서 론

감정표현불능증(alexithymia)은 정서를 언어화하지 못한다는 의미로(Sifneos et al., 1977), Taylor(1984)는 감정표현불능증을 지닌 사람들은 현재 느끼는 정서가 무엇인지 알지 못하고 표현하지 못하며, 구체적이고 현실기반적인 사고인 조작적 사고(operative thinking)를 주로 한다고 하였다. 감정표현불능증이 조작적으로 정의된 이후 정신병리와 관련된 주요 구성개념으로 다루어져왔으며, 국외에서는 2013년 기준 1400건 이상의 감정표현불능증 연구가 이루어졌다(Samur et al., 2013). 연구 결과 감정표현불능증은 우울, 불안, 분노 등의 부정적 정서(Shin HK et al., 1997; Gucht et al., 2003), 외상 후 스트레스 장애(Krystal et al., 1986; Zlotnic et al., 2001; Kwon YC et al., 2013), 신체화 증상(Flannery, 1977; Cohen et al. 1994; Koh KB, 1994; Shin HK, 2000; Waller et al., 2006; Park JS et al., 2008; Kim KH et al., 2014) 등 심리적 스트레스와 연관된 증상과 유의한 상관을 지닌다는 사실이 확인되었다.

또한 연구자들은 감정표현불능증을 정확하게 측정하기 위해 다양한 도구를 개발하였다(Toronto Alexithymia Scale, TAS; Beth Israel Hospital Psychosomatic Questionnaire, BIHP-Q; Alexithymia Provoked Response Questionnaire, APR-Q; Schalling-Sifneos Personality Scales, SSPS; Bermond-Vorst Alexithymia Questionnaire, BVA-Q). 이 중 Bagby et al.이 1994년 개정하여 배포한 Toronto 20항목 감정표현불능증 척도(the twenty-item Toronto Alexithymia scale, TAS-20)는 신뢰도 및 타당도가 꾸준히 검증된 척도로(Bagby et al., 1994a&b; Taylor et al., 2000; Chung US et al., 2003; Bagby et al., 2007) 현재 한국어, 독일어, 이탈리아어, 힌디어를 포함한 여러 언어로 번역되어 활용되고 있다(Taylor et al., 2000). 국내에서도 한국어판 TAS가 여러 감정표현불능증 연구에서 쓰이고 있다(Lee SM et al., 2006; Park SY et al., 2006; Kim OH, 2009; Joo ES et al., 2013; Kwon YC et al., 2013; Lee HY et al.. 2014; Kim MS et al., 2016). 한국어판 TAS에는 Han JW(1997)의 26문항 한국어판 Alexithymia 척도(TAS-26), Lee YH et al.(1996)의 한국판 20항목 Toronto 감정표현불능증 척도(TAS-20K), Shin HK et al.(1997)의 23문항 한국판 감정표현 불능증 척도(S-TAS)의 3가지의 번안본이 존재한다. 이중 TAS-20K는 상대적으로 높은 문항 간 상관과 좋은 적합도를 보인 번안본이다(Chung US et al., 2003).

TAS의 제작자들은 TAS의 타당도를 검증하기 위해 다수의 타당화 연구를 시행하였다(Taylor et al., 1985; Taylor et al., 1992; Bagby et al., 1994a&b; Bagby et al., 2007). 가장 최근 개정된 TAS-20은 총 20문항, 3요인 상관 구조로 이루어져 있다(Bagby et al., 1994a). TAS-20의 3요인은 각각 정서 확인의 어려움(Difficulty Identifying Feelings, DIF), 정서 표현의 어려움(Difficulty Describing Feelings, DDF), 외부 지향적 사고(Externally Oriented Thinking, EOT)이며, 국내에서 번안된 TAS-20K 또한 TAS-20과 동일한 3요인 상관 구조를 채택하였다(Lee YH et al., 1996; Chung US et al., 2003). 또한 다양한 문화권과 연구들에서 3요인 상관 모형을 지지하였다(Bagby et al., 2007).

