영과잉 가산 자료의 분포 특성을 고려한 성장모형 및 잠재계층성장모형 비교: 청소년 가출빈도의 종단적 변화 분석을 중심으로 (A comparison of latent growth models and latent class growth models based on various distributional assumptions for analyzing longitudinal trends of zero-inflated count data: With adolescents’ runaway)

서지정보

· 발행기관 : 한국교육평가학회
· 수록지 정보 : 교육평가연구 / 31권 / 4호 / 913 ~ 939페이지
· 저자명 : 나우열, 이현숙

초록

본 연구에서는 청소년의 연간 가출빈도와 같은 영과잉 가산자료를 분석하는 데 있어서 관찰변수들의 정규분포 가정이 요구되는 잠재성장모형 및 잠재계층성장모형의 대안으로, 포아송, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 분포를 적용한 모형을 제시하고 자료의 특성에 보다 부합한 모형을 탐색하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 한국아동청소년패널조사(KCYPS) 중1패널 2차년도부터 6차년도의 종단 자료를 사용하였다. 본 연구에서는 정규분포를 가정한 잠재성장모형과 더불어 포아송, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 모형을 적용하여 잠재성장모형 및 잠재계층성장모형을 분석한 다음, AIC, BIC 등의 정보기반적합도지수 및 관찰평균-추정평균 그래프를 바탕으로 모형 간 비교를 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 잠재성장모형 및 잠재계층성장모형에서, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 모형의 적합도가 정규분포를 가정한 모형과 포아송분포를 가정한 모형에 비해 더 좋은 것으로 나타났다. 둘째, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 모형 중에서는 대체로 영과잉 음이항 모형이 자료와 더욱 잘 부합하는 것으로 나타났으나, 이러한 경향은 비교 준거에 따라 다소 차이를 보였다. 마지막으로, 각 모형별 적합도 차이의 원인에 대해 고찰하고, 영과잉 가산자료의 성장모형 분석에 있어서 본 연구 결과가 주는 함의에 대해 논의하였다.

영어초록

The purpose of this study is to compare latent growth models and latent class growth models based on various distributional assumptions for analyzing longitudinal trends of zero-inflated count data, with adolescents’ runaway as a focal variable. As alternatives to the normal distributional assumption usually made for the analysis of continuous, symmetric data, this study proposed growth models based on distributional assumptions that reflect the nature of the zero-inflated count data more accurately, such as Poisson, negative binomial, zero-inflated Poisson, and zero-inflated negative binomial distributions. The performance of the proposed models was evaluated with diverse criteria including the AIC and BIC along with graphical representations of the observed means and estimated means. For this purpose, we used the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) data for the 7th grade panel. The second year to the sixth year data were used. Major findings of this study are as follows. First, Negative binomial(NB) model, Zero-inflated Poisson (ZIP) model, and Zero-inflated negative binomial (ZINB) model performed better than others in Latent growth model and Latent class growth model. Second, ZINB model was generally better than the NB and ZIP models. However, inconsistent patterns were observed for the performance of each model over different criteria. Implications from the findings of this study were discussed with suggestions for further studies.

참고자료

· 없음