협력적 거버넌스 척도의 다차원 요인구조 평가: Bifactor 모형의 적용 (Multidimensional Factor Structure Evaluation of Collaborative Governance Scale: Application of Bifactor Model)

서지정보

· 발행기관 : 한국사회복지연구회
· 수록지 정보 : 사회복지연구 / 51권 / 2호 / 173 ~ 203페이지
· 저자명 : 문영주

초록

사회과학 연구에서 척도의 다차원 요인구조를 분석하기 위해서 연구자들은 총합점수방법 혹은 개별점수방법을 선택해 왔다. 그러나 이 두 방법은 잠재변수의 개념적 명확성이 저하된다는 점에서 한계를 내포하고 있다. 이러한 점에 기반을 두어 이 연구에서는 최근 척도의 다차원 요인구조와 측정학적 속성을 탐색하기 위해 활용되고 있는 Bifactor 모형을 적용하여 협력적 거버넌스 척도의 다차원 요인구조를 평가하고, 활용가능성을 살펴보고자 수행되었다. 연구목적을 달성하기 위해 부산광역시에 소재한 종합사회복지관, 장애인복지관, 노인복지관에 근무하는 사회복지사를 대상으로 하여 우편 설문조사를 실시하였다. 회수된 설문 1,236부를 무작위로 2개 표본으로 분할한 뒤, 표본 1(n=618)로 탐색적 요인분석을 실시한 후, 표본 2(n=618)로 ML CFA, Second-order CFA, Bifactor 모형 분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같았다. 첫째, 협력적 거버넌스 척도는 참여적 의사결정, 의사소통, 이중적 정체성, 집합적 이익, 상호보완성, 차별적 이익, 호혜성 및 신뢰의 7요인으로 확인되었다. 둘째, Bifactor 모형이 ML CFA, Second-order CFA 모형에 비해 모형적합도가 높으며, 일반요인, 영역특성요인, 개별 문항들 간 관계를 더 잘 설명함을 알 수 있었다. 마지막으로, 오메가 계수(ω), 오메가 위계계수(ωH), 하위척도의 오메가 계수(ωS), 하위척도의 오메가 위계계수(ωHS), 일차원 검정 지수(ECV) 값을 고려할 때, 일반요인의 크기가 집단요인에 비해 지배적이지 않은 것으로 나타나 협력적 거버넌스 척도는 단일차원이 아닌 7요인의 다차원 구조로 이해해야 함을 알 수 있었다. 이러한 결과를 토대로, Bifactor 모형의 유용성과 협력적 거버넌스 척도의 활용 가능성을 제시하였다.

영어초록

In the field of social science, researchers have chosen between the total and individual score approaches to analyze the multidimensional factor structure of a scale. These two approaches have, however, inherent limitations in that they cause a decrease in the conceptual clarity of latent variables. Based on this aspect, this study set out to apply the Bifactor model, which has been used to evaluate the multidimensional factor structure and metric attributes of a scale in recent years, and examine the applicability of a collaborative governance scale. For these purposes, the investigator conducted a mail survey with social workers at total social welfare centers, welfare centers for the disabled, and welfare centers for the elderly in the Busan Metropolitan City. Total 1,236 questionnaires were returned and randomly assigned to Samples 1 and 2. While Sample 1(n=618) was subjected to exploratory factor analysis, Sample 2(n=618) was subjected to ML CFA, second-order CFA, and Bifactor model analysis. Major analysis results were as follows: First, a collaborative governance scale had seven factors including participatory decision making, communication, dual identity, collective profit, complementarity, discriminating profit, reciprocality, and trust. Secondly, the Bifactor model recorded higher model fitness than ML CFA and second-order CFA models and was better at explaining general factors, domain-specific factors, and individual items. Finally, given ω, ωH, ωS, ωHS and Explained Common Variance(ECV), the size of general factors was not as overwhelming as that of group factors, which means that a collaborative governance scale should be understood in an seven-factor multidimensional structure rather than in a single dimension. Based on these results, the study proposed the usefulness of the Bifactor model and the applicability of a collaborative governance scale.

참고자료

· 없음