그러나 TAS-20의 3요인 상관 모형에 의문을 제기한 연구자들은 DIF요인과 DDF요인의 상관이 높아 변별하기 어려우며(Loas et al., 1996; Erni et al., 1997), EOT요인이 실용적 사고(pragmatic thinking)와 감정 중요성 결여(lack of importance of emotion)라는 2가지 내용으로 분리될 수 있다는 점(Müller et al., 2003; Gignac et al., 2007), EOT요인을 구성하는 8문항 중 4문항이 부정 문항이기에 EOT요인이 부적 문항 효과를 강하게 받을 수 있다는 점(Kojima et al., 2001)을 지적하였다. 따라서 이들은 기존 3요인 상관 모형을 기각하고 DIF요인과 DDF요인이 분리되지 않은 2요인 모형(Haviland, 1996; Loas et al., 1996; Erni et al., 1997), 3개의 집단 요인과 1개의 일반 요인을 가정하는 Bifactor 모형(Reise et al., 2013), 혹은 EOT요인이 2개 요인으로 분리된 모형(Müller et al., 2003; Gignac et al., 2007)을 대안모형으로 채택하였다. 또한 TAS의 제작과정에서도 DIF요인과 DDF요인 간의 높은 상관으로 인해 DIF와 DDF요인이 분리된 26항목 TAS가 DIF요인과 DDF요인이 결합된 TAS-R로 개정되기도 하였다(Taylor et al., 1992). 이와 같이 국외에서는 TAS-20의 요인구조에 대한 논의가 적극적으로 이루어지고 있다(Bagby et al., 2007; Gignac et al., 2007). TAS-20K 역시 국외 연구에서와 유사한 의문점들이 발견되었다. TAS-20K의 DIF요인과 DDF요인의 상관은 .74∼.91로 높아(Lee YH et al., 1996; Seo et al., 2009) 두 요인 간 변별이 어려우며, EOT요인 문항 중 요인 부하량이 낮은 문항이 존재하고, EOT요인의 내적 일관성이 .49∼.59로 낮은 현상을 보였다(Lee YH et al., 1996; Chung US et al., 2003). 그러나 TAS-20K 요인구조의 의문점에 대한 검증은 실시된 바가 없으며, TAS-20K 각 요인의 특성에 대한 고려 없이 감정표현불능증 연구에서 활용하고 있다. 요인구조의 탐색은 척도의 구성타당도를 검증하기 위한 방법으로, 척도의 적합한 활용을 위한 선행 조건이다. 요인 분석 결과 개발 의도와는 다른 상이한 요인 구조가 지속적으로 제기된다면, 척도가 예상했던 구성개념을 반영한다고 확신하기 어렵다. 또한 상이한 요인구조를 지닌 척도를 연구에서 활용할 경우 어떤 요인구조를 활용하였는가에 따라 척도에 대한 해석이 달라질 수 있다(Bae SW et al., 2005). 따라서 본 연구에서는 국외 TAS-20 연구에서 제안된 모형을 활용하여 TAS-20K의 요인구조를 검증하고자 한다.

또한, 선행 연구에서 TAS-20을 활용한 남녀 차이 연구가 이루어져 왔다. 높은 감정표현불능증을 지닌 사람의 비율은 남성 집단에서 7.8%∼16.6%, 여성 집단에서 4.4%∼9.6%로 유의미한 차이가 있었다(Luminet et al., 2000). 남녀 점수 차이는 DDF요인과 EOT요인의 점수 차에 의한 것으로 남성은 여성보다 EOT요인 점수가 높거나(Karukivi et al., 2011), DDF요인과 EOT요인 점수가 높은 경향성이 있었다(Mattila et al., 2006; Franz et al., 2008; Tsaousis et al., 2010). 이는 정서 인식에 있어서는 남성들이 특별한 어려움을 겪지 않으나, 남성들은 보다 외부 지향적인 사고를 하고 감정을 표현하는데 어려움을 느낀다는 것을 보여준다(Luminet et al., 2000). 다만 심리 척도의 구조가 성별, 연령, 문화적 배경과 같은 집단 특성에 따라 다르다면, 집단 간 관측 점수의 차이 검증은 무의미할 수 있다(Brown, 2015). 따라서 집단 간 점수 차이를 검증하기 위해서는 척도의 요인구조 측정 불변성(measurement invariance) 검증이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 TAS-20K 요인구조의 측정 불변성을 검증하여 TAS-20K가 남녀 집단에서 동질하게(homogeneity) 작용하는지에 관해 확인하고자 하였다.

연구방법

1. 연구 고안 방법

TAS-20K의 요인구조 검증을 위해 연구1에서는 국외 연구에서 제안된 여러 경쟁 모형을 비교하여 적합한 요인구조를 확인하였다. 연구1의 결과를 바탕으로 새로운 요인구조를 생성하였으며, 연구2에서는 새로운 요인구조의 측정 불변성을 검증하였다.

