구분 가능성을 중심으로 한 구조방정식 APIM의 이해

Abstract

연구자들이 연구에 사용될 표본을 수집할 때 독립된 표본 외에 서로 관련된 표본을 수집할 수 있다. 이를 분석하기 위해 연구자들은 다양한 모형을 사용한다. 그 중 하나인 자기-상대방 상호의존성 모형(actor-partner interdependence model, APIM)은 서로 독립되지 않고 쌍으로 표집된 자료 분석에 사용되는 모형으로 최근 국내에서도 다양한 쌍 관계 분석을 위해 APIM을 사용하고 있다. 그러나, APIM을 다룬 기존 연구들이 상세하지 않아 분석을 올바르게 진행하지 않은 연구가 있었다. 또한 구조방정식을 이용하여 성별 등으로 구분 가능하지 않은 쌍에 대한 APIM을 분석하는 방법은 국내에 잘 알려지지 않았다. 이에 따라 본 연구는 APIM을 다룬 선행연구들을 탐색하여 정확한 정보를 제공하고, APIM 특성들 중 자세히 설명되지 않은 원리들을 정리하여 연구자들이 혼동을 겪지 않도록 하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 선행연구에서 깊게 다루지 않았으나 연구자들이 APIM 사용 시 주의해야 하는 구분 가능성 및 동등제약을 중점으로 다루고 조절효과 및 매개효과를 포함하는 응용된 APIM에 대해 논의한다. APIM에 대해 논의하기 위해 먼저 APIM을 포함한 쌍자료 분석의 정의 및 유형에 대해 논의한다. 특히, 쌍자료의 특성 때문에 생기는 쌍간변수, 쌍내변수, 혼합변수는 APIM에 사용되기 때문에 APIM을 논의하기 전에 다룬다. 이후 APIM의 정의 및 APIM 특성에 대해 논의한다. 다음으로는 APIM 분석 시 중요하게 다뤄야 하는 자료의 구분 가능성에 대해 다루고 이에 따라 각 모형의 분석 방법에 나타나는 차이점에 대해 논의한다. 구분 가능성에 따라 동등제약 및 표준화에서 가장 큰 차이가 나타나기 때문에 APIM의 동등제약과 표준화 과정을 상세히 다룬다. 다음으로는 사회과학 분야에서 조절효과를 추정하는 연구의 증가로 APIM에서의 조절효과에 대한 관심이 증가하고 있기 때문에 조절효과가 포함된 APIM에 대해 논의한다. 조절효과가 포함된 APIM은 조절변수로 쌍간변수, 쌍내변수, 혼합변수 모두 사용할 수 있으며 조절변수의 유형에 따라서 모형의 형태가 다르므로 조절 변수의 유형별 특징을 논의한다. 또한, 조절변수의 유형이 정해져도 쌍의 구분 가능성에 따라주의점이 다르므로 구분 가능성에 따른 유의점을 논의한다. 마지막으로 사회과학 연구에서 매개효과 추정에 대한 관심이 증가하면서 APIM에서도 매개변수의 영향을 알아보는 것에 관심이 높기 때문에 APIM이 포함된 매개모형에 대해서 논의한다. 특히, 자기-상대방 매개효과 추정 여부 및 모형에 포함된 변수의 특성에 따른 분석 차이점에 대해 자세히 논의하여 실제 분석 시 연구자들이 어려움을 겪지 않도록 한다.

;When researchers collect samples to be used in the study, they can collect samples related to each other in addition to independent samples. To analyze this, researchers use various models. One of them, actor-partner interdependence model(APIM), is a model used for analysis of data sampled in pairs without being independent of each other. Recently, many researchers use APIM for various pair relationship analysis. However, there have been studies in which the analysis was not conducted correctly because the existing studies dealing with APIM were not detailed. In addition, a method of analyzing APIM for indistinguishable pairs by structural equation modeling is not well known to researchers. For this reason, this study aims to provide accurate information of APIM by exploring previous studies and to organize principles that have not been described in detail so that researchers do not experience confusion. We focus on areas that researchers must pay attention to when they use APIM, such as equivalent constraints, distinguishability of pair and standardization. To this end, we discuss APIM application models that include moderation and mediation.