본 연구의 목적은 자기보고식 설문 자료에서 체계적인 방식으로 측정오차를 유발하는 것으로 알려진 응답양식(response style)을 분석하고, 응답양식의 가능한 원인을 탐색하는 것이다. 이를 위하여 국제비교연구 중 TIMSS 2011의 수학 흥미 척도의 응답자료를 분석하였고, 잠재계층분석과 라쉬모형을 연계한 혼합라쉬모형(Rost, 1990)을 적용하였다. 본 연구의 분석을 위하여 TIMSS 2011에 참여한 국가 중 한국, 미국, 싱가포르 및 핀란드 등 4개 국가의 4학년과 8학년 총 2,000명을 무선 표집하였다. 연구결과, 첫째, 수학 흥미 척도의 5개 문항에 WINMIRA(von Davier, 2001)에 의한 잠재계층분석을 실시한 결과, 2개의 잠재집단의 수가 가장 적합한 것으로 나타났다. 잠재집단1(56%)은 중간반응(2, 3점)의 비율이 약 84.8%를 차지하고, 잠재집단2(44%)는 극단반응(1, 4점)의 비율이 약 83.9%에 해당하는 등 각각 중간반응 또는 극단반응 선호 집단으로 구분되었다. 둘째, 국가, 성별 및 학년에 따른 잠재집단 분포의 차이를 살펴보기 위하여, 중다 로지스틱 회귀분석을 한 결과, 상대적으로 한국과 핀란드는 중간반응, 미국과 싱가포르는 극단반응 집단에 포함될 확률이 높았다. 또한 남학생이 여학생보다는, 4학년이 8학년보다는 극단반응 집단에 포함될 확률이 통계적으로 유의하게 높았다. 셋째, 혼합라쉬모형 분석결과는 양적지수에 기반한 응답양식 분석 결과를 토대로 타당화되었고, 마지막으로 국내 응답자들을 대상으로 한 추후 응답양식 분석 및 교정 방안에 대하여 논의하였다.
The aim of this paper is to analyze differences of response styles across countries, gender, and age groups using a mixed Rasch Model(Rost, 1991), which was used to identify subgroups of participants that differ regarding their response style. Mixed Rasch models combine latent class analysis(LCA) with Rasch models. Analyses by WINMIRA(von Davier, 2001) were conducted on the math enjoyment scale of TIMSS 2011 from 4 countries such as Korea, the U.S., Singapore, and Finland. The results of LCA revealed the two latent classes and the most frequently chosen response options for class 1(middle-response style group) are disgree or agree, whereas for class 2(extreme-response style group), strongly disagree or strongly agree were the most frequently chosen response options. Second, by the results of multiple logistic regression analyses, there were significant differences in response styles across countries, gender and age. The probability of being assigned to class 2(extreme response style group) was higher for the U.S and Singapore compared to Korea and Finland. Also, its probability was higher for boys or grade 4 compared to girls or grade 8. Third, analyses were repeated using quantitative indexes to validate the results obtained from Mixed Rasch Models, and practical significance of analyzing and correcting response styles in empirical data were finally discussed.