다수준분석의 절차와 방법: WABA를 중심으로

Abstract

본 연구는 다수준분석(multilevel analysis) 연구에서 최근에 많이 사용되고 있는 WABA(within and

between analysis)의 개념과 구체적인 분석방법을 소개하는 데에 그 목적이 있다. 다수준분석 기법들은 그

분석목적 상 (1) 합산척도의 타당성 유추(수집된 자료로부터의 유추)와 (2) 다수준연구모형의 적합성

(model fit) 검토로 크게 나뉘어 질 수 있다. 전자에 속하는 통계적 분석기법으로는 rwg, η2, ICC(1),

ICC(2), WABA가 주로 사용돠고, 후자의 기법으로는 CLOP, HLM, WABA가 사용되는데, 눈여겨볼 것

은 WABA에 이러한 두 가지의 기능이 모두 존재하고 있다는 사실이다. 본 연구에서는 WABA와 다른 통

계 기법들과의 비교를 통해 WABA의 강점과 약점을 제시하고, WABA에서 사용되는 기본적인 개념들과

분석방법을 가능하면 쉽게 제시하려 노력하고 있다. 또한, WABA를 활용한 기존의 문헌들을 요약 정리

함으로써 실제 적용에 있어 참고할 수 있도록 하였다. This paper introduces the meaning and the method of WABA(within and between

analysis) which is widely used in the field of multilevel analysis. We can summarize all the

multilevel analysis methods into two categories: (1) statistical methods to infer the validity of

aggregated measures, and (2) statistical methods to identify the fitness of multilevel models.

The former includes statistical methods such as rwg, η2, ICC(1), ICC(2), and WABA, and the

latter consists of CLOP, HLM, and WABA. We can infer the usefulness of WABA in that

WABA can be applied to both purposes. In this paper, comparing with other statistical

methods, we provide the relative strength and weakness of WABA. In addition to that, we

tried to convey the meaning and direction for the use of WABA to the readers as easy as

possible. Finally, we provide a review of researches that applied WABA.