연구1에서는 경쟁 요인 모형 비교를 위해 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis, CFA)을 실시하였다. 여러 모형 중 적합한 모형의 선택을 위해 모형의 해석가능성, 요인 부하량 행렬 패턴, 모형 적합도 지수, Bifactor 모형 기반 신뢰도 지수를 활용하였다. Bifactor 모형은 차원 간 상관이 높아 일반 요인의 가능성이 있는 실질적 단일 차원(enough unidimensionality) 척도에서 유용한 모형으로(Reise et al., 2007), DIF요인과 DDF요인 간 상관이 높은 TAS-20K에서의 적용이 가능하다. Bifactor 모형 기반 신뢰도 지수인 오메가 위계 계수(omega hierarchical, ω_H)를 활용하면 문항 분산 중 각 요인의 개인차로 설명되는 비율을 계산할 수 있으므로, 척도의 측정적 속성 탐색에 유용하다(Shin JE et al., 2017). 또한, 적절한 척도 점수 활용을 제시하기 위해 일차원 지수 중 공통분산 중 일반 요인의 분산 비율을 나타내는 공통 분산 설명량(Expected Common Variance, ECV)을 계산하였다(Sijtma, 2009). 마지막으로, 신뢰도 확인을 위해 모집단 신뢰도 추정에 있어 cronbach의 alpha 계수 보다 효과적인 내적 일관성 지수로 평가되는 오메가 계수(omega, ω)를 활용하였다(Dunn et al., 2014).

연구2에서는 새로운 요인구조의 남녀 집단 측정 불변성을 검증하기 위해 Brown(2015)이 제시한 순서에 따라 요인 부하량 동등성 검증(equal factor loadings)과 문항 절편 동등성 검증(equal indicator intercepts)을 차례로 확인하였다.

2. 연구 대상

연구 대상은 2018년 5월부터 6월까지 모집된 서울 소재의 C대학과 K대학의 대학생 및 대학원생, 부산 소재의 일반 성인 남녀였다. 자료 수집은 중앙대학교 생명윤리 위원회 승인 하에 진행하였다(IRB No. 1041078-201802- HRSB-025-01). 연구 대상자들은 연구 참여 동의서 서명 후 감정표현불능증과 연관된 심리척도에 수기 응답하였다. 모집된 인원 중 불성실 응답자를 제외한 268명을 최종 분석하였으며, 남녀 비율은 남성 48.5%, 여성 51.5%로 유사하였다. 연구 대상의 평균 연령은 28.92세(SD= 10.95)였다.

3. 연구 도구

1) 한국판 Toronto 감정표현불능증 척도(이하 TAS-20K)

Bagby et al.(1994)이 제작한 TAS-20을 한국어로 번안 및 타당화하고 5번 문항을 수정한 척도를 활용하였다(Chung US et al., 2003). TAS-20K는 원안과 동일하게 3가지 요인으로 이루어져 있다. ‘몹시 속이 상했을 때 내가 슬픈 건지 놀란 건지 화난 건지를 잘 모를 때가 있다.’ 등의 문항으로 이루어진 DIF요인은 정서 확인 및 정서와 신체 감각 간 구별의 어려움을 반영한다. ‘다른 사람에 대한 나의 감정을 설명해 내기가 어렵다.’ 등의 문항으로 이루어진 DDF요인은 정서를 표현하거나 타인과 정서 관련 의사소통에서 어려움을 겪음을 반영한다. 외부 지향적인 사고를 의미하는 EOT요인은 ‘무슨 일이 일어났을 때 왜 그렇게 되었는지 알아보기 보다는 그냥 가만히 놓아두는 편이다.’ 등의 문항으로 이루어져 있다. 총 20문항, 5점 리커트 척도로 4, 5, 10, 18, 19번 문항은 역채점한다. 본 연구에서의 오메가 계수는 TAS-20K 전체 .91, DIF요인 .88, DDF요인. 76, EOT요인 .58 이었다.

