초록

매개모형이 심리학, 교육학, 경영학 등 다양한 분야에서 활발하게 이용되고 있다. 매개효과를 검정하는 방법은 Baron과 Kenny의 단계적 검정, 다변량 델타(Sobel의 방법) 등 전통적인 방법들을 거쳐 최근 부트스트랩이 표준 절차로 자리잡았다. 백분위수 부트스트랩으로 추정한 신뢰구간에 존재하는 잠재적 편향을 보완하기 위하여 편향조정 부트스트랩이 제안된 이후, 조정된 방법이 더 정확한 신뢰구간과 높은 검정력을 제공한다는 연구 결과들을 바탕으로 국내에서도 빈번히 사용되고 있다. 하지만 편향조정 부트스트랩이 검정력뿐만 아니라 1종오류 또한 더 높아 적절한 매개효과 검정 방법이 아닐 수 있다는 사실이 최근 보고되고있다. 본 연구는 매개효과의 검정에 관련된 최신 연구 흐름을 살펴보고, 잠재변수를 사용한 매개모형의 다양한 조건을 반영한 시뮬레이션을 실시하여 백분위수 부트스트랩과 편향조정 부트스트랩의 수행을 비교함으로써 매개효과 검정 방법에 대한 연구자들의 이해를 높이고자 하였다. 연구 1의 결과 편향조정 부트스트랩, 백분위수 부트스트랩, 다변량 델타 방법 순으로 검정력이 높았으며, 지표변수 개수가 많을수록, 효과크기가 클수록, 요인부하가 클수록, 표본크기가 클수록 검정력이 증가하는 경향을 보였다. 연구 2의 결과 1종오류 역시 편향조정 부트스트랩, 백분위수 부트스트랩, 다변량 델타 방법 순으로 높아 구조방정식 매개모형에서도 편향조정 부트스트랩이 가장 큰 1종오류를 발생시킨다는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 본연구의 제한점을 기술하고 연구 결과를 바탕으로 한 가이드라인을 제공한다.

Abstract

Mediation models are widely used in various fields such as psychology, education, and business administration. Some traditional methods like Baron and Kenny’s approach and multivariate delta method were used before, but now bootstrap methods have become a standard procedure. Since the bias-corrected bootstrap (BC bootstrap) was proposed to correct for the potential bias in the confidence intervals (CIs) obtained by the percentile bootstrap, the BC method has been frequently used domestically based on some old research that the BC bootstrap provides more accurate CIs and higher power. However, recent studies have reported that the BC method may not be appropriate for testing mediating effects because it produces inflated Type I error rates. The goal of the present study is to enhance researchers’ understanding about testing methods for the mediation effect by examining the recent research trend of testing methods for mediating effects and by comparing the performance of the percentile bootstrap and the BC bootstrap through a series of simulations under various conditions. In Study 1, the results show that the power was high in the order of BC bootstrap, percentile bootstrap, and multivariate delta method. As the number of indicators, the effect size, the factor loading, and the sample size increased, the power also increased. Study 2 demonstrates that Type 1 error rates were also high in the order of BC bootstrap, percentile bootstrap, and multivariate delta method, confirming that the BC bootstrap also generates the highest Type 1 error in structural equation mediation models. Finally, the limitations of this study and guidelines based on the simulation results are discussed.

초록

본 연구는 트라우마 사건 경험 후 발생하는 분노반응을 측정하는 한국판 트라우마 분노반응척도-5 (Dimensions of Anger Reactions scale-5-Korean; DAR-5-K)를 두 시점에 걸쳐 국내에 타당화 하였다. 이를 위해트라우마 사건을 경험한 성인을 대상으로 시점1에는 563명, 시점2에는 383명을 연구참여자로 설정하여 한국판 DAR-5의 요인구조를 확인하고, 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 먼저 확인적 요인분석과 탐색적 요인분석 결과, 1요인 구조가 적절한 것으로 확인되었다. 다음으로 내적 일치도, 오메가 계수, 검사-재검사 신뢰도를 확인한 결과 모두 통계적으로 유의하게 나타나 한국판 DAR-5가 분노반응 측정을 위한 신뢰로운척도임을 확인하였다. 또한 한국판 DAR-5의 타당도를 검증하기 위해 분노반응과 우울, 불안, PTSD 증상의유의한 상관관계를 확인하여 동시타당도를 검증하였다. 다음으로 PTSD 유증상 집단과 무증상 집단 간 분노반응의 유의한 차이를 확인하였으며, 분노가 높은 집단과 낮은 집단 간 우울, 불안, PTSD 증상의 유의한차이를 확인하여 집단 변별타당도를 검증하였다. 이에 더해 시점1의 분노반응이 시점2의 우울, 불안, PTSD 증상을 예측하는지 확인하기 위해 예언타당도를 검정을 하였다. 마지막으로 본 연구의 의의와 후속 연구를위한 제언을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this longitudinal study was to examine the psychometric properties of the Korean version of Dimensions of Traumatic Anger Reaction scale-5 (DAR-5-K) over two periods in Korea. For this purpose, an online survey was conducted with 563 Korean adults exposed to traumatic events at time1, and 383 Korean adults exposed to traumatic events at time2. The results were as follows. First, Exploratory Factor Analysis and Confirmatory Factor Analysis supported the one-factor structure, as defined in previous validation studies. Second, the scale showed robust internal consistency and test-retest reliability. Third, DAR-5-K displayed robust concurrent validity and discriminant validity with measures of depression, anxiety, and PTSD symptoms, and also predictive validity with measures of PTSD symptoms. These results suggest that DAR-5-K is an instrument having a brief and satisfactory psychometric properties to measure anger reaction to Korean adults exposed to traumatic events. Implications and recommendations for future research were discussed.

