측정단위동일성 검정에서 요인부하 패턴과 값이 동등성 결여에 미치는 영향

Abstract

본 연구는 측정단위동일성 검정에서 적합도 지수의 수행도를 평가하기 위한 실험 조건을 생성하는 새로운 설계 전략인 요인구조 기반 접근(factor structure-based approach)을 제안하고 이에 대한 타당성을 확보하기 위한 것이다. 이를 위하여 DIF 문항 속성(즉, DIF 패턴, DIF 문항비율, DIF 크기)의 다양한 조합으로 동등성이 결여되는(lack of invariance; LOI) 실험 조건을 생성한 전통적인 설계 전략(이하 차별기능문항 기반 접근(DIF-based approach))의 문제점과 한계점을 지적한다. 또한 이러한 설계 전략으로 생성된 특정 실험 조건하에서 발견되는 상호작용의 원인을 요인구조 기반 접근에서의 수행 원칙으로 규명한다. 요인구조 기반 접근에서는 다집단 분석이 요인모형을 이용한 분석법임을 감안하여, 요인부하 군집패턴의 일치정도가 DIF 문항 속성을 포괄하여 LOI의 다양한 수준을 설명할 수 있다고 가정한다. 본 연구에서는 요인구조 기반 접근의 타당성을 점검하기 위하여 다양한 실험 조건을 이용하여 예비 연구와 3개의 시뮬레이션 연구를 단계적으로 수행한다. 결론 및 논의에서는 DIF 패턴의 한계점을 지적함과 동시에 차별기능문항 기반 접근으로 생성된 특정 실험 조건하에서 발견되는 상호작용의 원인을 요인구조 기반 접근에서의 수행 원칙으로 규명한다. 뒤를 이어 요인구조 기반 접근이 보다 타당한 근거로 작용함을 명시하기 위해 실험 연구에서의 유용성과 함의를 논의한다. 연구의 제한점 및 후속연구의 제언을 통해 요인구조 기반 접근의 확장 가능성과 제한점 및 방향성을 제언한다. ;Previous approaches generating various levels of lack of invariance (LOI), by using differential item functioning (DIF) item attributes (i.e., the pattern, ratio, and size) in the metric invariance test, are limited. The proposed approach is termed as a factor structure-based approach. Multiple group analysis is a statistical method used in the extended factor model. The method assumes that the factor loading clustered pattern, that encompasses individual DIF item attributes, systematically accounts for the various levels of LOI. The purpose of this study is to assess whether the factor structure-based approach can explain the various degrees of LOI more accurately than the previous approach. Three Monte Carlo simulation studies were conducted, to investigate the effect of the clustered pattern of factor loading differences on various degrees of non-invariance. Simulation 1 identified that the statistical invariance in the metric invariance test is supported in invariance condition as well as in parallel condition. Parallelism is a phenomenon where the statistical invariance is strongly supported when the factor loading pattern between groups is parallel. Based on parallelism, Simulation 2 was conducted to investigate the effect of the factor loading clustered pattern on various degrees of LOI. In Simulation 3, three types of statistical non-invariance conditions, manipulated by the clustered pattern, were suggested, and all of them supported non-invariances statistically. The most intriguing finding is that non-DIF item can affect the LOI in the metric invariance test.