부모의 사회경제적 지위와 사교육비가 학업성취도에 미치는 효과 분석 The effects of the parent's socioeconomic status and the private education expenditure to the academic achievement원문보기
이 연구의 목적은 통계청에서 실시한 2011년도 사교육비 조사의 자료를 이용하여 학생의 학업성취도, 가정의 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 효과를 구조방정식 모형을 이용하여 분석하고, 이러한 구조적 효과가 성, 지역, 학교급 집단 별로 유의한 차이가 있는지 다중집단 구조방정식을 활용하여 확인하는 것이다. 연구 모형의 분석 결과를 바탕으로, 사회경제적 지위가 높을수록 사교육에 대한 지출이 커지는 경향이 있지만 학업성취도에는 영향을 미치지 않는다는 결론을 얻을 수 있다. 또한 성, 지역, 학교 집단 모두 학생의 학업성취도, 부모의 사회경제적 지위, 사교육비의 집단 간 구조적 효과의 차이가 있다는 결론을 얻을 수 있다. 이 연구를 통해 우리나라 교육 현상 중에서 학업에 대한 열의가 사교육으로 많이 집중되어 나타나는 사교육 문제에 있어 학생의 학업성취도, 부모의 사회경제적 지위와 사교육비가 연관되어 있을 것이라는 사회적 통념을 2011년 사교육비 조사자료를 이용하여 판단할 수 있을 것이라고 기대한다.
이 연구의 목적은 통계청에서 실시한 2011년도 사교육비 조사의 자료를 이용하여 학생의 학업성취도, 가정의 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 효과를 구조방정식 모형을 이용하여 분석하고, 이러한 구조적 효과가 성, 지역, 학교급 집단 별로 유의한 차이가 있는지 다중집단 구조방정식을 활용하여 확인하는 것이다. 연구 모형의 분석 결과를 바탕으로, 사회경제적 지위가 높을수록 사교육에 대한 지출이 커지는 경향이 있지만 학업성취도에는 영향을 미치지 않는다는 결론을 얻을 수 있다. 또한 성, 지역, 학교 집단 모두 학생의 학업성취도, 부모의 사회경제적 지위, 사교육비의 집단 간 구조적 효과의 차이가 있다는 결론을 얻을 수 있다. 이 연구를 통해 우리나라 교육 현상 중에서 학업에 대한 열의가 사교육으로 많이 집중되어 나타나는 사교육 문제에 있어 학생의 학업성취도, 부모의 사회경제적 지위와 사교육비가 연관되어 있을 것이라는 사회적 통념을 2011년 사교육비 조사자료를 이용하여 판단할 수 있을 것이라고 기대한다.
The purpose of this study is to analyze the effect of the parent's socioeconomic status to the academic achievement, together with the mediation effect of the private education expenditure. The structural equation modeling (SEM) method is used with the survey of private education expenditures data c...
The purpose of this study is to analyze the effect of the parent's socioeconomic status to the academic achievement, together with the mediation effect of the private education expenditure. The structural equation modeling (SEM) method is used with the survey of private education expenditures data collected by Statistics Korea in 2011. In SEM, the multi-group effect is also analyzed for gender, region and school level. The analysis results show that the high socioeconomic status of parent tends to increase the private education expenditures but does not affect the academic achievement, and there are the significant multi-group effect for gender, region, and school level.
The purpose of this study is to analyze the effect of the parent's socioeconomic status to the academic achievement, together with the mediation effect of the private education expenditure. The structural equation modeling (SEM) method is used with the survey of private education expenditures data collected by Statistics Korea in 2011. In SEM, the multi-group effect is also analyzed for gender, region and school level. The analysis results show that the high socioeconomic status of parent tends to increase the private education expenditures but does not affect the academic achievement, and there are the significant multi-group effect for gender, region, and school level.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
이 연구에서는 연구 자료의 크기가 매우 크기 때문에 모형의 적합도에 대한 검정력이 지나치게 커지는 과장된 유의도를 방지하기 위해 적정한 크기의 표본 여러 개를 추출하였다. 각 표본에 대한 구조방정식 모형의 분석 결과를 평균하여 분석함으로서 분석 결과에 대한 신뢰를 높이고자 하였다. 크기가 300인 표본 1000개를 대상으로 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 구조적 관계를 구조방정식 모형을 사용하여 분석한 결과를 통해 연구 모형을 적합한 모형으로 판단할 수 있다.
그리고 이와 같은 구조적 관계에서 성 (남자, 여자) 집단 별로 각각의 잠재요인들 사이의 영향의 유의성을 검정하고, 성 집단 사이에서 잠재요인의 구조적 관계가 차이가 있는지 검정하고자 한다. 또한 지역(서울, 광역시, 중소도시, 읍면) 집단과 학교급 (초등학교, 중학교, 일반계 고등학교, 전문계 고등학교) 집단에 대해 각각 위와 동일한 검정을 실시하고자 한다.
