잠재성장효과를 포함한 교차지연 패널 모형(RS-CLPM)의 적용

• 영문명: Fitting an Latent Growth effect within a CLPM (RS-CLPM)
• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: 조영진(Yeongjin Jo) 이현오(Hyuno Lee) 류지훈(Ji Hoon Ryoo)
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제37권 제4호, 691~716쪽, 전체 26쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

두 변수 간의 교차지연 효과를 추정하기 위해 주로 활용되는 교차지연 패널모형(CLPM)은 3시점 이상의 반복측정 자료에서 사람 내, 사람 간 효과의 분리를 통해 무선 절편을 고려한 모형인 RI-CLPM으로 모형 명세화 오류를 해결해 왔다. 반면 반복되는 시점이 커질수록 시간의 흐름에 따른 변화를 고려할 필요가 있으며, 그렇지 않을 경우 모형 명세화 오류가 발생할 수 있다. 이에 따라 본 연구는 4 시점 이상의 반복측정 자료에서 무선 절편 뿐만 아니라 무선 기울기를 고려할 수 있는 RS-CLPM을 제안하였다. 먼저, 반복측정이 4시점 일 때, 모형 명세화 오류가 어느 수준으로 발생하는지 파악하고자 시뮬레이션 연구를 진행하였다. 시뮬레이션은 자료 내 효과크기와 관련된 4개의 조건과 잠재 기울기 가정에 따른 2개 조건 구성되었으며, 그 결과 CLPM, RI-CLPM은 모두 명세화 오류가 존재하는 것으로 나타났다. 특히, 잠재 기울기를 가정하지 않은 자료에서 CLPM은 명세화 오류를 보인 반면, RS-CLPM의 경우 잠재 기울기의 가정과 관계없이 모든 조건에서 명세화 오류 없는 추정값을 보였다. 더하여 RS-CLPM의 경우 잠재성장이 가정되지 않은 경우 RI-CLPM과 유사한 결과값을 보였다. 잠재성장이 존재한다고 가정되는 ECLS-K:2011 자료의 과학 성취도 점수와 인지적 유연성 점수를 활용한 실증자료 분석 결과에서 세 모형 모두 각기 다른 값을 제시하는 것을 보였다. 이는 시뮬레이션 연구 결과를 고려한다면, 실증자료 분석에서도 모형 명세화 오류가 존재함을 의미한다. 이러한 결과는 자료의 형태에 맞는 적절한 모형을 사용하는 것이 추정치의 편향을 최소화할 수 있음을 시사하며, 시점이 증가함에 따라 잠재 절편뿐만 아니라 잠재 기울기를 고려하여 모형의 명세화가 필요함을 의미한다.

영문 초록

CLPM has been used to identify the cross-lagged effects with more than 3 time points in areas of social and behavioral sciences. To clarify the effects of between- and within-person variances within the CLPM, a CLPM with random intercepts was proposed and it resolved several issues in model specifications related to longer time span. This paper focuses more on growth patterns within the CLPM, naming random-slope CLPM (RS-CLPM). Applying a simulation study with variables of between- and within-person effects and cross-lagged effects with and without random slopes, we found the lower accuracy of RI-CLPM for both cases of with and without random slopes, which proves the flexibility and accuracy of the RS-CLPM. Based on the simulation result, we also fit the RS-CLPM into empirical data of ECLS-K:2011. Two variables of science achievement and cognitive flexibility were considered in the RS-CLPM. The result shows that the RS-CLPM would reduce the potential bias in parameter estimates of the CLPM, which extends the flexibility of the CLPM.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 결론 및 논의

참고문헌

키워드

자기회귀 교차지연모형 잠재기울기 모형 명세화 오류 CLPM Random Slope Model Mis-specification