3수준 로지스틱 회귀 모형을 활용한 재수생 특성 분석

Examining the characteristics of CSAT re-takers via three-level logistic regression analysis

본 연구는 대학수학능력시험과 국가수준 학업성취도 평가를 연계한 대규모 자료를 활용하여 재수생의 특성을 살펴보았다. 통계 분석을 위하여 3수준 임의 절편 로지스틱 회귀 모형을 적용함으로써 학생, 학교, 시군구가 내재된 다층 구조를 통계 분석에 반영하였으며, 학생 성취도 점수, 학생 배경 변수, 학교 및 지역 특성 정보 중에서 어떠한 변수들이 재수에 영향을 미치는지와 그 관련성 정도를 분석하였다. 분석 결과 수능 성적 또는 학업성취도 점수가 높을수록 재수와 정적 상관을, 학생의 방과후학교 참여와 재수는 부적 상관을 보였다. 학교 및 시군구별 재수 비율에 대한 분산이 큰 것으로 나타났으며, 학생 변수를 통제한 후 수능 학교 평균이 높을수록 재수 비율이 높아지는 경향을 보였고, 16개 시도 구분 정보가 재수를 예측하는데 중요한 요인으로 파악되었다.

This study examined the characteristics of the College Scholastic Ability Test (CSAT) re-takers based on the CSAT data combined with the National Assessment of Educational Achievement (NAEA). For analyses, three-level random intercept logistic regression models were employed in order to reflect the data structures in analyses such that students are nested within schools, and schools were nested within districts. Key findings include that CSAT scores or NAEA scores were positively associated with CSAT retaking, and female or students participating in after-school programs were less likely to re-take the CSAT. Proportions of CSAT re-takers varied across schools and districts, and students attending schools with higher CSAT school means were more likely to re-take CSAT, and the dummy variables distinguishing 16 cities and provinces were statistically and substantively significant in prediction of students' CSAT retaking after controlling for other variables in the model.