따라서 이 연구모형에서 추정될 모수의 수는 36개이므로, 78,530개의 자료에서 약 추정모수의 8배의 크기, 즉 크기가 300인 표본 1000개를 랜덤하게 복원 추출하여, 이 표본들을 대상으로 R 패키지 ‘lavaan’ (R version 3.0.3)을 이용하여 구조방정식 모형 분석을 실시하여 분석 결과에 대한 신뢰를 높이고자 하였다.
Kim (2000)은 남학생은 여학생에 비하여 학업성취 수준이 낮다는 점을 보이고 있으며, Hong과 Sung (2008)는 지역적 요인도 사교육비 지출에 영향을 미칠 수 있다고 주장한다. 따라서 이 연구에서는 위에서 제시한 구조적 관계에서 성 (남자, 여자) 집단별로 각각의 잠재요인들 사이의 영향의 유의성을 검정하고, 성 집단 사이에서 잠재요인의 구조적 관계가 차이가 있는지 검정하고자 한다. 또한 지역 (서울, 광역시, 중소도시, 읍면) 집단과 학교급 (초등학교, 중학교, 일반계 고등학교, 전문계 고등학교) 집단에 대해 각각 위와 동일한 검정을 실시하고자 한다.
그리고 이와 같은 구조적 관계에서 성 (남자, 여자) 집단 별로 각각의 잠재요인들 사이의 영향의 유의성을 검정하고, 성 집단 사이에서 잠재요인의 구조적 관계가 차이가 있는지 검정하고자 한다. 또한 지역(서울, 광역시, 중소도시, 읍면) 집단과 학교급 (초등학교, 중학교, 일반계 고등학교, 전문계 고등학교) 집단에 대해 각각 위와 동일한 검정을 실시하고자 한다.
그리고 이와 같은 구조적 관계에서 성 (남자, 여자) 집단 별로 각각의 잠재요인들 사이의 영향의 유의성을 검정하고, 성 집단 사이에서 잠재요인의 구조적 관계가 차이가 있는지 검정하고자 한다. 또한 지역(서울, 광역시, 중소도시, 읍면) 집단과 학교급 (초등학교, 중학교, 일반계 고등학교, 전문계 고등학교) 집단에 대해 각각 위와 동일한 검정을 실시하고자 한다.
그러나 사회경제적 지위에서 일반 사교육비로의 경로계수가 유의수준 5%에서 유의하고, 일반 사교육비에서 학업성취도로의 경로계수가 유의수준 10%에서 유의하므로, 비록 Sobel 검정 결과에서 일반 사교육비의 매개효과가 유의수준 5%에서 유의하지 않지만 사회 경제적 지위가 일반 사교육비에 매개하여 학업성취도에 간접적인 영향을 전혀 미치지 않는다고 단정 지을 수 없다. 사교육비의 매개효과 분석에 대한 더 자세한 연구는 이 연구의 주 목적이 아니므로 생략한다.
이 연구는 2011년 사교육비 조사 자료를 활용하여 앞에서 정의한 잠재요인인 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 간의 구조적 관계를 파악하는 것이 목적이다. 잠재요인 간 서로 미치는 영향을 분석하기 위해 이론적 배경을 바탕으로 연구 모형의 경로도를 Figure 3.
이 연구에서는 선행 연구의 이론적 배경을 바탕으로 가정의 사회경제적 지위와 사교육비 지출이 학업성취도에 미치는 영향을 분석하고 가정의 사회경제적 지위와 사교육비의 관계에 대해 알아보고자 한다.
이 연구에서는 연구 자료의 크기가 매우 크기 때문에 모형의 적합도에 대한 검정력이 지나치게 커지는 과장된 유의도를 방지하기 위해 적정한 크기의 표본 여러 개를 추출하였다. 각 표본에 대한 구조방정식 모형의 분석 결과를 평균하여 분석함으로서 분석 결과에 대한 신뢰를 높이고자 하였다.
그리고 사교육비(private education expenditure; PEE)는 2개의 잠재요인인 보완 사교육비 (supplementary private education expenditure; SPEE)와 일반 사교육비 (general private education expenditure; GPEE)로 정의할 수 있다. 이 연구에서는 위에서 정의한 4개의 잠재요인들, 즉 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 구조적 관계를 파악하고 어떤 잠재요인들이 서로 유의한 영향을 미치는지에 대하여 그 관계를 규명하고 유의성을 검정하고자 한다.
이 연구의 목적은 사교육비 조사를 통해 우리나라의 초 · 중 · 고등학교 학생들의 사교육비 실태를 분석할 수 있을 것을 기대하여, 전국 1,081개 학교의 약 46,000명의 학부모를 대상으로 통계청에서 실시한 2011년 사교육비 조사 자료를 활용하여 사교육비에 관련된 요인들 사이의 관계를 분석하는 것이다.
전체 집단뿐만 아니라 성 (남자, 여자), 지역별 (서울, 광역시, 중소도시, 읍면), 학교급별 (초등학교, 중학교, 인문계 고등하교, 전문계 고등학교) 개별 집단에 대해서도 위의 연구 가설을 검정하여, 잠재요인 간 서로 미치는 영향에 대해 분석하고자 한다.
