수준 특수적 접근법은 다층 구조방정식 모형(MSEM)을 타당하게 평가할 수 있는 방법 이지만 대부분의 연구자들은 여전히 전통적인 방식의 동시적 접근법을 선호한다. 실제로 수준 특수적 접근법의 수행력을 조사한 연구는 소수이며 일부 선행연구에서도 주로 다층 확인적 요인분석 모형만 고려되었다. 이에 따라 본 연구에서는 변인 간의 경로계수를 포 함한 MSEM에서 수준 특수적 접근법의 수행력을 탐색하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션 연구를 수행하였다. 모의조건으로는 ICC, 집단 수, 집단 크기, 경로계수 크기, 부적합 유 형을 고려하였다. 연구 결과, MSEM에서 집단 수준의 모형 평가를 하는 데 있어서 동시적 접근법보다 수준 특수적 접근법이 우수하였다. 또한 모의조건에 따른 3가지의 주요 결과 를 발견하였다. 첫째, ICC나 집단크기가 커질수록 RMSEA의 모형 평가 수행력이 향상되었 다. 둘째, 수준 특수적 적합도 지수들은 모두 경로계수 크기가 작아질수록 수행력이 향상 되었다. 마지막으로 ICC가 작은 경우, 경로계수 크기가 CFI나 TLI의 수행력에 미치는 영 향력이 더욱 커졌다. 이러한 결과에 따라 본 연구의 요약과 시사점을 제시하였다.
While a level-specific approach has been proposed for the valid evaluation of multilevel structural equation modeling (MSEM), the traditional simultaneous approach remains predominant among researchers. In fact, research on level-specific approaches is limited, and some studies have focused on multilevel confirmatory factor analysis models. This study conducted a Monte Carlo study to explore the performance of a LS approach for MSEM with a direct path between variables under five design factors: intraclass correlation (ICC), the number of groups (NG), group size (GS), the size of path coefficient (PCS), and misspecification type (MT). The results showed that the LS approach performed better than the SI approach even in MSEM at between-group level. This study identified three key findings. First, the performance of RMSEA was found to improve with an increase of ICC or GS. Second, the performance of LS fit indices (RMSEA, CFI, and TLI) was more promising for detecting the misspecified between-level model with a decrease of PCS. Third, the effect of PCS on CFI or TLI was strong when ICC was small. The study concludes with a summary and implications of the results.