협력적 거버넌스 척도의 다차원 요인구조 평가: Bifactor 모형의 적용 document_id A220623169026

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 1로 탐색적 요인분석을 실시한 후, 표본 2로 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, 오메가 위계계수, 하위척도의 오메가 계수, 하위척도의 오메가 위계계수, 일차원 검정 지수 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. 사회과학 연구에서 척도의 다차원 요인구조를 분석하기 위해 연구자들은 총합점수방법 이나 개별점수방법을 선택해 왔다. 그러나 이러한 방법은 일련의 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 요인구조를 평가하고, 사회복지 분야에서의 활용가능성을 살펴보고자 수행되었다. 분석결과, 협력적 거버넌스 척도는 참여적 의사결정, 의사소통, 이중적 정체성, 집합적 이익, 상호보완성, 차별적 이익, 호혜성 및 신뢰의 7요인으로 확인되어 김이수와 다소 상이한 것으로 나타났다. 이는 김이수가 전국의 자원봉사센터에 종사하는 실무자를 대상으로 하였기에 종합사회복지관, 장애인복지관, 노인복지관에 근무하는 사회복지사와 인구사회학적 특성이 다르며, 조직의 역할과 기능 또한 다른데서 기인할 수도 있다. 이에 더해 김이수는 척도의 요인구조에 대한 일련의 분석 과정에서 전체 문항을 대상으로 측정학적 속성을 분석하는 대신, 각 하위 요인별로 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 실시하였기 때문에 연구결과가 다르게 나타났을 수도 있다. 사실 많은 연구자들이 고전검사이론에 바탕을 둔 Cronbach’s α를 이용하여 전체 척도의 신뢰도나 하위 요인의 신뢰도를 측정하고 있다. 알파계수를 보고하는 그 자체에는 문제가 없으나 알파 계수는 그 값이 크다고 해서 하위 요인이 단일한 개념을 반영한다고 보기에는 한계가 있다. 따라서 척도 점수를 사용할 경우 타당도를 확보하기 위해서는 척도의 차원성을 규명하기 위한 통계적 검증 과정을 거치는 것이 필요할 것이다. 둘째, 일차요인모형, Second-order CFA 모형, Bifactor 모형을 비교하여 분석한 결과, 일차요인모형과 Second-order CFA 모형에 비해 Bifactor 모형의 모형적합도가 가장 높은 것으로 나타나, 일반요인, 영역특성요인, 개별문항의 관계를 더 잘 설명해 줌을 알 수 있었다. 이는 김종남, 이순묵, 최승원, 채정민, 서동기, 최윤경, 조철현, 신재은, 이태헌, 윤소진, 신재은과 이태헌, 안동근, 권유선, 이희현, 표정만 등의 선행 연구에서 Bifactor 모형의 적합도가 가장 우수함을 보여준 것과 일치하는 결과이다. 따라서 추후 척도의 다차원 요인구조 검증의 목적뿐 아니라 구조방정식모형 분석 과정에서도 Bifactor 모형을 적용해보는 것이 의미 있을 것이다. 그동안 척도의 구성타당도를 살펴보는 대부분의 연구에서 척도의 전체 문항을 합산하거나 평균을 내어 분석에 활용하는 경우가 많았다. 물론 연구 목적에 따라 각 하위 영역에 대한 세부 정보를 얻기 위해 하위요인별로 척도 점수를 사용하는 경우도 있었다. 이미 Reise의 연구에서 기존의 전통적 요인구조 검증 방법이 문제가 있으므로 그에 대한 대안으로 Bifactor 모형을 사용할 것을 제안하였음에도 사회복지 분야에서는 해당 연구방법을 사용하는 데 인색하였다. 따라서 앞으로 Bifactor 모형을 적용한 후속 연구들이 이어질 필요가 있을 것이다. 마지막으로, 오메가 계수, 오메가 위계계수, 하위척도 오메가 계수 하위척도 오메가 위계계수, 일차원 지수 등을 고려할 때, 협력적 거버넌스 척도의 신뢰도는 매우 높음을 알 수 있었다. 뿐만 아니라 일반요인의 크기가 집단요인에 비해 지배적이지 않은 것으로 나타나 협력적 거버넌스 척도는 단일차원이 아닌 7요인의 다차원 구조로 이해해야 함을 알 수 있었다. 