가설 설정
H1 : 사회경제적 지위가 높을수록 공교육 보완을 위한 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 있다.
H2: 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 있다.
H3 : 공교육 보완을 위한 사교육비 지출이 클수록 학업성취도가 향상되는 경향이 있다.
H4 : 일반 사교육비 지출이 클수록 학업성취도가 향상되는 경향이 있다.
H5 : 사회경제적 지위가 높을수록 학업성취도가 향상되는 경향이 있다.
H6 : 성에 따라 연구 모형의 경로계수가 차이가 있다.
H7 : 지역에 따라 연구 모형의 경로계수가 차이가 있다.
H8 : 학교급에 따라 연구 모형의 경로계수가 차이가 있다.
집단에 따라 어떤 경로계수가 차이가 있는지 확인하기 위한 검정을 실시하기 전에 제약모형과 부분제약모형을 정의하면, 제약모형은 모든 경로계수가 집단 사이에서 동일하다고 가정하고, 부분제약모형은 집단별로 차이가 있는지 검정하고자 하는 특정 경로계수를 제외한 모든 경로계수가 집단 사이에서 동일하다고 가정한다. 이제 성별에 따라 어떤 경로계수가 차이가 있는지 제약모형과 부분제약모형을 가지고 χ2 차이 검정을 실시한 결과는 Table 4.
제안 방법
성별 (남자와 여자) 구조방정식 모형의 경로계수가 유의한 차이가 있는지 검정하기 위한 다중 집단 구조방정식 모형 분석을 실시하였다. 다중 집단 분석을 하기 전에, 랜덤하게 복원 추출한 크기가 300인 표본 1000개에 대한 성 개별 집단 구조방정식 모형 분석을 통해 연구 가설 (H1, H2, H3, H4, H5)에 대한 검정을 실시하였다. 분석 결과는 Table 4.
지역별 (서울, 광역시, 중소도시, 읍면) 구조방정식 모형의 경로계수가 유의한 차이가 있는지 검정하기 위한 다중 집단 구조방정식 모형 분석을 실시하였다. 다중 집단 분석을 하기 전에, 랜덤하게 복원 추출한 크기가 300인 표본 1000개에 대한 지역별 개별 집단 구조방정식 모형 분석을 통해 연구 가설 (H1, H2, H3, H4, H5)에 대한 검정을 실시하였다. 분석 결과는 다음 Table 4.
학교급별 (초등학교, 중학교, 일반계 고등학교, 전문계 고등학교) 구조방정식 모형의 경로계수가 유의한 차이가 있는지 검정하기 위해 다중 집단 구조방정식 모형 분석을 실시하였다. 다중 집단 분석을 하기 전에, 랜덤하게 복원 추출한 크기가 300인 표본 1000개에 대한 학교급별 개별 집단 구조방정식 모형 분석을 통해 연구 가설 (H1, H2, H3, H4, H5)에 대한 검정을 실시하였다. 분석 결과는 다음 Table 4.
구조방정식 모형 분석에서 표본의 크기가 매우 크면 앞 절에서 설명한 바와 같이 지나치게 유의한 결과를 도출하는 경향이 있다. 따라서 분석 결과의 신뢰를 높이고자 전체 자료에서 랜덤하게 복원 추출한 크기가 300인 표본 1000개 각각을 대상으로 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 구조적 관계를 구조방정식 모형을 사용하여 분석하였다. 구조방정식 모형 분석 결과를 바탕으로 표본 1000개의 각 경로계수, 경로계수의 p값, 적합도 지수의 평균을 계산하였다.
또한 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 매개해 학업성취도에 간접적인 영향을 주는지, 즉 일반 사교육비의 매개효과를 검정하기 위해 매개효과 분석을 실시하였다. 매개효과의 유의성을 검정하는 방법으로는 Sobel 검정, Aroian 검정, Goodman 검정 및 붓스트래핑 (bootstrapping)이 있다 (MacKinnon 등, 2002; MacKinnon 등, 2007).
성별 (남자와 여자) 구조방정식 모형의 경로계수가 유의한 차이가 있는지 검정하기 위한 다중 집단 구조방정식 모형 분석을 실시하였다. 다중 집단 분석을 하기 전에, 랜덤하게 복원 추출한 크기가 300인 표본 1000개에 대한 성 개별 집단 구조방정식 모형 분석을 통해 연구 가설 (H1, H2, H3, H4, H5)에 대한 검정을 실시하였다.
이 연구에서는 잠재요인인 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비의 구조적 관계를 확인하기 위해 IBM SPSS Amos 21.0.0 프로그램과 R 패키지 ‘lavaan’ (R version 3.0.3)을 이용하여 구조방정식 모형을 분석하였다.