4. 자료분석

연구1에서는 Mplus7.0을 사용하여 TAS-20에서 제시된 경쟁 모형의 확인적 요인 분석을 실시하였다. 모수 추정치는 비정규성 보완을 위해 WLSMV를 선택하였으며, ¹⁾ 모형의 식별(identification)을 위해 요인의 분산을 1.0으로 고정하였다. 확인적 요인분석에서 도출된 표준화 요인 부하량, 고유 분산은 Bifactor 모형 기반 신뢰도 지수와 ECV의 계산에 활용되었다. 본 연구에서는 Shin JE et al.(2017)에서 제시된 계산법을 참고 ²⁾ 하여 Bifactor 모형 기반 신뢰도 지수와 ECV를 계산하였다. 표준화 요인 부하량의 적정 기준은 .30으로 하였으며(Brown, 2015), 모형 적합도는 모형과 자료 간 절대적 차이 정도를 나타내는 χ²,모형의 간명성 정도를 나타내는 RMSEA 지수, 표본 크기에 의한 영향력이 상대적으로 적은 CFI와 TLI 지수를 사용하였다(Brown, 2015). 일반적으로 CFI, TLI가 .95에 근사할수록, RMSEA가 .06에 근사할수록 좋은 적합도를 보이는 모형이라고 할 수 있다(Hu et al., 1999).

연구2에서는 연구1을 바탕으로 설정한 요인구조의 남녀 집단 측정 불변성 검증을 위해, 카이 제곱 차이 검증(chi-Square difference test)을 Mplus7.0의 DIFFTEST 옵션을 활용하여 실시하였다.

결 과

1. 연구1의 결과

TAS-20K의 요인구조 검증을 위해 TAS-20 연구에서 제시된 모형을 자료에 적용하여 비교·분석하였다. 비교된 모형은 기존 모형 1개와 경쟁 모형 4개였으며 기존 모형인 Model A는 3요인 상관 모형(Bagby et al., 1994a; Lee HY et al., 1996)으로, TAS-20의 제작자들이 제시한 모형이었다. 경쟁 모형인 Model B는 일반 요인(General factor) 1개, 집단요인 3개로 이루어진 Bifactor 모형(Reise et al., 2013), Model C는 역문항 요인(Negatively keyed item factor)이 추가된 Bifactor 모형(Gignac et al., 2007), Model D는 EOT요인이 분리된 Bifactor 모형(Gignac et al., 2007), Model E는 2요인 상관 모형(Loas et al., 1996; Erni et al., 1997)이었다(Fig. 1). DIF요인과 DDF요인에 해당하는 문항인 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 12, 13, 14, 17번 문항을 설명하는 요인의 경우 DIDF (Difficulty in Identifying and Describing Feelings)요인으로 명명하였다.

Fig. 1

Factor Structure Diagrams of the TAS-20K. DIF: Difficulty Identifying Feelings, DDF: Difficulty Describing Feelings, EOT: Externally Oriented Thinking, G: General, Neg: Negatively Keyed Item, DIDF: Difficulty Identifying & Describing Feelings.

경쟁 모형의 적합도를 비교한 결과(Table 2) Model C, Model D, Model B, Model E 순으로 높은 적합도를 보였다. 단순 적합도로는 Model C가 가장 좋은 모형이나, Model C의 역문항 요인 부하량이 .07∼.20으로 낮아 해당 모형을 제외하였다. 이는 역문항 요인의 영향력이 적다는 국외 연구와 일관된 결과(Gignac et al., 2007)이다. 그 다음으로 적합도가 높은 Model D의 경우, EOT요인 간 상관이 .72로 높아 EOT요인의 분리가 부적절하였다. 또한 분리된 EOT요인에 부하된 문항들의 수가 적어 구성개념을 충분히 설명하기 어려웠으며, 15번과 16번 문항의 요인 부하량은 −.04, .03으로 유의하지 않아 요인 분리의 이점이 적었다. Model D를 최종 모형으로 채택한 기존 연구의 EOT요인 간 상관은 .38로 낮아 변별이 가능하였다(Gignac et al., 2007)는 사실과 대치되므로 Model D를 기각하였다. 이는 EOT요인을 분리하여 검증하였으나 분리된 요인의 내적 일관성 지수가 낮아 EOT요인 분리 모형을 기각하였던 국외 연구 결과와 일관된다(Preece et al., 2017). 다음으로 Model B의 경우, 모형 적합도가 높고 요인 부하량도 대부분 적절하였다. 하지만, Bifactor 모형 기반 신뢰도 지수 확인 결과 EOT요인의

