다양한 분할 잠재성장모형 비교 = A Comparison of Various Piecewise Latent Growth Modeling

국문 초록 (Abstract)

잠재성장모형은 종단연구에서 주로 활용되고 있으며, 변화 측정에 매우 유연하다. 교육학 분야에서는 초등학교에서 고등학교까지의 교육성과를 확인하기 위해 학교급의 변화를 반영할 수 있는 분할 잠재성장모형의 소개 및 적용의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 서울교육종단연구(Seoul Education Longitudinal Study)의 1차(초등학교 4학년)-8차(고등학교 2학년) 학업성취도 자료를 활용하여 학교급의 변화를 반영하여 적용할 수 있는 5가지 분할 잠재성장모형을 모형화하여 제시하였다. 구체적으로 분할 잠재성장모형, 비연속 분할 잠재성장모형, 선형-비선형 분할 잠재성장모형, 선형-비선형 비연속 분할 잠재성장모형, 초․중․고 분할 잠재성장모형을 적용하였다. 본 연구는 패널자료가 장기간 축적됨에 따라 자료의 특성에 맞는 잠재성장모형을 탐색해야 할 필요성을 강조하며, 다양한 분할 잠재성장모형을 패널자료에 적용하여 잠재성장모형의 활용 가능성을 높였다는 데 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Latent growth modeling(LGM) has been popularly used in longitudinal data analysis, and the LGM approach is extremely flexible in the measurement of change. In educational field, in order to confirm the performance in education from elementary to high school, the characteristics of data should be reflected in the model. This study presented five piecewise LGMs that can be applied to changes of the school stages. Specifically, piecewise LGM, discontinuous piecewise LGM, linear-nonlinear piecewise LGM, linear-nonlinear discontinuous piecewise LGM and multiphase piecewise LGM were applied to Seoul Education Longitudinal Study(SELS) panel data(from 1st to 8th waves). This study emphasized the necessity of exploring various piecewise LGMs to fit the characteristics of data and increased possibility of using various piecewise LGMs.

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