본 연구의 목적은 확인적 요인분석과 구조방정식모형분석에서 다차원 척도에 대하여 개별문항방법과 다양한 문항묶음방법(요인·상관·방사·다차원)을 적용한 후에, 개별문항방법 결과와 다양한 문항묶음방법 결과를 비교분석함으로서 문항묶음방법의 효과성을 파악하는 것이다. 문항묶음은 측정모형에서 여러 관측변수들을 평균이나 합산으로 묶어서 사용하는 방법론이다. 이를 실시했을 때는 자료비정규성 완화, 모형간명화, 측정오차 감소, 공통분산 증가, 모형적합도 안정성, 모수추정 안정성이라는 장점이 있게 된다. 그러나 문항묶음방법론은 다차원 척도에 적용할 때에 일차원성 가정이라는 논쟁점이 제기되며, 다양한 시뮬레이션 연구를 할 때에 모형적합도 및 모수추정의 안정성 혹은 편향성이라는 상반된 연구결과가 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 문항묶음방법론의 논쟁점에 대한 제언을 제시하고자, 기존 연구와 차별성을 두는 다음의 연구를 진행한다. 첫째, 다차원(다요인)에 속한 하나의 요인에 대하여 일차원성검정을 한 후에, 일차원성이 검정된 하나의 요인에 대하여 문항묶음방법을 적용한다. 둘째, 다양한 상황의 가설들을 설정하여 문항묶음방법을 적용한 후에, 문항묶음방법이 어떤 경우에는 효과적이고 어떤 경우에는 비효과적인지 파악한다. 다양한 상황을 고려한 모형은 단순한 다차원(다요인)의 모형, 위계적인 다차원(다요인)의 모형, 작은 표본에 적용한 모형, 표준도구이지만 과다한 요인과 문항을 포함한 복잡한 다차원(다요인)의 모형, 그리고 다차원(다요인)의 모형들 간의 구조모형이다. 셋째, 다양한 연구모형에 개별문항과 다양한 문항묶음(요인·상관·방사·다차원)을 적용한 후에, 정규성, 확인적 요인분석의 모형적합도 및 수렴타당도, 구조방정식모형의 모형적합도 및 효과크기를 검정한다. 다음은 결과이다. 첫째, 확인적 요인분석 결과이다. 문항묶음방법은 개별문항방법과 비교해서, 정규성과 모형적합도(TLI, CFI, RMSEA) 및 수렴타당도(경로계수, 개념신뢰도, 분산추출지수)가 훨씬 더 안정적이며 좋은 수치로 추정되었다. 둘째, 구조방정식모형분석 결과이다. 문항묶음방법은 개별문항방법과 비교하여, 모형적합도와 경로계수(직접효과, 간접효과, 총효과)가 약간 더 안정적이었다. 셋째, 다양한 문항묶음방법론비교 결과이다. 확인적 요인분석에는 방사묶음, 구조방정식모형분석에는 다차원묶음이 효과적이었다. 넷째, 다양한 상황의 가설 결과이다. 문항묶음방법은 작은 표본에 적용했을 경우에, 요인과 문항이 과도하게 많은 복잡한 모형에 적용했을 경우에, 정규성과 모형적합도 및 경로계수가 매우 안정적으로 되었다. 따라서 작은 표본이면서 개별문항수보다 문항묶음수가 크게 감소하는 경우에는 모수 당 표본의 수가 증가되므로, 추정의 안정성은 더욱 향상될 것이다. 여섯째, 문항묶음방법은 정규성가정이 만족되는 자료보다는 위배되는 자료에 적용했을 경우에, 적합도 및 모수추정이 현격하게 좋아졌다. 본 연구는 문항묶음방법론에 대한 이론적인 설명 및 경험적인 결과를 제시하면서, 문항묶음방법이 개별문항방법보다는 효과적임을 검정하면서, 문항묶음방법의 효과적인 적용을 위한 조언도 제시했다.
본고는 확인적 요인분석과 구조방정식모형분석에서 다차원 척도에 대해 개별문항방법과 다양한 문항묶음방법(요인·상관·방사·다차원)을 적용한 후에, 개별문항방법 결과와 다양한 문항묶음방법 결과를 비교분석하여 문항묶음방법의 효과성을 파악하고자 한다. 문항묶음은 측정모형에 여러 관측변수들을 평균이나 합산으로 묶어 사용하는 방법론이다.