제 10 장 : 측정모델의 이해
1. 측정모델의 설정 및 식별
1.1 측정모델의 설정 : 측정오차는 1신뢰도계수에 의해서 추정된 확률오차(random error)와 2관측변수가 잠재변수 외를 측정함으로써 기인하는 체계적 오차(systematic error)의 두 가지 고유분산(unique variance)으로 구성되어 있다. 관측변수의 측정방법(예 : 자기보고 대 관찰법)에 기인하는분산은 체계적 오차의 한 예이다)
1.2 측정모델의 식별 : 측정모델이 식별되기 위해서는 1자유모수의 수는 관측변수의 수보다 같거나 적어야 하고, 2모든 잠재변수는 척도를 가지고 있어야 한다는 조건이 충족되어야 한다.
<측정모델의 식별조건>
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사례 |
단일차원 |
요인의 수 |
식별조건 |
필요/충분조건 |
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1 |
예 |
1 |
1. 모수 2. 모든 요인에 대해 척도가 존재 3. |
필요 필요 필요 |
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2 |
예 |
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1. 모수 2. 모든 요인에 대해 척도가 존재 3. |
필요 필요 필요 |
|
3 |
아니오 |
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모수 모든요인에 대해 척도가 존재 모델적합 프로그램이 고유성 점검(uniqueness checks)을 통과해야 함 |
필요 필요 필요 |
2. 반영지표와 조형지표
측정모델에 있어 잠재변수와 지표(관측변수) 사이의 인과방향을 결정하기한 쉬운 일이 아니다. 인과방에 따라 지표를 반영지표(reflective indicator)와 조형지표(formative indicator)로 나눌 수 있다. 반영지표는 결과지표(effect indicator), 조형지표는 원인지표(cause indicator)라고도 한다.
<지표의 인과방향의 결정기준>
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기 준 |
조형지표 |
반영지표 |
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1.개념으로부터 지표로의 인과방향이 개념적 정의에 의해 결정되는가? *지표가(a)개념의 특징을 정의하는가? (b)개념의 징표인가? *지표의 변화가 개념의 변화 를 야기하는가? *개념의 변호가 지표의 변화를 야기하는가? |
*인과방향이 지표로부터 개념으로 향함 *지표는 개념의 특징을 정의 함 *지표의 변화는 개념의 변화를 야기해야 함 *개념의 변화는 지표의 변화를 야기하지는 않음 |
*인과방향이 개념으로부터 지표로 향함 *지표는 개넘의 징표임 *지표의 변화는 개념의 변화를 야기하지 않음 *개념의 변화는 지표의 변화를 야기할 수 있음 |
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2. 지표의 상호호환성 *지표는 동일한 또는 비슷한 내용을 갖고 있는가? 지표는 공통의 내용을 갖고 있는가? *지표 가운데 하나를 제거하면 개념의 개념적 영역이 변화하는가? |
*지표가 상호호환될 필요는 없음 *지표가 동일한 또는 비슷한 내용을 가질 필요가 없고, 지표는 공통의 내용을 가질 필요가없음 *지표를 제거하면 개념의 개념적 영역이 달라질 수 있음 |
*지표가 상호호환되어야 함 *지표는 동일한 또는 비슷한 내용을 가져야 하며, 지표는 공통의 주제를 가져야 함 *지표의 제거가 개념의 개념적 영역을 변화시키지는 않음 |
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3. 지표간의 공변량 *지표가운데 하나의 변화가 다른 지표와의 변화와 관련되어야 하나? |
*지표가 반드시 다른 지표와 공변할 필요는 없음 *반드시 그렇지 않음 |
*지표는 다른 지표와 공변이 기대됨 *예 |
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4. 개념/지표의 법칙적 관련 *지표는 동일한 선행변수와 결과변수를가져야 하나? |
*지표에 대한 법칙적 관련이 다를 수 있음 *지표가 동일한 선행변수와 결과변수를 가질 필요는 없음 |
*지표에 대한 법칙적 관련이 달라야 함 *지표는 동일한 선행변수와 결과변수를 가져야 함 |
3. 단일지표의 설정
연구모델을 세울 때, 모든 잠재변수에 대해 가능한 한 적어도 2개 이상의 다중지표(multiple indicator)를 이용하여 측정해야 한다. 이처럼 2개 이상의 다중지표를 이용하면 모델이 과소식별되는 위험을 피할 수 있다. 그러나 때로는 잠재변수에 대해 단일지표(single indicator)만을 이용하는 경우도 있다. 이 경우에는 다음과 같은 여러 가지 모델설정 방안이 있다.
