다차원 펴기 모형과 자료의 특성: 순위자료와 평정자료의 비교 (Multidimensional unfolding and characteristics of data: Comparison of ranking and rating data)

서지정보

· 발행기관 : 한국심리학회
· 수록지 정보 : 한국심리학회지:일반 / 42권 / 3호 / 245 ~ 264페이지
· 저자명 : 한유화

초록

본 연구는 순위자료와 평정자료를 이용하여 판단자와 판단대상을 하나의 도면에 시각화하는 분석기법인펴기모형을적용한후그결과를비교하였다. 펴기모형을비롯한다차원척도 법 모형들은 통계적 가정에서 비교적 자유로운 분석으로 소집단 연구나 개인차에 관심을 가 지는 연구자들에게 유용한 도구가 될 수 있다. 분석에 사용된 자료는 33개 행동을 비난가능 성 차원에서 측정하기 위해 수집된 37명의 자료로, 33개 행동에 대해 두 가지 방법으로 수집 된 자료였다. 33개 행동을 두 개씩 짝비교한 자료는 순위자료로 변환하고, 평정자료는 원자료 를 그대로 사용하였다. 순위자료와 평정자료의 관계를 파악하기 위하여 두 자료의 순위 상관 계수를 산출하고, 두 자료에서 산출된 33개 행동들의 상관계수 행렬을 비교하였다. 그 결과 두 자료는 서로 관련이 없는 것으로 나타났으며, 상관계수 행렬도 매우 다른 양상으로 나타 났다. 펴기분석을 수행한 결과, 평정자료보다 순위자료를 이용하였을 때 판단대상들의 배치가 더 분산되었으며, 판단대상과 판단자의 관계를 시각적으로 파악하는 데 더 유용할 것으로 판 단할 수 있었다. 본 연구는 판단대상과 판단자가 동일한 순위자료와 평정자료의 펴기분석 결 과가 다르다는 것을 보여줌으로써 개인차 연구에서 유용하게 활용될 수 있는 펴기 모형을 적 용하기 위해 연구자들이 고려해야 할 점을 확인하였다.

영어초록

This study compared the results of unfolding analyses, a technique to visualize judges and judged objects in a single figure, using ranking and rating data. Multidimensional scaling models, such as the unfolding model, are relatively free from statistical assumptions and can be advantageous tools for researchers interested in small groups or individual differences. The data used in the analysis were from 37 participants who were asked to measure 33 behaviors on the blameworthiness dimension, and the data were collected in two ways for each of the 33 behaviors. The data from paired comparison method was converted into ranked data, and the rated data was used as raw data. To understand the relationship between the ranking and rating data, we calculated the rank correlation coefficient (rho) between the aggregated statistics of the two data, and compared the correlation matrices of the 33 behaviors from the two data. The results showed that the two data were not related to each other, and the correlation matrices were not similar. As a result of the unfolding analysis, the placement of the behaviors was more distributed when using the ranking data than the rating data. Therefore, the author concluded that ranking data would be more useful to visually understand the relationship between the judgment objects and the judges. This study showed that the results of the unfolding analysis of ranking and rating data from the same judges are different. The current study suggested that, when applying the unfolding model, researchers should consider which type of data can be useful for the individual difference study.

참고자료

· 없음