Table 1

Descriptive statistics of the TAS-20K

Item No.	Mean	Standard Deviation	Skewness	Kurtosis
TAS1	2.42	.98	.37	−.63
TAS2	2.53	1.02	.34	−.76
TAS3	1.91	.93	.79	−.17
TAS4	2.58	.93	.49	−.44
TAS5	2.38	.87	.41	−.36
TAS6	2.19	.97	.50	−.59
TAS7	1.76	.88	1.05	.54
TAS8	2.35	.98	.51	−.29
TAS9	2.21	.99	.63	−.24
TAS10	1.69	.83	1.49	2.88
TAS11	2.31	1.01	.56	−.36
TAS12	2.43	1.14	.48	−.67
TAS13	2.22	1.06	.70	−.20
TAS14	2.12	1.05	.60	−.69
TAS15	2.99	.91	−.08	−.25
TAS16	3.20	1.07	−.15	−.65
TAS17	2.51	1.12	.41	−.67
TAS18	2.78	1.00	.39	−.39
TAS19	2.15	.86	.72	.54
TAS20	1.77	.86	1.20	1.49

Table 2

Fit of the factor models of the TAS-20K

Model	df	χ2	CFI	TLI	RMSEA	90% CI RMSEA
A. 3-Factor Correlated Model	167	495.724***	.920	.909	.087	.078−.096
B. Bifactor Model with 3-Group Factor	150	371.179***	.946	.931	.075	.066−.085
C. Bifactor Model with Negatively Keyed item Factor	125	357.583***	.948	.932	.075	.065−.085
D. Bifactor Model with Divided EOT Factor	149	368.345***	.946	.932	.075	.066−.085
E. 2-Factor Correlated Model	169	512.520***	.916	.906	.089	.080−.097
F. 2-Factor Correlated Model with DDF Group Factor	164	446.401***	.931	.920	.082	.073−.091

DDF: Difficulty Describing Feelings, EOT: Externally Oriented Thinking, EOT1: EOT 1st factor, pragmatic thinking, EOT2: EOT 2nd factor, lack of importance of emotion.

^*** p<.001.

ωSHωS=.41.60≈.69

로 EOT요인 하의 문항 진점수 분산 중 약 31%만이 일반요인의 개인차에 의한 것으로 설명되었다. 이에 전체 문항이 일반 요인으로 설명된다고 가정하는 Bifactor 모형에 적합하지 않아 Model B를 기각하였다. 마지막으로 Model E의 경우 전반적으로 유의미한 요인 부하량을 보였으나, 비교 모형 중 모형 적합도가 가장 낮아 기각하였다. 이는 2요인구조의 적합도 지수가 낮고 다른 자료에서의 재현이 어렵다는 TAS-20 타당화 논문 결과(Bagby et al., 1994a)를 지지한다.

종합하자면, 국외 TAS-20 연구에서 제안한 Model B∼Model E는 Model A를 대체할 만큼 적합한 모형으로 보기 어려웠다. 하지만 Model A의 경우 DIF요인과 DDF요인 간 상관이 .89로 높아 요인 간 변별이 어렵고, EOT요인에 속하는 일부 문항의 요인 부하량이 낮다는 의문점이 여전히 존재하였다. 이에 본 연구에서는 TAS-20K의 요인구조를 보다 적절히 설명할 수 있는 새로운 모형인 Model F를 제시하였다.

Model F는 DIDF요인과 EOT요인으로 이루어져 있으며, DDF요인이 집단 요인으로 설정된 2요인 상관 모형이었다(Fig. 1). Model F는 Model E와 달리 집단 요인으로 DDF요인이 추가되었는데, DDF요인의 Bifactor 모형 기반 지수 확인 결과

ωSHωS=.26.81≈.32

로, 문항 진점수 분산 중 약 32%가 DDF요인에서의 개인차로 설명되기 때문이었다. EOT요인은 Model F에서 상관이 허용되지만 나머지 두 요인과 분리된 요인으로 설정되었다. 이는 Model B에서 확인하였듯 문항 진점수 분산 중 약 69%가 EOT요인에서의 개인차로 설명되어, 문항 진점수 분산에서 EOT요인의 영향력이 일반 요인보다 크기 때문이었다.

새로 제시된 모형인 Model F의 적절성을 검증하기 위하여 기존 채택 모형인 Model A와의 적합도 비교를 실시하였다. 두 모형의 적합도(Table 2) 차이 검증 결과 ∆χ²(df diff.)=49.32 (13), χ²(13) crit. 22.36으로 Model F의 적합도가 유의하게 높았다. 표준화 요인 부하량 행렬(Table 3) 확인 결과 Model A의 경우 DIF요인과 DDF요인의 요인 부하량 계수는 전반적으로 유의하였으나, DIF요인과 DDF요인의 상관이 .89로 높아 요인의 변별 타당도가 낮았다. 반면 Model F의 요인 간 상관은 .59로 변별이 가능하였으며, DIDF요인의 요인 부하량이 높았다. 집단 요인으로 설정된 DDF요인의 요인 부하량 또한 2번을 제외하고 유의하여 해당 문항 집합에서 DDF요인의 영향력을 확인할 수 있었다.

