정의적 특성의 요인 구조 파악을 위한 다차원 문항반응모형
The Multidimensional Item Response Model for Identifying the Component Structure of Affective Traits
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초록
본 연구에서는 문항 난이도 측면에서 구인 간의 관계(또는 요인 구조)를 검증하는 동시에 이들 관계를 이용하여문항의 난이도를 설명할 수 있는 문항반응모형인 MIRID(model with internal restriction item difficulty)모형을 다차원MIRID 모형으로 확장하여 제안하였다. 검사 개발자가 검사 개발 단계에서 구인 간의 특정한 관계를 상정하고 문항들을개발하는 경우 이러한 관계를 탐색하고자 하는 시도들이 몇몇 문항반응모형(위계적 문항반응모형(hierachical item response model), 이차 문항반응모형(second order model) 등)을 통해 시도되었지만, 이들 모형은 검사의 일차원성을가정하고 있기 때문에 문항이 하나 이상의 구인을 측정하는 다차원성을 가진 검사 상황에서는 적용할 수 없다는한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 MIRID 모형의 활용 범위를 확장하기 위해 다차원 MIRID 모형인 다차원요인 MIRID 모형을 제안하였으며, 동 모형을 실증 데이터에 적용하여 분석한 결과를 일차원 모형이나 일반 다차원모형의 분석 결과와 비교하여 다차원 요인 MIRID 모형의 유용성을 살펴보았다. 실증 분석 결과 다차원 요인 MIRID 모형이 제공하는 문항 난이도에 대한 정보나 요인간의 관계에 대한 정보는 다른 모형들과 차이 없이 일관성 있게제공하였으나, 모형 적합도는 이들 모형보다 더 우수한 것으로 나타나 데이터의 다차원성과 요인 구조를 반영하는다차원 요인 MIRID 모형이 실증 데이터 분석에서 유용하게 활용 될 수 있음을 확인하였다.
Abstract
In this study, we propose an extension of the MIRID (Model with Internal Restriction on Item Difficulty) model, which explains item difficulty by verifying the relationship (or factor structure) between constructs from the perspective of item difficulty, to a multidimensional MIRID model. When test developers assume specific relationships between constructs during the test development stage and design items accordingly, attempts to explore these relationships have been made through several item response models, such as hierarchical item response models and second-order models. However, these models assume unidimensionality in tests, which limits their application in test situations where items measure more than one construct(multidimensionality). Therefore, in this study, to extend the applicability of the MIRID model, we propose a multidimensional component MIRID model. We applied this model to empirical data and compared the analysis results with those of unidimensional MIRID model and general multidimensional model to examine the usefulness of the multidimensional component MIRID model. The empirical analysis revealed that the information provided by the multidimensional component MIRID model regarding item difficulty and the relationships between components was consistent with that provided by other models. However, the model fit of the multidimensional component MIRID model was superior, indicating that the model, which reflects the multidimensionality of the data and the component structure, can be effectively utilized in empirical data analysis.
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