이 연구의 분석 자료의 관측변수는 총 52개이며, 이 자료에서 학생의 학업성취도와 관련된 관측변수는 학생성적 밖에 없으므로 1개의 관측변수, 즉 단일항목으로 잠재요인 학업성취도를 측정하였다. 그리고 52개의 관측변수 중 사교육 목적과 시간에 관련된 변수를 제외하고 수치적으로 이용할 수 있는 변수는 부모의 교육정도, 가구소득, 사교육비에 관련된 변수들이다.
지역별 (서울, 광역시, 중소도시, 읍면) 구조방정식 모형의 경로계수가 유의한 차이가 있는지 검정하기 위한 다중 집단 구조방정식 모형 분석을 실시하였다. 다중 집단 분석을 하기 전에, 랜덤하게 복원 추출한 크기가 300인 표본 1000개에 대한 지역별 개별 집단 구조방정식 모형 분석을 통해 연구 가설 (H1, H2, H3, H4, H5)에 대한 검정을 실시하였다.
첫째, 잠재요인의 구조적 관계를 파악하고 그 관계의 효과 분석을 위해 R 패키지 ‘lavaan’ (R version 3.0.3)을 이용하여 구조방정식 모형을 분석하였다.
학교급별 (초등학교, 중학교, 일반계 고등학교, 전문계 고등학교) 구조방정식 모형의 경로계수가 유의한 차이가 있는지 검정하기 위해 다중 집단 구조방정식 모형 분석을 실시하였다. 다중 집단 분석을 하기 전에, 랜덤하게 복원 추출한 크기가 300인 표본 1000개에 대한 학교급별 개별 집단 구조방정식 모형 분석을 통해 연구 가설 (H1, H2, H3, H4, H5)에 대한 검정을 실시하였다.
대상 데이터
이 연구의 분석 자료는 통계청에서 2011년도에 전국 1,081개 초 · 중 · 고등학교의 약 46,000명의 학부모를 대상으로 6월과 10월 2차에 걸쳐 조사한 2011년 사교육비 조사 자료이다. MDSS (마이크로데이터 서비스 시스템, http://mdss.kostat.go.kr/)에서 제공하고 있는 2011년 사교육비 조사 자료의 사례 수는 총 86,182개이며, 결측값이 있는 사례를 제거한 최종 사례 수는 78,530개이다. 이 자료는 관측값의 수가 방대하여 결측값을 추정 및 보완할 필요성을 느끼지 못하여 78,530개의 자료만 분석에 사용하였다.
분석에 사용되는 2011년 사교육비 조사의 자료 수는 78,530개이다. 구조방정식 모형 분석에서 표본의 크기가 매우 크면 앞 절에서 설명한 바와 같이 지나치게 유의한 결과를 도출하는 경향이 있다.
이 연구의 분석 자료는 통계청에서 2011년도에 전국 1,081개 초 · 중 · 고등학교의 약 46,000명의 학부모를 대상으로 6월과 10월 2차에 걸쳐 조사한 2011년 사교육비 조사 자료이다.
kr/)에서 제공하고 있는 2011년 사교육비 조사 자료의 사례 수는 총 86,182개이며, 결측값이 있는 사례를 제거한 최종 사례 수는 78,530개이다. 이 자료는 관측값의 수가 방대하여 결측값을 추정 및 보완할 필요성을 느끼지 못하여 78,530개의 자료만 분석에 사용하였다. 분석 자료의 인구통계학적 특성은 Table 3.
데이터처리
각 집단별로 잠재요인 사이의 구조적 관계가 차이가 있는지 확인하기 위해 다중 집단 구조방정식 모형 분석을 실시하였다.
따라서 분석 결과의 신뢰를 높이고자 전체 자료에서 랜덤하게 복원 추출한 크기가 300인 표본 1000개 각각을 대상으로 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 구조적 관계를 구조방정식 모형을 사용하여 분석하였다. 구조방정식 모형 분석 결과를 바탕으로 표본 1000개의 각 경로계수, 경로계수의 p값, 적합도 지수의 평균을 계산하였다.
단일항목으로 측정된 학업성취도를 제외한 3개의 잠재요인의 타당성 검증을 위해 확인적 요인분석을 실시하였으며 분석 결과는 Table 3.3과 같다. 사회경제적 지위와 일반 사교육비를 각각 구성하는 관측변수의 표준화된 요인부하량이 0.
둘째, 집단 간의 잠재요인의 구조적 효과 차이 유무를 검증하기 위해 IBM SPSS Amos 21.0.0 프로그램을 이용하여 다중 집단 구조방정식 모형을 분석하였다.
05보다 작으므로 요인분석의 사용이 적합하며 공통요인이 존재한다고 할 수 있다. 또한 추출된 요인의 신뢰성 검정을 위해 연속형 변수인 사교육비와 관련된 변수 6개를 리커트 척도로 변환하여 신뢰도 분석을 실시하였다.
매개효과의 유의성을 검정하는 방법으로는 Sobel 검정, Aroian 검정, Goodman 검정 및 붓스트래핑 (bootstrapping)이 있다 (MacKinnon 등, 2002; MacKinnon 등, 2007). 여기에서는 Sobel 검정을 사용하였다. 검정결과를 살펴보면, 1000개의 표본의 평균 Z값은 1.
