다집단 분석의 문제

• 영문명: A Problem in Multi-Group Analysis: Is the Test of Scalar Invariance Needed or Not?
• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: 이순묵(Soon-Mook Lee) 금은희(Eunhee Keum) 이찬순(Chansoon Lee)
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제23권 제2호, 391~416쪽, 전체 26쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.06.30

국문 초록

구조방정식 모형을 사용한 다집단 분석에서 집단 간 요인평균 차이검증의 선수조건으로, 측정동일성(measurement invariance) 중 측정원점 동일성(scalar invariance)의 필요 여부에 대해서 상이한 의견이 제시되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 평균구조 분석시 측정원점 동일성 검증의 필요성 여부를 조사하기위해서 집단 간 측정원점과 이론변수의 관계에 따라 가능한 반응구간 차이, 반응식역 차이, 응답의 경향성(관대화 또는 혹독화)의 3가지 경우에 대하여 모의실험 방법으로 연구하였다. 1개의 요인과 1개의측정변수가 있는 모형을 설정하고, 각각의 경우에서 측정변수와 요인(이론변수) 수준에서의 평균차이검증인 분산분석 결과를 비교하였다. 연구결과, 집단 간 반응구간이 다르고 측정원점이 동일한 경우,이론변수 분산분석이 유의할 때 측정변수 분산분석도 유의하였다. 이때는 측정원점 동일성 검증이 필요하며, 집단 간 차이를 추론하기 위해 측정변수 수준의 분산분석만 실시해도 된다. 그러나 집단 간반응식역의 차이가 있고, 원점이 다른 경우에는 측정변수 분산분석이 유의하지 않아도 이론변수 분산분석이 유의하게 나왔다. 또한 집단 간 응답의 경향성에 의한 차이 및 원점의 상이함이 예상될 때,측정변수 분산분석이 유의해도 이론변수 분산분석이 유의하지 않았다. 따라서 이 두 가지 경우, 다집단 분석시에 측정원점이 동일하지 않아도 요인수준에서의 집단 간 차이검증을 필수적으로 실시해야만집단 간 차이를 제대로 파악할 수 있음을 알 수 있다. 즉, 집단 간 반응식역의 차이가 기대되거나 집단 간 응답의 경향성에 의한 차이가 예상될 때는 측정원점 동일성 검증은 불필요하며, 집단 간 차이를추론하기 위해 요인 수준에서의 분산분석이 필요하다. 끝으로 본 연구의 의의, 제한점 및 추후 연구방향에 대해서 논의하였다.

영문 초록

There have been different opinions about the requirement of scalar invariance as the prerequisite of testing factor mean difference across groups. To investigate this issue, we conducted simulation studies on three types of relationships between intercepts and factors across groups: difference in response intervals, difference in response thresholds, and response set such as leniency or severity. Based on a simple model of one factor with one observed variable, we compared results from X-ANOVA(analysis of variance on observed variable) and F-ANOVA(analysis of variance on factor scores). There are three findings. First, when response intervals were different and intercepts were same across groups, both F-ANOVA and X-ANOVA were significant in the same direction. In this case, X-ANOVA will be enough to infer factor mean difference. Second, when response thresholds were different and intercepts were different across groups, F-ANOVA was significant despite the fact that X-ANOVA was not significant. Third, when response sets were expected and intercepts were different across groups, F-ANOVA was significant despite the fact that X-ANOVA was not significant. In the latter two situations, testing factor mean difference is required even when scalar invariance does not hold across groups. Meanings and limitations of the study, and suggestions for further studies were discussed.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과 및 해석

Ⅴ. 논 의

키워드

다집단 분석 측정동일성 측정원점 동일성 요인평균 동일성 평균구조분석 multi-group analysis measurement invariance scalar invariance factor mean invariance mean structure analysis