Table 3

Standardized factor loadings and uniqueness of the TAS-20K

Item No.	A. 3-Factor Correlated Model			F. 2-Factor Correlated Model with DDF Group Factor 3)
	Difficulty Identifying Feelings: DIF	Difficulty Describing Feelings: DDF	Externally Oriented Thinking: EOT	Difficulty Identifying & Describing Feelings: DIDF	Difficulty Describing Feelings: DDF	Externally Oriented Thinking: EOT	Uniqueness
TAS1	.796			.789			.377
TAS2		.884		.834	.024		.304
TAS3	.602			.599			.641
TAS4		.570		.484	.389		.614
TAS5			.286			.282	.920
TAS6	.690			.688			.527
TAS7	.642			.644			.585
TAS8			.687			.686	.529
TAS9	.746			.741			.451
TAS10			.547			.550	.698
TAS11		.766		.687	.372		.390
TAS12		.416		.312	.558		.591
TAS13	.827			.823			.323
TAS14	.737			.736			.458
TAS15			.255			.251	.937
TAS16			.070			.068	.995
TAS17		.447		.349	.514		.614
TAS18			.282			.285	.919
TAS19			.539			.539	.709
TAS20			.335			.335	.888
(Σλl)2				59.075	3.448	8.976
	DIF	DDF	EOT		DIDF	EOT
DIF	1.000			DIDF	1.000
DDF	.885	1.000		EOT	.590	1.000
EOT	.564	.579	1.000

³⁾ The calculation for the omega coefficient (ω) of DIDF factor.

ω=(∑general factor loading)2+(∑group factor loading)2(∑general​factor​loading)2+(∑groups​factor​loading)2+∑(uniqueness)

ω=(.789+.834+...+.736+.349)2+(.024+.389+.372+.558+.514)2(.789+.834+...+.736+.349)2+(.024+.389+.372+.558+.514)2+5.876=.914

The calculation for the omega hierarchical (ω_H) of DDF factor.

ωH=(∑general factor loading)2(∑general​factor​loading)2+(∑groups​factor​loading)2+∑(uniqueness)

ωH=(.789+.834+...+.736+.349)2(.784+.834+...+.736+.349)2(.024+.389+.372+.558+.514)2+5.876=.864

The calculation for the expected common variance (ECV)

ECV=∑(general factor loading2)∑(general​factor​loading2)+∑(groups​factor​loading2)

ECV={(.789)2+(.834)2+...+(.736)2+(.349)2}{(.789)2+(.834)2+...+(.736)2+(.349)2}+{(.024)2+(.389)2+(.372)2+(.558)2+(.514)2}=.857

일차원지수 계산 결과, DIDF요인의 ECV 지수는 .86으로 DIDF요인이 공통분산의 약 86%를 설명하고 있었으며, 이는 단일 차원으로 보이도 무방한 .70의 기준보다 높았다(Gu et al., 2017). DIDF요인의 Bifactor 모형 기반 신뢰도 지수 확인 결과

ωSHωS=.91.86≈.95

로, 문항 관측 점수에서 진점수가 차지하는 분산 중 약 95%가 DIDF요인에서의 개인차로 설명될 수 있었다. Model F의 신뢰도 확인 결과, 내적 일관성 지수인 오메가 계수는 DIDF요인 .91, DDF요인 .81, EOT요인 .49였다.

2. 연구2의 결과

Model F에서의 남녀 집단 측정 불변성을 검증하기 위해 Brown(2015)이 제시한 절차에 따라 카이 제곱 차이 검증을 실시하였다. 요인 부하량 동등성(equal factor loadings) 검증을 위해 시행한 카이 제곱 차이 검증 결과 ∆χ²(df diff.)=44.51 (25), ∆χ²(25) crit. 37.65로 남녀 요인 부하량 동등성 제약을 가하지 않은 모형이 채택되었다. 하지만 χ²는 표본 크기가 클수록 변화폭이 크며 확인적 요인분석의 특성 상 표본의 크기가 크기 때문에, 하나의 모수만 측정 가변성이 존재하여도 χ²가 유의하게 증가할 수 있다(Brown, 2015). 또한, 완전한 측정 불변성을 확보하지 못하더라도 집단 간 비교 시행이 가능하므로(Byrne et al., 1989) 본 연구에서는 측정 가변성이 존재하는 모수의 제약을 이완한 뒤 측정 불변성을 재검증하였다. 남녀 요인 부하량 차이가 큰 10번과 17번 문항을 제외하고 카이 제곱 차이 검증을 실시한 결과, ∆χ²(df diff.)=35.16 (23), χ²(23) crit. 35.17로 남녀 요인 부하량 동등성 제약을 가한 모형이 채택되어 10번과 17번 문항을 제외한 남녀 집단에서의 부분 측정 불변성(partial measurement invariance)을 확인하였다.