연구 가설 H6 검정을 위해, 다중 집단 분석을 이용하여 χ2 차이 검정 (chi-square difference test)을 실시하였다.
연구 가설 H7 검정을 위해, 다중 집단 분석을 이용하여 χ2 차이 검정을 실시하였다.
연구 가설 H8 검정을 위해, 다중 집단 분석을 이용하여 χ2 차이 검정을 실시하였다.
이 연구에서 사용할 일반 사교육비 중에서 일반 교과 사교육비와 관련된 4개의 관측변수를 포함한 10개의 관측변수들을 이용하여 요인추출 방법으로 주성분 분석을, 요인회전 방법으로는 베리멕스 회전 방법을 사용한 탐색적 요인분석을 실시하였으며, 분석 결과는 Table 3.2와 같다. 탐색적 요인분석에서 고유값이 0.
성능/효과
2와 같다. 각 경로계수의 평균 p값을 살펴보면, 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 양의 효과(10.231***, p=0.004)만 유의하다 (H2). 또한 1000개의 표본의 각 경로계수의 p값이 0.
여기에서는 Sobel 검정을 사용하였다. 검정결과를 살펴보면, 1000개의 표본의 평균 Z값은 1.421, 평균 p값은 0.233이다. 따라서 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 매개해 학업성취도에 유의한 영향을 미친다고 할 수 없다.
넷째, 성별 다중 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 성 집단별로 구조방정식 모형의 경로계수는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성에 따라 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 간 서로 미치는 영향이 차이가 있다고 할 수 있다.
다섯째, 지역에 따른 개별 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 서울, 광역시, 중소도시, 읍면 집단에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 양의 효과가 유의하다. 따라서 지역(서울, 광역시, 중소도시, 읍면) 집단 모두 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 나타났다.
둘째, 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 매개해 학업성취도에 유의한 영향을 미친다고 할 수 없다. 즉 사회경제적 지위는 학업성취도에 간접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
일곱째, 학교급에 따른 개별 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 중학교와 일반계 고등학교 집단에서 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 양의 효과가 유의하고, 중학교 집단에서 일반 사교육비가 학업성취도에 미치는 양의 효과가 유의하다. 따라서 중학교와 일반계 고등학교 집단에서는 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 나타났다. 또한 중학교 집단에서는 일반 사교육비 지출이 클수록 학업성취도가 향상되는 경향이 있다고 할 수 있다.
다섯째, 지역에 따른 개별 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 서울, 광역시, 중소도시, 읍면 집단에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 양의 효과가 유의하다. 따라서 지역(서울, 광역시, 중소도시, 읍면) 집단 모두 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 나타났다.
따라서 표본 집단들의 다른 적합도 지수 (Table 4.1)를 살펴보면 χ2값을 자유도 (df)로 나눈 Normed χ2 (χ2/df) 평균이 수용기준치 3보다 작고, CFI, NFI, TLI의 평균이 수용기준치 0.9보다 작지만 비교적 큰 값을 가지며, GFI의 평균이 수용기준치 0.9보다 크고, RMSEA의 평균이 수용기준치 0.05에 매우 가깝기 때문에 연구 모형을 적합한 모형으로 판단할 수 있다.
또, 제약모형과 보완 사교육비에서 학업성취도 경로계수가 성별로 동일하지 않다는 부분제약모형에 대한 χ2 차이 검정의 결과를 보면, Δχ2=17.844으로 두 모형 사이에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
초등학교 집단에서 각 경로계수의 평균 p값을 살펴보면, 유의수준 5%에서 유의한 효과는 없다. 또한 1000개의 표본의 각 경로계수의 p값이 0.05보다 작은 경우의 퍼센트를 살펴보면, 사회경제적 지위에서 일반 사교육비로의 경로계수의 p값이 0.05보다 작은 경우가 55.5%로 가장 크고, 나머지는 50%보다 작은 것을 확인할 수 있다.
또한 일반계 고등학교보다 초등학교에서, 초등학교보다 전문계 고등학교에서, 일반계 고등학교보다 전문계 고등학교에서 해당 효과의 크기가 더 큰 것을 알 수 있다. 마지막으로 사회경제적 지위가 학업성취도에 미치는 효과는 중학교와 고등학교 사이에서 유의한 차이가 있으며, 고등학교보다 중학교에서 해당 효과의 크기가 더 크다고 나타난다.
보완 사교육비가 학업성취도에 미치는 효과는 서울과 광역시, 중소도시와 읍면 사이에서는 유의한 차이가 없고, 나머지 집단 사이에서 유의한 차이가 있으며, 중소도시와 읍면지역보다 서울과 광역시에서 해당 효과의 크기가 더 크다고 나타난다. 마지막으로 일반 사교육비가 학업성취도에 미치는 효과와 사회경제적 지위가 학업성취도에 미치는 효과는 서울과 다른 지역 사이에서만 유의한 차이가 있으며, 두 효과의 크기는 서울보다 다른 지역에서 더 큰 것을 알 수 있다.
