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본 연구에서는 평정형 응답척도를 사용한 심리측정에서 체계적인 오차의 유발 요인으로 고려되는 응답편파(response bias) 효과를 측정 및 통제하기 위한 방안으로 확인적 잠재계층 요인분석(confirmatory latent-class factor analysis: LCFA)을 적용하였다. 구체적으로 TIMSS 2011의 8학년 학생 설문 중 수학 및 과학 가치 10개 문항의 응답에서 가장 빈번히 발생하는 응답편파인 묵인반응(ARS) 및 극단반응(ERS) 양식를 탐색하기 위하여, Moors(2003)에 의해 제안된 응답편파모형을 수정한 6개의 LCFA 모형을 설정하고 비교하였다. 연구결과, 응답편파요인의 유무 및 요인의 개수 등에 따른 대안모형 중 최적의 모형으로는 ARS와 ERS 및 2개의 가치모형이 포함된 4요인 LCFA 모형이 선정되었다. 즉, 수학 및 과학 가치 측정에 있어서 응답편파의 효과가 확인되었고, 이는 양적지수에 기반한 ARS 및 ERS 지표와의 타당화 및 모형의 모수치 등을 통하여 타당화 되었다. 또한 국가(한국, 싱가포르 및 미국) 변인을 투입하여, 집단 간 차이를 탐색한 결과, 수학 및 과학가치의 내용요인 뿐 아니라 ARS와 ERS의 응답편파 요인에 있어서도 통계적으로 유의한 집단 차이가 파악되었다. 마지막으로 본 연구는 집단 간 평균 비교 및 변인 간 인과적인 모형을 활용한 사회과학 연구 결과의 타당성 제고를 위하여, 응답편파의 측정 및 통제의 중요성을 강조하며, 또한 LCFA 모형의 추가적인 적용 및 보다 정교화된 응답편파의 탐색방안에 대한 후속연구의 필요성을 논의하였다.
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참고문헌 (24)
참고문헌 신청
김석호 / 2011 / 응답자의 성격특성과 응답스타일 / 조사연구 12(2):51~76
신학경 / 2014 / 혼합라쉬모형을 적용한 TIMSS 2011 수학흥미 척도의 응답양식 탐색 / 교육평가연구 27(2):429~448
Agresti, A. / 2002 / Categorical data analysis / John Wiley & Sons
Akaike, H. / 1987 / Factor analysis and AIC / Psychometrika 52(3):317~332
Austin, E. J. / 2006 / Individual differences in Response scale use : Mixed Rasch modelling of Responses to NEO-FFI items / Personality and Individual Differences 40(6):1235~1245
신학경 / 2014 / 혼합라쉬모형을 적용한 TIMSS 2011 수학흥미 척도의 응답양식 탐색 / 교육평가연구 27(2):429~448
Agresti, A. / 2002 / Categorical data analysis / John Wiley & Sons
Akaike, H. / 1987 / Factor analysis and AIC / Psychometrika 52(3):317~332
Austin, E. J. / 2006 / Individual differences in Response scale use : Mixed Rasch modelling of Responses to NEO-FFI items / Personality and Individual Differences 40(6):1235~1245
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