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- P-ISSN1229-067X
- E-ISSN2734-1127
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ISSN : 1229-067X
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43권 2호
초록
본 고에서는 최근 사회조사 및 심리측정 과정에서 빈번하게 발생하는 응답자들의 불성실응답(IER: Insufficient Effort Responding)의 발생원인, 영향, 탐지 방법 및 사전적 예방법에 대한 개관을 통하여 조사 방법론을 적용하는 연구자와 실무자에게 유용한 가이드라인을 제공하고자 하였다. 우선 IER은 개인차 요인(성격 특성, 동기 수준, 인지 능력 등)과 상황 요인(조사 길이, 수집 방식, 주변 환경의 방해, 연구자와의 상호작용 부족, 문화 간 차이 등)에 의해 발생하며, 측정의 신뢰도와 타당도를 감소시키고 가설 검정의 오류를 증가시키는 등 연구나 조사 결과에 부정적인 영향을 미침을 보여주는 여러 연구를 개관하였다. 이어서 IER의 부정적 영향을 최소화하는 방안으로 IER을 사전에 방지하거나 사후에 효과적으로 탐지할 수 있는 다양한 방법들을 소개하였다. 이를 통해 데이터의 질과 연구의 신뢰성을 높일 수 있는 유용한 조언을 제시하였다. 마지막으로, 문화 간 차이를 고려한 IER 연구와 새로운 측정 도구 및 기술을 활용하여 IER 문제를 해결할 가능성을 탐색하는 향후 연구 방향을 제안하였다.
Abstract
This paper offers a comprehensive and critical review of Insufficient Effort Responding (IER) in social surveys and psychological measurements, a concern that has garnered increasing attention. It aims to provide researchers and practitioners with practical guidance by delving into IER's causes, impacts, detection strategies, and preventive measures. Our review underscores that IER stems from both individual difference factors—such as personality traits, motivation levels, and cognitive abilities—and situational factors, including survey length, data collection methods, environmental distractions, lack of interaction between researchers and participants, and cultural variances. These elements significantly undermine measurement reliability and validity, leading to heightened errors in hypothesis testing and negatively impacting the outcomes of research and surveys. To counteract these adverse effects, the paper outlines several methodological strategies for the effective prevention and post hoc detection of IER, with the goal of enhancing both data quality and research reliability. The authors advocate for future research directions focused on 1) exploring the IER issues by accounting for cultural differences and 2) leveraging new measurement technologies to deepen the understanding and management of IER in research contexts.
초록
본 연구는 외로움−이차공통요인 척도(L−SOCF 척도)의 타당화 자료를 이용하여 그 척도의 성별집단 간 측정불변성과 연령집단 간 측정불변성을 검증한 것이다. 다집단−확인적 요인분석을 이용한 검증에서 L−SOCF 척도는 성별집단 간에 구성불변성, 단위불변성, 그리고 영점불변성을 가지는 것이 확인되었다. 또한 18세부터 75세까지의 연령을 청년집단, 중년집단, 노년집단으로 나누어 L−SOCF 척도의 연령집단 간 측정불변성을 검증한 결과, 구성불변성, 단위불변성, 영점불변성이 모두 확인되었다. 논의에서는 연속변인인 연령을 범주화한 후 연령불변성을 검증한 이유가 설명되었다. 본 연구를 통하여 L−SOCF 척도의 총점 및 요인점수의 의미가 성별과 연령대에 걸쳐 일관되게 해석될 수 있음이 확인되었다.
Abstract
In this study, gender and age invariance of the Loneliness-Second Order Common Factor Scale(L−SOCF Scale) was examined by analyzing the scale's validation data from a sample of 620 participants, comprising both males and females, aged between 18 and 75 years. The Multiple Groups Confirmatory Factor Analysis(MG−CFA) demonstrated that the L−SOCF Scale exhibits configural, metric, and scalar invariance across gender. The MG−CFA, conducted with three age groups(Youth, Middle-aged, Senior), likewise revealed that the L−SOCF Scale maintains configural, metric, and scalar invariance across these age categories. The discussion section elucidated the rationale for assessing age invariance through the categorization of age, which was measured originally as a continuous variable. This study affirmed that the interpretations of both the overall score and the individual factor scores of the L−SOCF Scale remain consistent across genders and various age groups.
초록
본 연구는 한국 성인의 PTSD 증상을 예측하는 사건(DSM-5 진단기준사건(직접경험), DSM-5 비진단기준 사건(직접경험), 간접경험 사건)을 확인하고자 수행되었다. 이를 위해 국내 성인 1,136명의 자료를 기계학습 기법인 Elastic Net 회귀분석을 통해 분석하였다. 본 연구에서는 DSM-5 진단기준사건(직접경험) 19개, DSM-5 비진단기준사건(직접경험) 17개, 간접경험사건 19개, 총 55개의 사건 경험 여부를 PTSD 증상에 대한 독립변수로 투입하였다. 연구 결과, DSM-5 진단기준사건(직접경험) 6개, DSM-5 비진단기준사건(직접경험) 9개, 간접경험사건 4개, 총 19개의 사건이 PTSD 증상을 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 DSM-5 진단기준사건(직접경험)뿐만 아니라 DSM-5 비진단기준사건(직접경험)과 간접경험 사건이 PTSD 증상을 예측할 수 있음을 확인하였다는 것에 의의가 있다.
Abstract
This study aimed to identify events that predict PTSD symptoms in Korean adults, including DSM-5 diagnostic criteria events(direct experience events), DSM-5 non-diagnostic criteria events(direct experience), and indirect experience events. Data from 1,136 Korean adults were analyzed using the machine learning technique of Elastic Net regression analysis. In this study, a total of 55 events were included as independent variables for PTSD symptoms: 19 DSM-5 diagnostic criteria events(direct experience), 17 DSM-5 non-diagnostic criteria events(direct experience), and 19 indirect experience events. The results showed that 19 events predicted PTSD symptoms, including 6 DSM-5 diagnostic criteria events(direct experience), 9 DSM-5 non-diagnostic criteria events(direct experience), and 4 indirect experience events. The significance of this study lies in confirming that not only DSM-5 diagnostic criteria events(direct experience) but also DSM-5 non-diagnostic criteria events(direct experience) and indirect experience events can predict PTSD symptoms.