남녀 집단에서의 측정 불변성이 확보되지 않은 10번의 경우 여성 집단의 요인 부하량은 .22로 EOT요인 부하량 평균 보다 약간 낮은 반면, 남성의 요인 부하량은 .59로 높았다(Table 4). 이는 ‘감정을 느낀다는 것이 매우 중요하다고 생각한다.’는 10번 문항의 내용이 여성 집단보다는 남성 집단에서 외부 지향적 사고(EOT)를 설명하는 주요한 개념임을 의미한다. 17번의 경우 또한 마찬가지로 여성 집단에서의 요인 부하량은 .45, 남성 집단에서의 요인 부하량은 .71로 남성 집단에서의 요인 부하량이 컸다. 이는 ‘나의 속마음을 친한 친구에게 조차도 말하기가 어렵다.’라는 17번 문항의 내용이 여성 집단보다는 남성 집단에서 정서 표현의 어려움(DDF)을 잘 반영한다고 볼 수 있다.

Table 4

Unstandardized factor loadings & indicator intercepts matrix with gender equality constraint of the TAS-20K

Item No.	Indicator Intercepts	Factor Loadings
		Difficulty Identifying & Describing Feelings: DIDF	Difficulty Describing Feelings: DDF	Externally Oriented Thinking: EOT
TAS1	2.41	.725
TAS2	2.54	.810	.009
TAS3	1.91	.471
TAS4	2.58	.430	.315
TAS5	2.40			.275
TAS6	2.19	.623
TAS7	1.75	.461
TAS8	2.33			.492
TAS9	2.21	.699
TAS10	1.69			.594 (.221)*
TAS11	2.31	.661	.292
TAS12	2.41	.323	.321
TAS13	2.23	.815
TAS14	2.12	.717
TAS15	2.99			.140
TAS16	3.20			.071
TAS17	2.48	.350	.711 (.445)*
TAS18	2.79			.297
TAS19	2.13			.469
TAS20	1.75			.297
			DIDF	EOT
		DIDF	1.000
		EOT	.465 (.516)*	1.000

^* Estimated parameter of the male group (female group).

마지막으로 문항 절편 동등성(eqaul indicator intercepts) 검증 결과, 카이 제곱 차이는 ∆χ²(df diff.)=29.69 (20), χ²(20) crit. 31.41로 남녀의 문항 절편 동등성 제약을 가한 모형이 채택되어 문항 절편에서의 측정 불변성이 확인되었다.

고 찰

본 연구에서는 한국판 Toronto 20 항목 감정표현불능증 척도(TAS-20K)의 요인구조를 국외에서 제안된 TAS- 20의 경쟁 모형을 통해 검증하였다. 연구 1에서 기존 채택 모형(Model A)과 TAS-20의 국외 연구에서 제시된 경쟁 모형(Model B-E), 본 연구에서 제시한 모형(Model F)를 비교한 결과 DIF요인과 DDF요인을 결합한 DIDF요인과 EOT요인의 2요인 상관 모형(Model F)을 TAS-20K의 요인구조로 채택하였다. 연구 2에서는 채택 모형인 Model F의 남녀 집단 측정 불변성 검증을 시행하였으며, 카이 제곱 차이 검증 결과 Model F의 부분 측정 불변성이 확인되었다. 연구1과 연구2 결과 Model F는 이론적으로, 경험적으로 적정한 모형임을 확인하였다.