사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 효과는 광역시와 중소도시 사이를 제외한 모든 집단 사이에서는 유의한 차이가 있으며, 다른 지역보다 서울에서 해당 효과의 크기가 상당히 크고 읍면지역보다 광역시와 중소도시에서 해당 효과의 크기가 더 크다는 것을 알 수 있다. 보완 사교육비가 학업성취도에 미치는 효과는 서울과 광역시, 중소도시와 읍면 사이에서는 유의한 차이가 없고, 나머지 집단 사이에서 유의한 차이가 있으며, 중소도시와 읍면지역보다 서울과 광역시에서 해당 효과의 크기가 더 크다고 나타난다. 마지막으로 일반 사교육비가 학업성취도에 미치는 효과와 사회경제적 지위가 학업성취도에 미치는 효과는 서울과 다른 지역 사이에서만 유의한 차이가 있으며, 두 효과의 크기는 서울보다 다른 지역에서 더 큰 것을 알 수 있다.
10와 같다. 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 효과는 광역시와 중소도시 사이를 제외한 모든 집단 사이에서는 유의한 차이가 있으며, 다른 지역보다 서울에서 해당 효과의 크기가 상당히 크고 읍면지역보다 광역시와 중소도시에서 해당 효과의 크기가 더 크다는 것을 알 수 있다. 보완 사교육비가 학업성취도에 미치는 효과는 서울과 광역시, 중소도시와 읍면 사이에서는 유의한 차이가 없고, 나머지 집단 사이에서 유의한 차이가 있으며, 중소도시와 읍면지역보다 서울과 광역시에서 해당 효과의 크기가 더 크다고 나타난다.
셋째, 성에 따른 개별 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 남자 집단과 여자 집단에서 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 양의 효과가 유의하다. 즉, 남자 집단과 여자 집단 모두 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 나타났다.
아무런 제약을 가하지 않은 비제약모형과 남자 집단과 여자 집단의 경로계수가 모두 동일하다는 제약을 가한 제약모형의 χ2 차이 검정의 결과를 보면, Δχ2=38.934, p<0.001으로 두 모형이 유의한 차이가 있다고, 즉 구조방정식 모형에서 경로계수가 성별에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
아무런 제약을 가하지 않은 비제약모형과 지역 집단별 경로계수가 모두 동일하다는 제약을 가한 제약모형의 χ2 차이 검정의 결과를 보면, Δχ2=669.238, p<0.001으로 두 모형이 유의한 차이가 있다고, 즉 구조방정식 모형의 경로계수는 지역에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
아무런 제약을 가하지 않은 비제약모형과 학교급 집단별 경로계수가 모두 동일하다는 제약을 가한 제약모형의 χ2 차이 검정의 결과를 보면, Δχ2=2390.675, p<0.001으로 두 모형이 유의한 차이가 있다고, 즉 구조방정식 모형의 경로계수는 학교급에 따라 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
여덟째, 학교급별 다중 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 학교급 집단별로 구조방정식 모형 경로계수는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 학교급에 따라 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 간 서로 미치는 영향이 차이가 있다고 할 수 있다.
여섯째, 지역별 다중 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 지역 집단별로 구조방정식 모형의 경로계수는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 지역에 따라 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 간 서로 미치는 영향이 차이가 있다고 할 수 있다.
연구 가설 검정 결과를 종합해보면 선행 연구의 부모의 학력과 가구소득이 높을수록 사교육비가 커지는 경향이 있다는 결론과 같이 이 연구에서도 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 있다는 결론을 내릴 수 있다. 그러나 사회경제적 지위가 높을수록 학업성취도가 높은 경향이 있다고 할 수 없다.
일곱째, 학교급에 따른 개별 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 중학교와 일반계 고등학교 집단에서 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 양의 효과가 유의하고, 중학교 집단에서 일반 사교육비가 학업성취도에 미치는 양의 효과가 유의하다. 따라서 중학교와 일반계 고등학교 집단에서는 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 나타났다.
제약모형과 각 경로계수가 학교급 집단별로 동일하지 않다는 5개의 부분제약모형의 χ2 차이 검정의 결과를 보면, 모든 경로계수가 두 모형 사이에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
제약모형과 사회경제적 지위에서 보완 사교육비로의 경로계수가 성별로 동일하지 않다는 부분제약모형에 대한 χ2차이 검정의 결과를 보면, Δχ2=20.327으로 두 모형 사이에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
제약모형과 사회경제적 지위에서 보완 사교육비로의 경로계수가 지역 집단 별로 동일하지 않다는 부분제약모형에 대한 χ2 차이 검정의 결과를 보면, Δχ2=3.822으로 두 모형 사이에 유의한 차이가 없는 것으로 나타났고, 제약모형과 다른 4개의 부분제약모형 사이에는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.
