstructure was simulated and compared with the experimental fracture test results to study Mode I fracture. The realistic arbitrary crack propagation including crack deflection, microcracking, crack face sliding, crack branching, and crack tip blunting could be represented in the fracture models. This micromechanical modeling approach represents the early developmental stages towards a 'virtual asphalt laboratory,' where simulations of laboratory tests and eventually field response and distress predictions can be made to enhance our understanding of pavement distress mechanisms, such its thermal fracture, reflective cracking, and fatigue crack growth.
Nano-particle-reinforced cement mortars have been the basis of research in recent years and a significant growth is expected in the future. Therefore, optimization and quantification of the effect of processing parameters and mixture ingredients on the performance of cement mortars are quite important. In this work, the effects of nano-silica, water/binder ratio, sand/binder ratio and aging (curing) time on the compressive strength of cement mortars were modeled by means of artificial neural network (ANN). The developed model can be conveniently used as a rough estimate at the stage of mix design in order to produce high quality and economical cement mortars.
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