초록

본 연구에서는 잡플래닛에서 익명으로 작성된 조직 평가 텍스트로부터 토픽모델링을 통해 주요 토픽을 추출하고 이직과 연관성을 탐색하고자 하였다. 토픽 추출을 위해 시가총액 기준 상위 50위 조직의 평가 텍스트 35,031개 문서를 대상으로 잠재의미분석(Latent Semantic Analysis; LSA)을 실시하였다. LSA 결과 추출된 차원은 Varimax 회전을 통해 해석을 시도하였고, 최종적으로 62개의 해석 가능한 토픽을 도출하였다. 개별 토픽은 내용의 관련성을 연구자가 판단하여 8가지 상위토픽군으로 묶어 ‘휴식시간 자율성’, ‘성장’, ‘조직분위기’, ‘비교’, ‘조직체계’, ‘보수만족 및 업무강도’, ‘조직지원인식’, ‘직무특성’으로 명명하였다. LSA를 통해 추출된 토픽과 이직의 연관성은 일반화가법모형(Generalized Additive Model; GAM)을 이용해 분석하였다. 그 결과 이직과 연관된 토픽 중 선행문헌에서 연구된 개념들과 구별되는 ‘휴식시간자율성’이 추출되었으며, 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 의의 및 한계, 추후 연구 방향등을 논의하였다.

Abstract

This study aimed to extract topics from text big data on the site Jobplanet, and explore the associations between the topics and Job Turnover. Using Latent Semantic Analysis (LSA), 35,031 employee reviews from the top 50 market capitalization organizations were analyzed. After applying a Varimax rotation, 62 topics were finally interpreted and individual topics were grouped into 8 topic groups based on the similarity of their meanings: ‘Autonomy for Hours of Rest’, ‘Growth’, ‘Comparison’, ‘Organizational System’, ‘Organizational Climate’, ‘Pay Satisfaction and Work Intensity’, ‘Perceived Organizational Support’, and ‘Job Characteristics’. As a result of exploring the relationship between each topic and job turnover through Generalized Additive Model (GAM), there were 31 topics showing a linear relationship with turnover, and with 14 topics showing a nonlinear relationship. This study discovered ‘Autonomy for Hours of Rest’ as a concept distinct from other constructs studied in the prior job turnover research. In conclusion, we discussed these findings, limitations, and implications for future research.

초록

Abstract

Item response tree model (IRTree) is a sort of a multidimensional item response theory that incorporates a tree structure depicting a respondent's cognitive response process into item response theory. IRTree has recently received considerable attention from researchers for measuring extreme response style (ERS) that can threaten reliability and factor structure in self-report survey data. In addition to the work of IRTree, we extend IRTree as the mixture item response tree model (MixIRTree), which combines latent class analysis with IRTree for measuring and investigating the possible heterogeneity of data caused by ERS. For analyses, this study used the body symptom and depression scales of the emotional problems in the third wave of KCYPS 2018. The results of the study are as follows. First, the three latent classes were captured, showing the different levels of ERS. The latent class 3 did not show the ERS tendency than the latent classes 1 and 2. The latent class 1 showed the largest ERS tendency. Second, the ERS tendency across the latent classes was different between the negative affect scales. For example, the ERS tendency of the latent class 1 was larger in the depression scale than body symptom scale, while the ERS tendency of the latent class 2 was larger in the body symptom scale than the depression scale. Based on these findings, we provide practical implications of the MixIRTree for measuring the heterogeneity of ERS and discuss the future direction for further study.