1) 요인적재량과 측정오차를 특정 값으로 고정시키고, 잠재변수의 분산만을 추정한다.
2) 요인적재량의 값을 1로 고정시키고, 측정오차는 완벽한 신뢰도를 갖는 것으로 가정하여 0으로 고정시킨다.
3) 요인저재량을
4) 단일지표를 설정하는 가장 일반적인 방법은 요인적재량을 1로, 측정오차는 (1-a)q2으로 고정시키는 것이다. 이렇게 하면 추정의 결과가 명확하고, 요인적재량이 불편추정치(unviased estimates)가 된다.
4. 항목합산(item parceling) : 잠재변수를 측정하기 위해 사용된 관측변수들을 부분적으로 총합해서 지표를 만드는 것을 의미하며, 부분비총합법(partial disaggregation approach)이라고도 한다. 항목합산은 특정 잠재변수를 많은 지표에 의해 측정한 경우에 종종 이용된다. 이 방법은 모든 항목을 합쳐서 하나의 척도를 만드는 전체총합법(total aggregative apporach)과 개별지표 전체를 이용하는 전체비총하법(total disaggregative approach)이 혼합된 것이다.
5. 개념타당도의 의의 및 평가
5.1 개념타당도의 의의 : 개념타당도(construct validity)를 평가하기위해서는 집중타당도, 판별타당도, 그리고 법칙타당도 등을 검토해야 한다.
1) 집중타당도(convergent validity)는 “동일 개념을 측정하는 다중의 척도가 어느 정도 일치하는가?”와 관련이 있다.
2) 판별타당도는 서로 다른 개념들 간에는 그 측정치에도 확실한 차이가 있어야 함을 의미한다. 즉 판별타당도(discriminant validity)는 “다른 개념을 측정하는 척도가 어느 정도 그것들을 다른 것으로 측정하고 있는가?”와 관련된다.
3) 법칙타당도(nonological validity)는 개념이 이론이나 가설 속에서 가지고 있는 역할에 따라 다른 개념에 대해 법칙적 관련(nomological net)을 가져야 한다는 것을 의미한다.
5.2 Amos에 의한 개념타당도 평가
1) 집중타당도의 평가 : 1특정 요인에 대한 요인적재량이 높아야 하고, 통계적으로 유의적(C.R.>2.00)이어야 한다. 좀더 구체적으로 말하면, 표준화 요인적재량이 적어도 0.5 이상이어야 한다. 이상적으로는 0.7이상이면 더욱 좋다. 2분산추출의 평균을 계산하여 집중타당도를 검토할 수 있다. 3개념신뢰도는 집중타당도를 검토하기 위해 쓰이는 또 다른 지표이다.
2) 판별타당도의 평가 : 1엄격한 방법으로 두 잠재변수 각각의 평균분산추출(average variance extracted : AVE) 값이 개념들 간 상관계수의 제곱값을 상회하는지의 여부를 통해 검토하는 방법이 있다. 2개념들 간에 동일하는 가설을 기가하는지의 여부로 판단하는 방법이 있다. 3이론적으로 유사한 각 개념의 쌍(pair)을 선정한 다음, 두 개념들 간의 상관모수를 1로 고정한 제약모델(constrained model)과 두 개념들 간에 자유로운 상관관계를 갖는 비제약모델(unconstrained model) 또는 자유모델(free model)을 선정한 후, X2 차이분석을 실시하여 두 모델들 간에 X2 차이가 유의적으로 나타나면(a=0.05에서 3.84 이상), 두 개념들 간에 판별타당도가 있다고 본다.
6.
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