인간발달연구에서의 종단자료 분석: 잠재성장모형을 중심으로

서지정보

ㆍ발행기관 : 한국인간발달학회 ㆍ수록지정보 : 인간발달연구 / 21권 / 3호
ㆍ저자명 : 신택수

목차

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 종단연구의 특성
Ⅲ. 종단자료 분석방법
Ⅳ. 연구방법
Ⅴ. 잠재성장모형을 이용한 종단자료 분석 결과 및 해석
Ⅵ. 논의 및 결론
참고문헌

한국어 초록

본 연구에서는 종단자료의 특성과 분석방법을 소개하고 이의 실제 활용에 대하여 논의하였다. 종단학업
성취자료를 이용하여 종단자료 분석기법 중 잠재성장모형(latent growth model: LGM)에 기반한 연구모형들
의 구조와 분석결과를 설명하였다. 위계구조와 확인적 요인분석에 근거한 LGM은 관심특성의 변화를 추
정하고 이와 관련된 맥락변인들의 효과를 분석하는 모형이다. LGM의 가장 기본적인 분석으로 성장궤적
을 추적하는 무조건모형분석에서 수학의 학업성장속도는 시간이 지남에 따라 감소(비선형궤적)하였으며
학력격차는 증가하는 것으로 나타났다. 조건모형분석에서는 초기 성취수준과 성장에 있어 성별 그리고
사회경제적 지위에 따른 유의미한 차이가 발견되었다. 여학생은 초기위치에서 낮은 성취수준을 보고하였
으나 성장속도는 남학생보다 오히려 빠른 것을 확인할 수 있었다. 사회경제적 지위가 낮은 학생들의 성
취수준이 모든 연도에서 그 외 학생들보다 떨어지는 것으로 나타났다. 다층구조분석을 통하여 최초 측정
시점에서 학교 간 성취수준의 차이가 발견되었으나 성장에서는 학교별 차이가 없는 것으로 나타났다. 또
한, 초기위치와 성장요인 간 관계도 유의미하지 않아 학교 간 격차가 지속적으로 유지되고 있는 것을 알
수 있었다. 다변량성장모형 분석에서는 읽기성취가 수학성취에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고
최적의 잠재성장집단은 4개로 추정되었다. 마지막으로 종단연구 시 고려해야 할 사항들에 대하여 논의하
였다.

영어 초록

This study explained characteristics of longitudinal data and analytic tools. It also described how various
modeling techniques can be applied to longitudinal study. Among the several longitudinal data methods,
the study focused on latent growth modeling (LGM) based analytic approaches. LGM is modeled as a
function of an underlying growth process. It also explores effects of specific factors on individual variation
in the growth characteristics. In the unconditional analysis, the growth trajectory of mathematics
achievement was followed by nonlinear shape (i.e., concave shape). For the analysis of the conditional
model, gender differences were found in terms of both initial status and growth. Although female students
reported lower initial scores, the growth rate was significantly faster in females than in males. Additionally,
low SES students repeatedly reported lower scores across years. In the school level, although significant
differences were found on the initial status, the initial status and the growth were not significantly related,
suggesting school gap sustained. Lastly, reading ability would have a positive influence on mathematic
achievement and the proper number of latent classes was deemed to be 4. Other pertaining issues were
also discussed.

참고 자료

없음