둘째, 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 매개해 학업성취도에 유의한 영향을 미친다고 할 수 없다. 즉 사회경제적 지위는 학업성취도에 간접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이는 사교육비가 가정의 사회경제적 지위와 학업성취 사이를 매개한다고 보기 어렵다고 결론을 내린 Kim (2007)의 연구 결과와도 같다.
셋째, 성에 따른 개별 집단 구조방정식 모형 분석 결과에서 남자 집단과 여자 집단에서 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 일반 사교육비에 미치는 양의 효과가 유의하다. 즉, 남자 집단과 여자 집단 모두 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 나타났다.
822으로 두 모형 사이에 유의한 차이가 없는 것으로 나타났고, 제약모형과 다른 4개의 부분제약모형 사이에는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 지역에 따라 사회경제적 지위가 보완 사교육비에 미치는 효과만 유의한 차이가 없고, 나머지 경로계수는 유의한 차이가 있다고 할 수 있다.
첫째, 유의수준 5%에서 사회경제적 지위가 높을수록 일반 사교육비에 대한 지출이 커지는 경향이 나타났으며, 다른 구조적 효과는 유의하지 않는 것으로 나타났다.
각 표본에 대한 구조방정식 모형의 분석 결과를 평균하여 분석함으로서 분석 결과에 대한 신뢰를 높이고자 하였다. 크기가 300인 표본 1000개를 대상으로 학업성취도, 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 구조적 관계를 구조방정식 모형을 사용하여 분석한 결과를 통해 연구 모형을 적합한 모형으로 판단할 수 있다. 이 방법에 대한 통계적 의미는 논란이 될 수 있으나, 대용량의 자료를 사용하는 경우 모든 경로계수가 유의하게 되는 경우를 방지하기 위한 하나의 방법으로 사용하였다.
5 이상인 요인을 추출하였다. 탐색적 요인분석 결과에서 KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) 값이 0.712로 0.5보다 크며 Bartlett 검정 결과 p값이 0.05보다 작으므로 요인분석의 사용이 적합하며 공통요인이 존재한다고 할 수 있다. 또한 추출된 요인의 신뢰성 검정을 위해 연속형 변수인 사교육비와 관련된 변수 6개를 리커트 척도로 변환하여 신뢰도 분석을 실시하였다.
후속연구
이는 가정의 사회경제적 자원은 사교육비 수준에 영향을 미치지만, 사교육비가 증가하는 것은 자녀의 학업성취 수준을 증진시키는데 별 다른 영향력이 없고 밝힌 Kim (2007)의 연구 결과와도 같다. 따라서 이러한 결론이 학생의 학업성취도, 부모의 사회경제적 지위와 사교육비가 연관되어 있을 것이라는 사회적 통념을 판단할 수 있는 잣대가 될 수 있고 사교육 문제와 관련된 시사점을 도출할 수 있을 것이라고 기대한다. 또한 성, 지역, 학교급 집단별로 사교육비에 관련된 요인들 사이의 유의한 구조적 효과 차이는 이러한 집단별 차이를 고려하여 사교육에 대한 접근이 필요하다는 것을 의미한다.
이러한 검정 결과를 바탕으로 사교육비에 관련된 요인들 사이의 구조적 효과 분석과 성, 지역, 학교급집단 간의 구조적 효과 차이에 대하여 얻은 결론을 통해 학생의 학업성취도, 사교육비, 부모의 사회경제적지위의 연관성에 대한 시사점을 도출할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 이 연구에서는 사교육비를 사교육비 경감대책을 위한 공교육 보완 사교육비와 일반적인 사교육비로 구분하여 각각의 사교육비와 다른 요인들 사이의 관계를 분석한 결과를 통해 새로운 논의가 제기될 수 있을 것으로 기대한다.
이러한 검정 결과를 바탕으로 사교육비에 관련된 요인들 사이의 구조적 효과 분석과 성, 지역, 학교급집단 간의 구조적 효과 차이에 대하여 얻은 결론을 통해 학생의 학업성취도, 사교육비, 부모의 사회경제적지위의 연관성에 대한 시사점을 도출할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 이 연구에서는 사교육비를 사교육비 경감대책을 위한 공교육 보완 사교육비와 일반적인 사교육비로 구분하여 각각의 사교육비와 다른 요인들 사이의 관계를 분석한 결과를 통해 새로운 논의가 제기될 수 있을 것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
오늘날 우리나라 교육 현상 중에서 가장 논란이 많은 것은 무엇인가?
오늘날 우리나라 교육 현상 중에서 가장 논란이 많은 것은 사교육이라고 할 수 있으며, 우리나라 가계의 교육비 지출 비중은 꾸준히 높아져 온 것으로 분석된다 (Kang과 Lim, 2012). 이에 따라 우리나라의 초 · 중 · 고등학교 학생들의 사교육비 실태를 체계적으로 조사하여 사교육비 경감대책 및 공교육 내실화 등 교육 정책 수립에 활용할 수 있는 공신력 있는 통계를 작성, 제공하고자 통계청에서는 매년 사교육비 조사를 실시하고 있다 (Statistic Korea, 2012).
구조식방정식이란 무엇인가?
