공변수 IRTree 모형을 적용한 대학전공선택검사 공학계열 문항의 성별에 따른 응답 경향성 분석

Analysis of Response Style in the Korean College Major Interest Inventory (KCMII-2) Applying the Gender-Based Covariate IRTree Model

본 연구는 검사가 측정하고자 하는 구인 또는 문항 내용과 관계없이 피험자의 문항 반응에서 나타나는 특정한 응답 경향성을 분석하는 IRTree 모형을 활용하고 결과를 해석하였다. 검사 도구는 대학전공선택검사(KCMII-2)의 공학계열 활동선호도 30개 문항이며, 무응답 및 연속동일응답을 제외하고 총 9,069명 자료를 분석하였다. 본 연구는 공학계열 활동선호도 문항에서 나타나는 피험자의 문항 반응 과정 및 응답 경향성을 탐색하고, 성별에 따라 문항 반응 과정과 응답 경향성에 유의한 차이가 있는지 확인하였다. 연구 결과, 등급반응모형, 선형적 IRTree 모형, 내재적 IRTree 모형 중 가장 적합한 모형은 내재적 IRTree 모형이었다. 모형 내 노드는 각각 문항에 대한 긍정적 선호, 긍정적 극단 반응, 부정적 극단 반응을 나타냈다. 노드별 잠재능력 분포를 살펴보면 긍정적 선호와 긍정적 극단 반응에 대한 잠재능력은 남학생이 더 높았고, 부정적 극단 반응에 대한 잠재능력은 여학생이 더 높았다. 성별을 공변수로 투입한 IRTree 모형 분석 결과, 각 노드별 잠재능력에 성별은 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구와 같이 각종 교육 및 심리 측정 도구에 공변수 IRTree 모형을 적용함으로써 더욱 의미 있는 연구 결과를 도출, 활용할 방안을 제언하였다.

This study utilized the IRTree model to analyze specific response style in participants' item responses, irrespective of the content of the items being measured. The research instrument consisted of 30 items assessing engineering field activity preferences in the Korean College Major Interest Inventory (KCMII-2). A total of 9,069 data records were analyzed, excluding non-responses and repeated identical responses. The study explored the response process and response styles of participants in the engineering field activity preference items and investigated whether there were significant differences in response processes and response styles based on gender. The research findings indicated that among the graded response model (GRM), linear IRTree model, and nested IRTree model, the most suitable model was the nested IRTree model. The nodes within the model represented positive preference, positive extreme response, and negative extreme response for each item. Examination of the latent ability distribution for each node revealed that male students had higher latent abilities for positive preference and positive extreme response, while female students had higher latent abilities for negative extreme response. The IRTree model analysis, incorporating gender as a covariate, demonstrated that gender had a significant impact on the latent abilities at each node. In conclusion, this study suggested that applying the covariate IRTree model to various educational and psychological measurement tools can lead to more meaningful research results and their practical utilization in the future.