결측 종단자료의 분석에서 가중치가 3수준 다층성장모형의 모수추정량에 미치는 영향

• 영문명: The Effects of Weighting on the Estimator of 3-Level Growth Model in the analysis of missing longitudinal data
• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: 송승원(Seungwon Song) 강상진(Sang-jin Kang)
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제35권 제3호, 379~408쪽, 전체 30쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.09.30

국문 초록

본 연구는 결측 종단자료 분석 시 가중치가 3수준 다층성장모형의 고정효과 및 무선효과 모수추정량에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구에서 고려하는 가중치 조건은 ① 가중치 미적용, ② 표집 가중치, ③ 종단 가중치, ④ 다층 가중치, ⑤ 척도화된 다층 가중치 등 다섯 가지이며 이 조건이 다층성장모형의 모수추정에 미치는 영향을 과학적으로 밝히고자 모의 실험 연구를 실시하였다. 이를 위해 가상의 모집단 자료를 구축하고 표집을 실시하였으며 결측을 발생시켜서 최종적으로 모의 결측 종단자료를 생성하였다. 결측 종단자료를 활용하여 다섯 가지 가중치 조건별 3수준 다층성장모형의 모수를 추정하였으며 표집부터 모수 추정까지의 과정을 조건별로 100회 반복하였다. 추정 모수의 양호도는 편향성 및 효율성의 관점에서 편의, 상대적 편의, 평균제곱근오차의 준거로 평가하였다. 모의 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 3수준 다층성장모형은 가중치를 적용하지 않거나 척도화된 다층 가중치를 적용하는 경우 고정효과 및 무선효과의 모든 모수가 불편 추정되었다. 둘째, 3수준 다층성장모형은 가중치를 적용하지 않거나 척도화된 다층 가중치를 적용하는 경우 고정효과 및 무선효과 모수추정량의 효율성이 가장 컸다. 이상의 결과를 토대로 결측이 포함된 종단자료를 활용하는 연구자 및 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.

영문 초록

This study seeks to clarify the effect of weighting on the fixed effect and random effect parameter estimators of the 3-level growth model. This study considered five weighting methods; ① non-weighting, ② sampling weighting, ③ longitudinal weighting, ④ multi-level weighting, ⑤ scaled multi-level weighting. The simulation study was conducted to statistically reveal the effect of weighting methods on the parameter estimation of the multi-level growth model. For the study, population, sampling data, and missing longitudinal data were each generated. The parameters of the 3-level growth model were estimated for each of the five weighting conditions using the missing longitudinal data. All conditions were repeated 100 times. The properties of the estimator were evaluated with bias, relative bias, and RMSE(root mean square error) from the viewpoint of bias and efficiency. The result is as follows. First, all fixed and random effects parameters were estimated inconsistently when non-weights or scaled multi-level weights were used in the 3-level growth model. Second, the 3-level growth model had the highest efficiency of fixed-effect and random-effect parameter estimators when non-weights or scaled multi-level weights were used. Based on the above results, suggestions for researchers and follow-up studies were presented.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

종단자료 결측 패널 탈락 가중치 3수준 다층성장모형 longitudinal data missing panel attrition weighting 3-level growth model