측정 비불변성이 ANCOVA에 기반한 처치효과 추론에 미치는 영향: 응답이동에 의한 절편 비동일성을 중심으로

황유경; 석혜원

doi:10.22418/JSS.2024.8.63.2.173

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 황유경 (서강대학교) 석혜원 (서강대학교)

저널정보: 강원대학교 사회과학연구원 사회과학연구 사회과학연구 제63집 제2호

발행연도: 2024.8

수록면: 173 - 204 (32page)

DOI: 10.22418/JSS.2024.8.63.2.173

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

심리학 및 관련 분야에서 개입의 효과를 알아보기 위해 사전-사후검사 통제집단 설계를 사용하여 자료를 수집하고, 수집된 자료를 ANCOVA를 사용해 분석하는 경우가 종종 있다. 이때 ANCOVA에 기반하여 처치효과를 정확히 추론하기 위해서는 측정불변성이 성립해야 한다. 그러나, 개입으로 인해 처치집단에서 사전, 사후점수 간에 측정불변성이 깨지는 응답이동 현상이 발생할 수 있다. 선행 연구에 따르면, 응답이동 중에서도 특히 절편 비동일성과 관련된 재조정 현상이 발생했을 때 처치효과 추론 결과가 왜곡될 수 있으나, 이를 ANCOVA에 기반한 처치효과 추론 맥락에서 확인한 연구는 제한적이다. 이에, 본 연구는 재조정으로 인해 처치집단에서 발생한 사전, 사후시점간 절편 비동일성이 처치효과 추론에 어떠한 영향을 미치는지 시뮬레이션을 통해 살펴보았다. 표본크기, 처치효과 크기, 측정 비불변성 크기, 비불변 문항 비율에 따라 다양한 조건 하에 자료를 생성하였고, 생성된 자료를 측정불변성을 전제하고 각각 관찰변수를 사용한 ANCOVA와 잠재변수를 사용한 ANCOVA의 두 모형으로 분석하였다. 추론의 정확성은 추정치의 편향, 평균오차제곱, 커버리지, 검정력(혹은 제1종 오류율)을 기준으로 평가하였다. 그 결과, 절편 비동일성이 존재할 경우, 관찰변수 ANCOVA와 잠재변수 ANCOVA 모두에서 처치효과 추정에 편향이 발생하고 검정의 정확성이 떨어지는 것으로 나타났다. 구체적으로, 절편 비동일성의 크기가 증가하고 비불변 문항의 비율이 증가할수록 편향은 더 커지고 커버리지는 감소하였고, 표본크기를 증가시키더라도 편향이 실질적으로 감소하지 않았다. 또한, 비불변 문항의 비율보다는 절편 비동일성의 크기가 처치효과 편향에 더 큰 영향을 미치며, 처치효과가 존재할 때는 절편 비동일성 정도가 심하지 않더라도 처치효과 추론이 상당히 왜곡될 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 ANCOVA에 기반한 처치효과 추론에서 절편 동일성을 확보하는 것이 매우 중요함을 시사한다.

In psychology and related fields, pretest-posttest control group designs are often used to collect data to evaluate the effects of interventions. The collected data are frequently analyzed using ANCOVA. For accurate inference of treatment effects based on ANCOVA, measurement invariance must be maintained. However, interventions may cause response shifts in the treatment group, disrupting measurement invariance between pretest and posttest scores. Prior research indicates that recalibration, particularly related to intercept non-invariance, can distort treatment effect inferences. Yet, studies verifying this within the context of ANCOVA-based inference are limited. Therefore, this study examines the impact of intercept non-invariance due to recalibration in the treatment group on treatment effect inferences based on a simulation. Data were generated under various conditions, including sample size, treatment effect size, degree of measurement non-invariance, and proportion of non-invariant items. The generated data were analyzed using two models: ANCOVA with observed variables and ANCOVA with latent variables, both assuming measurement invariance. The accuracy of inferences was assessed based on bias in estimates, mean square error, coverage, and power (or Type I error rate). Results indicated that the presence of intercept non-invariance leads to bias in treatment effect estimation and decreases the accuracy of inferences in both observed ANCOVA and latent ANCOVA. Specifically, as the size of intercept non-invariance and the proportion of non-invariant items increased, bias increased and coverage decreased, with sample size increase not significantly reducing the bias. Moreover, the size of intercept non-invariance had a greater impact on treatment effect bias than the proportion of non-invariant items. Even with moderate intercept non-invariance, substantial distortion in treatment effect inference occurred when a treatment effect was present. These findings suggest the critical importance of ensuring intercept invariance in ANCOVA-based treatment effect inferences.

#측정불변성 #처치효과 #공분산분석 #응답이동 #Measurement invariance #ANCOVA #Treatment effect #Response shift

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)