KCI등재
확인적 요인분석과 구조방정식모형분석에서 다차원 척도에 대한 다양한 문항묶음방법 적용연구 = The Empirical Study of Various Item Parceling Methods on Multidimensional Scales in CFA and SEM
저자
발행기관
학술지명
교육방법연구 (The Korean Journal of Educational Methodology Studies)
권호사항
발행연도
2017
작성언어
-주제어
KDC
373
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
313-345(33쪽)
KCI 피인용횟수
8
DOI식별코드
제공처
본 연구의 목적은 확인적 요인분석과 구조방정식모형분석에서 다차원 척도에 개별문항방법과 다양한 문항묶음 방법(요인·상관·방사·다차원)을 적용하고, 개별문항방법 결과와 다양한 문항묶음방법 결과를 비교분석함으로서 문항묶음방법의 효과성을 파악하는 것이다. 문항묶음은 측정모형에서 여러 관측변수들을 평균이나 합산으로 묶어서 사용하는 방법론이다. 이를 실시했을 때는 자료비정규성 완화, 모형간명화, 측정오차 감소, 공통분산 증가, 모형적합도 안정성, 모수추정 안정성이라는 장점이 있게 된다. 그러나 문항묶음방법론은 다차원 척도에 적용 하게 될 때에 일차원성가정이라는 논쟁점이 제기되며, 다양한 시뮬레이션 연구를 할 때에 모형적합도 및 모수추 정의 안정성 혹은 편향성이라는 상반된 연구결과가 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 문항묶음방법론의 논쟁점 에 대한 제언을 제시하고자, 기존 연구와 차별성을 두는 다음의 연구를 진행한다. 첫째, 다차원(다요인)에 속한 하나의 요인에 대하여 일차원성검정을 한 후에, 일차원성이 검정된 하나의 요인에 대하여 문항묶음방법을 적용 한다. 둘째, 다양한 상황의 가설들을 설정하여 문항묶음방법을 적용한 후에, 문항묶음방법이 어떤 경우에는 효과 적이고 어떤 경우에는 비효과적인지 파악한다. 다양한 상황을 고려한 모형은 단순한 다차원(다요인)의 모형, 위계적인 다차원(다요인)의 모형, 작은 표본에 적용한 모형, 표준도구이지만 과다한 요인과 문항을 포함하고 있는 복잡한 다차원(다요인)의 모형, 그리고 다차원(다요인)의 모형들 간의 구조모형이다. 셋째, 다양한 연구모형에 개별문항과 다양한 문항묶음(요인·상관·방사·다차원)을 적용한 후에, 정규성, 확인적 요인분석의 모형적합도 및수렴타당도, 구조방정식모형의 모형적합도 및 효과크기를 검정한다. 다음은 결과이다. 첫째, 확인적 요인분석 결과이다. 문항묶음방법은 개별문항방법과 비교해서, 정규성과 모형적합도(TLI, CFI, RMSEA) 및 수렴타당도(경로계 수, 개념신뢰도, 분산추출지수)가 훨씬 더 안정적이며 좋은 수치로 추정되었다. 둘째, 구조방정식모형분석 결과이 다. 문항묶음방법은 개별문항방법과 비교하여, 모형적합도와 경로계수(직접효과, 간접효과, 총효과)가 약간 더 안정적이었다. 셋째, 다양한 문항묶음방법론비교 결과이다. 확인적 요인분석에는 방사묶음, 구조방정식모형분석에는 다차원묶음이 효과적이었다. 넷째, 다양한 상황의 가설 결과이다. 문항묶음방법은 작은 표본에 적용했을 경우 에, 요인과 문항이 과도하게 많은 복잡한 모형에 적용했을 경우에, 정규성과 모형적합도 및 경로계수가 매우 안정적으로 되었다. 따라서 작은 표본이면서 개별문항수보다 문항묶음수가 크게 감소하는 경우에는 모수 당 표본의 수가 증가되므로, 추정의 안정성은 더욱 향상될 것이다. 여섯째, 문항묶음방법은 정규성가정이 만족되는 자료 보다는 위배되는 자료에 적용했을 경우에, 적합도 및 모수추정이 현격하게 좋아졌다. 본 연구는 문항묶음방법론에 대한 이론적인 설명 및 경험적인 결과를 토대로 하여, 문항묶음방법이 개별문항방법보다는 효과적임을 검정 하면서, 문항묶음방법의 효과적인 적용을 위한 조언도 제시했다.
더보기The purpose of this study is to apply the methods of factor·correlation·radial·multidimensional parceling to multidimensional scales in Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Model, and then investigate the possibility of the utility of item parceling method by comparing the results of the individual item method with the results of item parceling method. The item parceling method, defined as the sum or mean scores of individual item scores, have been widely used as observation variable in setting up the measurement model in CFA and SEM. The item parceling method is used in data: (1) that is not optimal(nonnormality); (2) that the sample size is small; (3)that has many items in factor; (4) that has hierarchical and complex factors in scale; and (5) that use the standardized scale which is failed to test CFA. The merits of item parceling method are; (1) the alleviation of non normality of data; (2) the simplicity of model; (3) the diminution of measure error index; (4) the increasing of communality; (5) the diminution of unique variance; (6) the stability of model fit; and (7) the stability of parameter estimates. The dispute of item parceling method is the assumption of unidimension and the results of stability or deviation of parameter estimate and model fit in simulation research. The model of research in this study are as follows. The CFA is testified in the model; (1) which has small factors in scale; (2) which has many hierarchical factors in scale; (3) which has small subject; (4) which has many and complex factors and items in standardized scale, and the SEM is testified in the model which has multidimensional factors. The item parceling methods which are composed of factor·correlation·radial·multidimensional method and the individual item method are applied to the measurement variables in models which are explained. The results are as follows. First, the item parceling method is more effective than individual item method in CFA. For example, the indexes of normality, model fit as χ 2 , TLI, CFI, and RMSEA, parameter estimate, and convergent validity as construct reliability and AVE in item parceling method are more stable. Second, the item parceling method is more effective than individual item method in SEM. For example, the indexes of model fit and parameter estimate in item parceling method are more stable. Third, the most effective item parceling method in CFA is radial parceling method and in CFA is multidimensional parceling method. Forth, the item parceling method is effective as it is applied in the model that has small subject. Fifth, the item parceling method is effective as it is applied in the model that has many, complex, and standardized items. Sixth, the item parceling method is more effective than individual item method in SEM. This study suggests the theory of item parceling method from the point of view in psychological measurement and structure equation, the variable methods of item parceling, the merits of item parceling, and the differences between item parceling method and individual item method from empirical research results. This study makes the suggestions that item parceling method can perform to its potential when; (1) the subject size is small; (2) the psychometric properties of the given data is nonnormality; (3) model is complex, (4) there are violations of the assumptions for SEM(e.g., correlated errors), and that item parceling method should not be used in the measurement model which is based on wrong theory and concept.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재 1차 FAIL (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-06-17 | 학술지등록 | 한글명 : 교육방법연구외국어명 : The Korean Journal of Educational Methodology Studies | KCI후보 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.94 | 1.94 | 2.08 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
2.23 | 2.35 | 2.393 | 0.91 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)