이 논문의 목적은 상관분석에서 집단차 변수를 무시하였을 때 자료에 대한 잘못된 해석을 유도 할 수 있음을 보여주고, 집단차를 고려한 분석의 중요성과 그 방법을 제시하는 것이었다. 연구 1은 시뮬레이션 연구로 상관구조에 대한 분석인 요인분석에서 집단차를 무시하면 자료가 지니고 있던 요인구조를 파악하지 못함을 보여주었다. 이에 대한 대비책으로 표준점수에 의한 자료의 변환방법과 공분산 구조모형의 집단분석을 이용하는 방법 등이 제시되었다. 연구 2는 사례연구로 실제 자료에서 집단의 평균차에 의한 효과가 발생하는지를 지능검사 자료를 이용하여 예증하고 이러한 문제점을 해결할 수 있는지를 보여주었다.
The purpose of this study is (1) to demonstrate that ignoring group differences may mislead to incorrect conclusion when analyzing correlation data (e.g.. factor analysis). (2) to highlight the importance of the data analytic method considering group differences. and (3) to provide ways of incorporating group differences in data analysis. In study 1. ignoring group difference in factor analysis may mislead to incorrect factor structure. To remedy this. z-transform method and group analysis tool in covariance structure models were suggested. In study 2. the group differences effect was illustrated by using real data (IQ test data).
