정규분포가 가정된 심리검사의 규준추정을 위한 모형 기반 접근
A model-based approach to estimating psychological test norms under normality assumption
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초록
객관적이고 신뢰할 수 있는 심리검사의 규준추정은 모집의 분포 특성을 잘 대표하는 충분한 크기의 표본에 의존한다. 많은 심리검사 규준연구들은 연령과 교육수준 등에 따라 개별적으로 규준을 추정해야 하는 여러 하위집단을 갖는 반면 각 집단의 안정적 규준추정에 필요한 표본크기를 확보하지 못하는 경우가 흔하다. 본 연구는 심리검사 규준추정에 있어 표본크기의 중요성을 구체적으로 살펴보고, 각 집단별 표본크기가 충분하지 않을 때 일반적인 규준추정 절차보다 안정적이고 신뢰할 수 있는 규준을 제공하는 모형 기반 규준추정 절차를 소개하였다. 구체적으로는 검사점수의 정규성을 가정할 수 있는 경우에 평균과 분산에 대한 회귀모형을 이용하여 각 규준집단의 평균과 표준편차를 추정하는 절차를 소개하였다. 또한 정상 장/노년 1067명의 한국판 보스톤 이름대기 검사 자료를 이용하여 모형 기반 규준추정 과정을 예시하여 이 절차가 실제 규준추정에 어떻게 적용될 수 있는지를 소개하였다. 끝으로 모형 기반 규준추정을 적용할 때의 고려사항들을 논의하였다.
Abstract
Reliable estimation of a psychological test norm requires a large number of samples that well represent characteristics of the population distribution. Samples used in many test norm development studies have been classified into several subgroups, according to age and years of education, for example, whose norms need to be estimated separately. However, in most of the studies, sample sizes of subgroups are not large enough for reliable estimation of norms of the psychological test under investigation. The current study explained why having a large enough sample size for each subgroup is important in test norm estimation and introduced a model-based estimation procedure that provides more reliable norm estimates than a typical norming procedure, especially when the sample size of each subgroup is less than desirable. Specifically, this procedure, under normality assumption of the test scores, uses a regression model that estimates the means and variances of all of the subgroups simultaneously. An example analysis was illustrated in order to demonstrate how to use the suggested procedure using a normative sample of Korean-version Boston Naming Test scores from 1067 normal elderlies. Finally, considerations in application of a model-based norming procedure were discussed.
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