본 연구에서는 잠재변수인 삶의 만족도, 가족지지, 사회적 위축, 다문화 수용성 변수들이 자체의 측정문항에 의해 적절히 측정되고 있는지 파악하 기 위하여 동일한 형태로 확인적 요인 분석을 통해 집중타당도 및 판별타 당도를 확인하였다. 각각의 잠재변수들을 대상으로 최대우도법(Maximum Likelihood)을 통해 측정모형의 적합도 검증을 실시하였다.
모형의 적합도를 평가하기 위해서 통계적으로 많이 사용되는 적합도 지 표인 카이제곱 검정(χ2)으로 유의성을 확인하였다. 그러나 카이제곱 검정 (χ2)은 표본의 크기에 민감하여 모형이 동일하다고 하더라도 표본 수에 따라서 다른 결과를 보이기도 한다. 이러한 점을 고려하여 모형의 설명력 및 간명성을 동시에 고려하는 CFI(Comparative Fit Index), TLI(Tucker Lewis Index), RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation)를 추가해서 모형을 평가하였다. 모형의 적합도 판단기준은 CFI와 TLI의 경우 .90이상이면 양호한 것으로 보고, RMSEA는 .05이하(좋은 적합도), .08이하(괜찮은 적합도), .10이하(보통 적합도)라고 판단하였다(김주환 외, 2009; Hu & Bentler, 1999; Browne & Cudeck, 1993).
본 측정모형의 적합도 지수(GFI=.867, AGFI=.827, NFI=.910, IFI=0.918, TLI(NNFI)=.904, CFI=.918, RMR=.025, RMSEA=.080)는 일반적인 통계학적 기준 을 충족하고 있다. 따라서 본 연구의 측정모형들이 모집단의 자료들을 잘 반영할 수 있는 양호한 모형이라고 판단하였다. 본 연구의 측정모형의 확 인적 요인분석의 결과 및 측정모형 적합도 지수는 아래 [그림 4-1], <표 4-10>와 같다.
[그림 4-1] 측정모형 확인적 요인 분석결과
<표 4-10> 측정모형 적합도 지수
적합도 χ2(p) df TLI CFI RMSEA
모형적합도 1530.645 146 .904 .918 .080
가. 집중타당도 검증
관측변수 간의 상관관계를 분석하기 위해 집중타당도(convergent validity)의 유의성을 검증하였다. 집중타당도는 구성개념이라 할 수 있는 잠재변수를 측정하기 위한 관측변수들 간에 상관관계가 높아야 함을 의미 하며 잠재변수와 관측변수 간의 계수로 타당도를 확인할 수 있다(노경섭, 2019). 즉, 하나의 잠재변수를 측정하는 둘 이상의 관측변수들과 서로 상 관관계를 맺는 정도가 집중타당도이다. 집중타당도 검증 방식 중 측정문 항의 표준화 람다값(요인적재량)과 내적 일관성을 측정하기 위한 개념신 뢰도(construct reliability: CR)와 분산의 크기를 나타내는 평균분산추출 (averagevariance extracted: AVE) 값의 결과를 통해 집중타당성을 검증 하였다.
첫째, 잠재변수를 측정하는 모든 측정문항들의 표준화 람다값(요인적재 량)이 통계적으로 유의하며 수용기준인 값이 .5이상이면 잠재변수는 집중 타당도를 갖는다(이학식·임지훈, 2007). 본 연구의 잠재변수인 삶의 만족 도(2개 측정문항), 가족지지(7개 측정문항), 사회적 위축(5개 측정문항), 다 문화수용성(5개 측정문항) 모두 표준화 계수가 통계적으로 유의하였다, 또 한 모든 값들이 수용기준인 0.5보다 높은 것으로 확인되었다.
둘째, 내적 일관성 측정을 위해 개념신뢰도(construct reliability: CR) 와 평균분산추출(averagevariance extracted: AVE) 값을 추출하여 집중타 당성을 검증하였다. CR은 .7이상, AVE는 모두 .5이상(이학식·임지훈, 2007)으로 검증되어 모든 변수의 집중타당성이 확보되었다.
결론적으로, 본 연구에서 각각의 잠재변수별 측정문항들의 표준화 람다 값(요인적재량), 개념신뢰도, 평균분산추출의 값을 계산하여 분석한 결과, 종속변수인 삶의 만족도, 독립변수인 가족지지, 매개변수인 사회적 위축과 다문화수용성이 대부분 양호한 수준의 집중타당도 값을 갖고 있다고 판별 되었다. 본 연구의 집중타당성 검증 결과는 아래 <표 4-11>와 같다.
<표 4-11> 측정모형의 집중타당성 검증 결과
경로 비표
준화 계수 표준 화계 수
표준 오차 t값 AVE 개념
신뢰도
삶의만족도1 <-- 삶의만족도 1.000 .903 -
-.920898 .958819 삶의만족도3 <-- 삶의만족도 1.064 .896 .035 30.584***
사회적위축1 <-- 사회적위축 1.000 .740 -
-.738516 .931039 사회적위축2 <-- 사회적위축 1.127 .836 .039 28.653***
사회적위축3 <-- 사회적위축 1.110 .828 .039 28.378***
사회적위축4 <-- 사회적위축 1.168 .876 .039 30.062***
사회적위축5 <-- 사회적위축 1.118 .805 .041 27.546***
다문화수용성1 <-- 다문화수용성 1.000 .755 -
-.738516 .933268 다문화수용성2 <-- 다문화수용성 1.072 .852 .037 28.886***
다문화수용성3 <-- 다문화수용성 1.129 .827 .040 28.077***
다문화수용성4 <-- 다문화수용성 1.109 .702 .047 23.615***
다문화수용성5 <-- 다문화수용성 1.066 .652 .049 21.801***
가족지지1 <-- 가족지지 1.000 .842 -
-.866735 .978496 가족지지2 <-- 가족지지 1.096 .862 .029 37.979***
가족지지3 <-- 가족지지 1.026 .840 .028 36.303***
가족지지4 <-- 가족지지 1.132 .881 .029 39.414***
가족지지5 <-- 가족지지 1.076 .879 .027 39.258***
가족지지6 <-- 가족지지 .986 .829 .028 35.533***
가족지지7 <-- 가족지지 1.027 .836 .028 36.062***
***
: p<0.001
나. 판별타당도 검증
잠재변수 간의 상관관계를 분석하기 위해 판별타당도(discriminant validity) 유의성 검증을 실시하였다. 잠재변수들을 측정하기 위해 설정된 여러 측정지표들 중에서 내재하는 요인들 간에 상관관계가 높지 않으면 잠재변수들 간의 판별타당도를 인정할 수 있다. 즉, 판별타당도는 잠재변 수 간에는 상관관계가 낮아야 한다는 의미이다(노경섭, 2019).
연관된 두개의 잠재변수들 간 판별타당도 검정은 평균분산추출(AVE)과 두 잠재변수간의 상관계수의 제곱()을 비교하는 방식으로 이루어진다.
이는 특정된 두개의 잠재변수 각각의 평균분산추출(AVE)과 해당 두 잠재 변수들 간의 상관계수의 제곱()을 비교하는데, 두 잠재변수의 평균분산 추출(AVE)이 두 개의 변수 사이의 상관계수의 제곱()보다 컸으며, 표 준오차에 2를 곱한 값을 상관계수에 더하거나 뺀 범위에 1이 포함되지 않 아 판별타당도가 검증되었다. 본 연구의 잠재변수간의 판별타당성 검증 결과는 아래 <표 4-12 >와 같다.