다집단 잠재계층분석을 적용한 측정동일성 검증: ICT 자기효능감의 국가 비교를 중심으로

Testing Measurement Invariance using Multi-group Latent Class Analysis: A Cross-National Study of ICT Self-Efficacy

본 연구의 목적은 다집단 잠재계층분석(Multi-Group Latent Class Analysis, MGLCA)을 적용한 측정동일성 검증 과정에 대한 가이드라인을 제공하는 것이다. 이를 위해 국제 비교 연구 자료인 ICILS 2018을 활용하여 ICT 발전 수준이 상이한 세 개 국가(한국, 미국, 포르투갈)를 선정하였다. 해당 국가를 대상으로, 중학생의 ICT 자기효능감의 잠재계층 분류 양상을 확인하고, 측정동일성 검증 절차를 기반으로 척도 및 지표 변수 수준에서 국가 간 잠재계층의 유사성과 차이점을 검증하였다. 분석 결과, 첫째, 세 국가에서 ICT 자기효능감에 대해 모두 3개의 잠재계층 수가 동일하게 결정되어, 잠재계층 측정의 모형 구조가 국가 간 유사한 것으로 나타났다. 둘째, 국가별로 분류된 잠재계층에 대한 측정동일성 분석을 척도 수준에서 살펴본 결과, 부분 동일성 모형이 최종 선정되었다. 이는 ICT 자기효능감의 잠재계층이 분류되는 방식에서 국가 간 공유된 응답 패턴이 있으며, 특정 잠재계층에 속하는 학생들의 분포가 국가 간 동일한 수준이지만, 지표 변수에 대한 응답에 있어 잠재계층과는 별개로 영향을 미치는 국가별 특성이 존재함을 의미한다. 마지막으로, 부분 동일성을 유발하는 지표 변수를 탐색한 결과, 3개의 지표 변수에 대한 학생들의 응답 확률이 국가 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 잠재계층분석을 이용한 집단 비교 연구에서 활용할 수 있는 접근을 제안하고 집단 간 특정 동일성 수준을 유발하는 잠재적 원인을 다양한 수준으로 탐색하였다는 점에서 의의가 있다. 본 연구 결과를 바탕으로 후속 연구 방향 및 시사점을 논의하였다.

The purpose of this study is to provide guidelines for the process of testing measurement invariance using multi-group latent class analysis (MGLCA). To achieve this, data from the ICILS 2018 was utilized to select three countries with different levels of ICT development (South Korea, the United States, and Portugal). For these countries, the latent class classification patterns of middle school students’ ICT self-efficacy were identified, and the similarities and differences in latent classes among countries were examined at the scale and indicator levels. The analysis revealed several key findings. First, in all three countries, the number of latent classes for ICT self-efficacy was consistently determined as three, indicating a similar model structure of latent class across countries. Second, examination of measurement invariance at the scale level classified by country resulted in a partial invariant model. This suggests shared response patterns among latent classes of ICT self-efficacy across countries but also the existence of country-specific characteristics influencing responses, independent of latent classes. Lastly, exploration of the indicator variables revealed differences in response probabilities for three indicator variables. This study is significant in proposing an approach using latent class analysis for comparative group studies on ICT self-efficacy.