이러한 목적을 수행하는데에는 구조방정식 (structural equation modeling; SEM)을 사용할 수 있다. 구조식방정식은 어떤 현상에 대한 체계적인 이론을 분석하기 위한 다변량 분석 기법으로, 확증적인 형태의 모형에서 상호 변수들 간의 인과 관계를 규정하고 이들의 유의성을 검정하기 위한 통계적 방법이다(Kim, 2009, p.72; Lei, 2007).
학생의 학업성취도, 가정의 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 효과를 구조방정식 모형을 이용하여 분석하고, 이러한 구조적 효과가 성, 지역, 학교급 집단 별로 유의한 차이가 있는지 분석한 결과는?
이 연구의 목적은 통계청에서 실시한 2011년도 사교육비 조사의 자료를 이용하여 학생의 학업성취도, 가정의 사회경제적 지위, 보완 사교육비, 일반 사교육비 사이의 효과를 구조방정식 모형을 이용하여 분석하고, 이러한 구조적 효과가 성, 지역, 학교급 집단 별로 유의한 차이가 있는지 다중집단 구조방정식을 활용하여 확인하는 것이다. 연구 모형의 분석 결과를 바탕으로, 사회경제적 지위가 높을수록 사교육에 대한 지출이 커지는 경향이 있지만 학업성취도에는 영향을 미치지 않는다는 결론을 얻을 수 있다. 또한 성, 지역, 학교 집단 모두 학생의 학업성취도, 부모의 사회경제적 지위, 사교육비의 집단 간 구조적 효과의 차이가 있다는 결론을 얻을 수 있다. 이 연구를 통해 우리나라 교육 현상 중에서 학업에 대한 열의가 사교육으로 많이 집중되어 나타나는 사교육 문제에 있어 학생의 학업성취도, 부모의 사회경제적 지위와 사교육비가 연관되어 있을 것이라는 사회적 통념을 2011년 사교육비 조사자료를 이용하여 판단할 수 있을 것이라고 기대한다.
참고문헌 (25)
Arbuckle, J. L. (2011). Ibm spss amos 20 user's guide, IBM Corporation, Crawfordville.
Bae, B. R. (2006). (Lisrel) structural equation modeling, 2nd Ed., Chungram, Seoul.
Bae. B. R. (2011). Structural equation modeling with amos 19: Principles and practice, 2nd Ed., Chungram, Seoul.
Park, C. N. and Do, J. S. (2005). The effects of parent's socio-economic status on academic achievement. Social Welfare Policy, 22, 281-303.
Bentler, P. M. and Chou, C. P. (1987). Practical issues in structural modeling. Sociological Methods Research, 16, 78-117.
Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables, Wiley, New York.
Hayduk, L. A. (1987). Structural equation modeling with Lisrel: Essentials and advances, Johns Hopkins University Press, Baltimore.
Hong, S. W. and Sung, N. I. (2008). An empirical study on the korean household expenditure for private tutoring. Korea Review of Applied Economics, 10, 183-212.
Hyun, J., Lee, J. B. and Lee, H. Y. (2003). A Study on the educational fever of Korean parents, Korean Educational Development Institute, Seoul.
Jackson, D. L. (2003). Revisiting sample size and number of parameter estimates: Some support for the n:q hypothesis. Structural Equation Modeling, 10, 128-141.
Kang, S. H. and Lim, B. I. (2012). An analysis on determinants of the private education expenses from a viewpoint of housewives. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 23, 543-558.
Kim, E. J. (2007). A study on the social economic status of the family, extra tutoring fee, parent-child relationship and children's educational achievement. Korean Journal of Sociology, 41, 134-162.
Kim, G. S (2009). Latent growth modeling and structural equation model analysis, Hannarae, Seoul.
Kim, K. K. (2000). Social capital within a family and children's academic achievement. Korean Journal of Sociology of Education, 10, 21-40.
Kline, R. B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling, 3rd Ed., Guilford, New York.
Lee, K. J. (2000). Structural equation model, Kyoyookbook, Seoul.
Lei, P. W. and Wu, Q. (2007). Introduction to structural equation modeling: Issues and practical considerations. Educational Measurement: Issues and Practice, 26, 33-43.
MacKinnon, D. P., Lockwood, C. M., Hoffman, J. M., West, S. G. and Sheets, V. (2002). A comparison of methods to test mediation and other intervening variable effects. Psychol Methods, 7, 83-104.
Ormrod, J. E. (2006). Educational psychology: Developing learners, 5th Ed., Pearson/Merrill Prentice Hall, Upper Saddle River, N.J.
Ro, H. K. (2006). Analyzing the structural relationships among parent factors, student factors, and private tutoring expense. The Journal of Educational Administration, 24, 97-118.
Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48, 1-36.
Statistic Korea. (2012), The survey of private education expenditures (2011), Statistic Korea, Daejeon.
Ullman, J. B. (2006). Structural equation modeling: Reviewing the basics and moving forward. Journal of Personality Assessment, 87, 35-50.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.