다만, 이중적 정체성 요인의 경우 일반요인의 크기가 집단요인에 비해 지배적이지 않은 것으로 나타나 이중적 정체성 요인의 경우 집단요인이 일반요인보다 문항반응에 더 강한 영향력을 지님을 알 수 있었다. 이상의 결과를 종합할 때, 모형 적합도 지수만을 토대로 무조건 Bifactor 모형을 채택하는 것은 신중할 필요가 있음을 보여 주었다. 협력적 거버넌스 척도는 모형 적합도 측면에서는 Bifactor 모형의 요인구조를 가지는 것처럼 보이긴 하나 이중적 정체성 요인의 경우 집단요인에 비해 일반요인의 분산 크기가 상대적으로 지배적이지 않았다. 개별 문항의 일차원 지수의 경우에서도 이중적 정체성 요인을 측정하는 문항들의 일차원 지수가 다른 문항들에 비해 일관되게 매우 낮음을 알 수 있었다. 따라서 협력적 거버넌스의 선행요인과 결과요인을 포함하여 다수의 변수들 간 관계를 살펴보는 연구를 수행하는 과정에서 단축형 척도를 활용하고자 하는 연구자의 경우, 이중적 정체성 요인을 분석에서 제외하는 것 등을 후속연구에서 고려해볼 수도 있을 것이다. 그동안 Bifactor 모형을 적용한 선행연구들조차도 오메가 계수, 오메가 위계계수, 하위척도 오메가 계수, 하위척도 오메가 위계계수, 일차원 지수 등을 살펴본 연구는 거의 없었다. 이는 통계 패키지에서 자동으로 산출되는 값이 아니라, 각각의 공식에 대비해 연구자가 직접 수계산을 해야 하는 불편함 때문일 수도 있을 것이다. 그러나 연구자가 엑셀의 템플릿과 함수를 활용하여 공식에 적용해볼 경우 산출할 수 있는 값들이므로, 추후 척도의 다차원성을 평가하거나 척도의 총합점수와 개별점수 중 어떤 방법을 사용하는 것이 타당한지에 대해 관심 있는 연구자들이 널리 사용할 수 있기를 기대한다. 특히 하나의 일반요인과 둘 이상의 하위요인이 존재하는 것으로 기대되는 척도에서 하위요인이 해석 가능한 실제 의미를 지니는지 그렇지 않으면 긍정 혹은 부정문으로 진술되는 등의 방법효과로 인한 것인지 판단하는 데도 유용할 것이다.이 연구에서 Bifactor 모형의 활용도를 다수 보여 주었음에도 해당 분석 방법이 만병통치약처럼 쓰일 수 있는 것은 아니다. Bifactor 모형 분석 역시 구조방정식모형을 토대로 확장된 분석방법이므로, 대표본이 확보되어야 한다. 이 연구의 경우 부산광역시 소재 종합사회복지관, 장애인복지관, 노인복지관 전체 98개소에 종사하는 사회복지사를 대상으로 우편 설문조사를 실시함으로써 대표본을 확보할 수 있었으며, 연구의 일반화가능성도 높일 수 있었다. 그러나 충분한 표본 수가 충족되지 않는다면 모형이 수렴되지 않을 수 있으므로, 초기치를 모형에 부가로 설정하는 등의 별도 프로그래밍이 필요할 수도 있다. 뿐만 아니라 연구자의 주된 관심이 일반요인 그 자체에 있다면 Bifactor 모형보다는 Second-OrderCFA 모형의 적용이 모형 식별 측면에서 활용이 용이할 수 있다. 이 연구가 갖는 다양한 연구의의에도 이 연구는 다음의 한계점을 내포하고 있으므로, 후속 연구를 위한 제언을 하고자 한다. 우선, 이 연구에서 활용한 협력적 거버넌스 측정도구의 경우 사회복지 분야에 처음 활용되었다. 따라서 후속 연구를 통해 해당 측정도구의 활용가능성을 지속적으로 살펴봄으로써 척도의 다차원 요인구조에 대한 경험적 증거가 축적될 필요가 있을 것이다. 특히 Bifactor 모형을 적용한 연구들이 타 학문 분야에서 증가하는 추세이고, 많은 연구들에서 Bifactor 모형이 ML CFA나 Second-order CFA에 비해 높은 적합도를 보이는 것으로 나타나고 있다. 따라서 Bifactor 모형과 기타 모형에 대한 시뮬레이션 연구 등을 통해 Bifactor 모형의 활용가능성을 지속적으로 살펴볼 필요성이 있을 것이다. 뿐만 아니라 협력적 거버넌스 척도의 활발한 적용을 위해 다양한 사회복지조직 간 차이 검증을 실시할 필요도 있을 것이다. 이에 더해 사회복지학뿐 아니라 사회학, 행정학 등 인접 학문 분야와의 공동연구가 수행될 필요가 있을 것이다. 사회복지 분야에서 협력적 거버넌스 관련 연구, Bifactor 모형을 활용한 연구는 이제 시작에 불과하므로, 앞으로 더 많은 학계의 관심이 필요하다고 본다.