검사의 차원 수가 다차원 문항반응모형의 총점에 미치는 영향 (The effect of dimensionality on total scores of MIRT models)

서지정보

· 발행기관 : 한국교육평가학회
· 수록지 정보 : 교육평가연구 / 27권 / 3호 / 671 ~ 691페이지
· 저자명 : 민경석

초록

현대 교육/심리 검사는 단일한 차원보다는 복수의 잠재적 특성을 측정하는 경향을 보인다. 이 연구의 목적은 피험자와 문항 간의 상호작용을 설명하는 잠재적 차원의 수가 다차원 문항반응모형의 총점(기준선합성 방법과 검사정보함수 방법)에 미치는 영향을 평가하는 데 있다. 연구방법으로 다차원 문항반응모형에 기반한 모의자료를 생성하여 검사의 차원에 따른 기준선합성 방법과 검사정보함수 방법의 유사성과 차별성을 비교하였다. 또한 실제 시행된 대규모 검사자료(언어능력검사)의 분석을 통하여 다차원 문항반응모형의 두 가지 총점 산출 결과에 미치는 검사 차원 수 및 차원 수 결정 방법의 영향을 분석하였다. 연구결과로서, 모의자료 분석에서 차원 수의 과대 추정뿐만 아니라 과소 추정 모두 능력 추정치를 종합한 총점 산출에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 실제자료 분석에서는 차원 수가 다른 측정모형이 적용됨에 따라 총점산출 모형 간, 차원 수 간 차이가 크게 나타났다. 이러한 결과의 차이는 차원구조(단순구조와 복합구조)라는 모의자료와 실제자료의 특성에 기인한다. 즉, 단순구조에서는 차원 수가 확대될지라도 기존 차원의 구조가 유지되며 부가적으로 설정되는 차원의 영향력이 적은 반면, 복합구조에서는 과대하게 설정된 차원이 기존 차원을 복합적으로 반영하여 총점에 대한 영향력이 높아진다. 특히, 현실에서 활용되는 교육/심리 검사의 하위영역(구인)은 서로 독립적이기보다는 일정한 상관을 갖는 점을 고려할 때, 복합구조에 대한 차원성 검증과 차원 수 결정에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.

영어초록

Modern educational/psychological tests tend to measure multiple latent traits. The purpose of this study was to evaluate the effect of dimensionality on total scores of MIRT models based on the reference composit method and the test information function method. In order to conduct the study, a simulated data of three dimensions and a real data of two dimensions (language ability test for foreigner) were analyzed. As research results, there was not much impact of over/under estimation of dimensions on total scores of the simulated data. But significant differences in real data analyses were found across dimensions and methods of generating total scores. Inconsistent research results between the simulated data and the real data could be explained by the dimensional structure. That is, the simulated data of simple dimensional structure were less influenced by the number of dimensions but meaningful differences were found in the real data of complex structure. As the latent dimensions of tests were somewhat correlated (i.e., complex structure), the dimensional structure should be more seriously considered when to estimate total test scores as well as subscores in MIRT models.

참고자료

· 없음