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캐나다 도박행동 척도에서 개념적 구조 및 심리측정적 특성의 일반화 가능성: 남녀간 다집단 분석
이순묵,이찬순,이현정,여성칠 한국심리학회 2012 한국심리학회지 일반 Vol.31 No.1
이 연구는 캐나다 도박행동 척도(CPGI)를 사용한 자료에서 도박행동에 대한 개념적 구조 및 측정적 특성이 남녀집단간에 어떻게 다르며, 어느 정도까지 일반화 될 수 있는지를 조사하였다. 양적 검증 결과를 보면, 도박행동에 대한 개념구조가 남녀간에 대등하였고, 측정단위는 9개 문항중 6개 문항에서 동일성이 확인되어 부분적 측정단위 동일성을 확보하였다. 단위동일성이 성립하는 6개 문항에 대해서는 측정원점 동일성이 지지되었다. 따라서 요인점수의 산출이 의미있는 경우로 보고 집단을 비교할 수가 있다. 따라서 양적인 결과만 보면 적어도 남녀간에 공통적인 측정체계를 가지고 있는 것으로 판단이 된다. 그러나 좀 더 세부적인 평가를 해보면 몇가지 문제가 지적된다. 우선 단위 차별성이 확인된 5, 6, 7번 문항은 모두가 “문제(problem)”라는 단어를 공통으로 포함하고 있고, 여성들이 보다 민감하게 반응하였다. 국내용 번안척도 개발시 이 세 문항의 번안에서 남녀간 차별성이 발생하지 않도록 주의가 필요하다. 또한 요인분산이 남자집단에서 .024(p=.000) 여자집단에서 .007(p=.000) 인 것은 통계적 유의함과 관계없이, CPGI에서 측정하는 구성개념에 의문을 가지게 한다. 여자집단에서는 0에 가까운 분산으로서 전혀 응답자들이 변별되지 않는 척도임을 의미한다. 남자집단에서도 실질적으로 의미있는 분산으로 보기에는 매우 미흡하다. 국민일반을 대상으로 하여 공중건강의 취지에서 폭넓게 변별해 보고자 한 목적이 위반될 가능성도 있다. Present study investigated the measurement invariance of Canadian Problem Gambling Index(CPGI) in terms of conceptual structure and psychometric properties across male and female groups. Results showed configural invariance(equivalence of conceptual structure), partial metric invariance(6 out of 9 items), and scalar invariance(6 items with metric invariance). The results suggest that intergroup comparison can be conducted between male and female groups and factor mean differences can be interpreted meaningfully. However, several problems were revealed by looking into detailed features of CPGI. Firstly, noninvariance was found in the factor loadings of items 5, 6, and 7 to which special attention should be paid in adapting the scale to a Korean version. Also attention should be given to the very small size of factor variance in both male(.024) and female(.007) groups. Although the two values of variance were statistically significant, they are not practically meaningful. CPGI seems unable to discriminate the general public to an extent which has been expected from the perspective of public health.
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이순묵(Soon-Mook Lee),금은희(Eunhee Keum),이찬순(Chansoon Lee) 한국교육평가학회 2010 교육평가연구 Vol.23 No.2
구조방정식 모형을 사용한 다집단 분석에서 집단 간 요인평균 차이검증의 선수조건으로, 측정동일성(measurement invariance) 중 측정원점 동일성(scalar invariance)의 필요 여부에 대해서 상이한 의견이 제시되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 평균구조 분석시 측정원점 동일성 검증의 필요성 여부를 조사하기위해서 집단 간 측정원점과 이론변수의 관계에 따라 가능한 반응구간 차이, 반응식역 차이, 응답의 경향성(관대화 또는 혹독화)의 3가지 경우에 대하여 모의실험 방법으로 연구하였다. 1개의 요인과 1개의측정변수가 있는 모형을 설정하고, 각각의 경우에서 측정변수와 요인(이론변수) 수준에서의 평균차이검증인 분산분석 결과를 비교하였다. 연구결과, 집단 간 반응구간이 다르고 측정원점이 동일한 경우,이론변수 분산분석이 유의할 때 측정변수 분산분석도 유의하였다. 이때는 측정원점 동일성 검증이 필요하며, 집단 간 차이를 추론하기 위해 측정변수 수준의 분산분석만 실시해도 된다. 그러나 집단 간반응식역의 차이가 있고, 원점이 다른 경우에는 측정변수 분산분석이 유의하지 않아도 이론변수 분산분석이 유의하게 나왔다. 또한 집단 간 응답의 경향성에 의한 차이 및 원점의 상이함이 예상될 때,측정변수 분산분석이 유의해도 이론변수 분산분석이 유의하지 않았다. 따라서 이 두 가지 경우, 다집단 분석시에 측정원점이 동일하지 않아도 요인수준에서의 집단 간 차이검증을 필수적으로 실시해야만집단 간 차이를 제대로 파악할 수 있음을 알 수 있다. 즉, 집단 간 반응식역의 차이가 기대되거나 집단 간 응답의 경향성에 의한 차이가 예상될 때는 측정원점 동일성 검증은 불필요하며, 집단 간 차이를추론하기 위해 요인 수준에서의 분산분석이 필요하다. 끝으로 본 연구의 의의, 제한점 및 추후 연구방향에 대해서 논의하였다. There have been different opinions about the requirement of scalar invariance as the prerequisite of testing factor mean difference across groups. To investigate this issue, we conducted simulation studies on three types of relationships between intercepts and factors across groups: difference in response intervals, difference in response thresholds, and response set such as leniency or severity. Based on a simple model of one factor with one observed variable, we compared results from X-ANOVA(analysis of variance on observed variable) and F-ANOVA(analysis of variance on factor scores). There are three findings. First, when response intervals were different and intercepts were same across groups, both F-ANOVA and X-ANOVA were significant in the same direction. In this case, X-ANOVA will be enough to infer factor mean difference. Second, when response thresholds were different and intercepts were different across groups, F-ANOVA was significant despite the fact that X-ANOVA was not significant. Third, when response sets were expected and intercepts were different across groups, F-ANOVA was significant despite the fact that X-ANOVA was not significant. In the latter two situations, testing factor mean difference is required even when scalar invariance does not hold across groups. Meanings and limitations of the study, and suggestions for further studies were discussed.
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