영과잉 자료의 측정동일성 검증

Testing Factorial Invariance of Zero-inflated Measures Using a Two-part Factor Model

집단 간 관찰점수의 차이가 잠재점수의 차이값에서 비롯되었음을 나타내기 위해서는 모든 집단에 대한 측정 과정이 동일하다는 가정, 즉 측정동일성의 성립이 필요하다. 이에 많은 연구자들이 다집단 확인적 요인분석 모형을 이용하여 측정동일성을 검증한다. 한편, 영과잉 변수는 영과잉 현상에 의한 비정규성을 가지고 있으므로 이를 통제할 수 있는 통계적 접근을 통하여 측정동일성을 검증할 필요가 있다. 그러나 현재까지 영과잉 변수의 측정동일성은 강조되지 않고 있고, 영과잉을 통제하는 분석 모형의 적용 사례를 찾아보기는 힘든 실정이다. 이에 따라 본 연구는 2-부분 요인분석 모형을 이용한 측정동일성 검증 사례를 소개하고 이를 다집단 확인적 요인분석과 비교함으로써 영과잉 현상을 마주하는 응용 연구자들에게 도움이 되고자 하였다. 분석 결과, 두 요인분석 모형이 서로 다른 측정동일성을 지지함으로써 영과잉을 통제하는 방식에 따라 측정동일성에 대한 다른 결론을 내릴 수 있음을 시사하였다.

Multi-group confirmatory factor analysis (MGCFA) is a common tool for testing factorial invariance within structural eqaution modeling (SEM) framework; however, a two-part factor model might be more appropriate for zero-inflated measures due to the severe non-normality of the data. Nevertheless, testing the factorial invariance of zero-inflated variables using the two-part factor model is uncommon. To fill that gap in the literature, the current study demonstrated the use of two-part factor model for testing factorial invariance of highly zero-inflated measures and compared the result to the MGCFA’s. The two models led to different factorial invariance results on the zero-inflated measures. The two-part factor model supported full scalar invariance of the continuous-part model whereas the MGCFA concluded only partial metric invariance. Thus, applying a different factor model brought different conclusions about factorial invariance when the measures were zero-inflated.