Model F의 DIDF요인은 정서를 명확히 확인하고 이해하는 것(DIF)이 적절한 정서 표현(DDF)을 돕고(Salovey et al., 1995), 정서 처리 과정에서 감정의 표현과 개인이 자신의 감정을 인식하는 것이 밀접한 연관성을 지닌다는 이론적 배경(Greenberg et al., 2008)을 반영하는 요인이다. 이는 정서 확인이 정서 표현에 선행되며, DIF요인과 DDF요인의 분리가 논리적으로 어렵다는 TAS-R의 주장(Taylor et al., 1992)을 지지한다고 볼 수 있다. 국내 선행연구에서도 DIF요인과 DDF요인 간 상관은 .74∼.91로 변별이 어려웠으며(Lee HY et al., 1996; Chung US et al., 2003; Seo et al., 2009), 본 연구에서도 DIF요인과 DDF요인 간 상관은 .89로 높았다.

반면, Model F의 EOT요인은 DIDF요인과 변별되는 개념을 반영할 가능성이 높다. 문항 내용을 살펴보면 DIF요인과 DDF요인은 현재 자신의 정서를 확인하고 표현하는가에 대한 것으로 상태적인 특성을 반영하는 반면, EOT요인은 자신의 내부에서 발생하는 생각이나 정서에서 주의를 외부로 돌리거나 내성(introspection)을 하지 않는 인지 스타일을 반영한다. 이러한 점에서 EOT요인은 개인의 인지적인 특성과 관련되어 있고 정서 처리 과정에 간접적인 영향을 줄 수 있는 요인으로(Dere et al., 2012; Dere et al., 2013), DIDF요인과 분리의 필요성이 있다. 국내 연구에서도 EOT요인은 DIF요인과 .09∼.19로 낮은 상관을, DDF요인과 .33∼.42로 높지 않은 상관을 보였다(Chung US et al.; Lee HY et al., 1996). 또한 TAS-20K의 총 20문항에 대한 ECV 지수는 .68로 단일 차원 기준인 .70에 미치지 못하였으나, EOT요인 8문항을 제외한 DIDF요인 12문항에 대한 ECV 지수는 .86으로 실질적 단일 차원이었다. 따라서 TAS-20K의 점수 활용 시에는 총점 대신 DIDF요인의 12문항 합 점수와 EOT요인의 8문항 합점수로 분리하여 사용하는 것이 적절할 것으로 보인다. 만일 TAS-20K의 총점을 사용하여 다른 심리 구성개념과의 상관 분석을 실시할 경우, TAS-20K의 하위 척도의 상이한 측면을 적절히 반영하지 못하여 통계적 검증력(power)이 떨어지며 부정확한 결과를 얻을 수 있기 때문이다.

마지막으로, Model F에 대한 몇 가지 논의점이 존재한다. 첫째, Model F에서 2번 문항의 집단 요인(DDF) 부하량은 .0242로, 공통분(communality)이 .024²≈.0006로 나타나 2번 문항의 분산 중 0.06%만이 DDF요인으로 설명되었다. 반면, 2번 문항의 DIDF요인 부하량은 .834로 공통분이 .834²≈.6956로 나타나 2번 문항의 분산 중 69.56%를 DIDF요인이 설명하고 있었다. 이는 2번 문항의 내용이 정서 표현의 어려움(DDF) 보다는 정서 확인의 어려움(DIF)과 정서 표현의 어려움(DDF)의 공유되는 측면을 반영하기 때문이라고 해석할 수 있다. 하지만 2번 문항은 기존 3요인 상관 모형에서 DDF요인에 속하였을 뿐 아니라 문항의 내용 ⁴⁾ 만을 보았을 때 정서 표현의 어려움을 반영하고 있으며, 2번 문항의 낮은 요인 부하량은 본 연구에서 활용된 표본 특성에 의해 편향된 결과일 수 있으므로 본 연구에서는 2번 문항을 DDF요인 하에 배치하였다.

둘째, Model F의 신뢰도 확인 결과 EOT요인의 내적 일관성은 .49로 낮았다. 이는 선행 연구와 일관된 결과로, 국내외 연구에서 EOT요인의 낮은 내적 일관성 지수가 지속적으로 보고되었다(Lee HY et al., 1996; Loas et al., 1996; Kojima et al., 2001; Chung US et al., 2003; Gignac et al., 2007; Reise et al., 2013; Preece et al., 2017). 본 연구에서 요인 부하량이 .30 이하인 문항(15번, 16번)은 모두 EOT요인 문항이며, 국내에 보고된 요인 부하량 행렬에서도 EOT요인 문항의 요인 부하량이 상대적으로 낮았다(Lee HY et al., 1996; Chung US et al., 2003). 이 외에도 감정표현불능증과 이론적으로 연관된 정신병리 증상이 DIF요인과 DDF요인에서는 유의한 상관을 보였으나, EOT요인에서는 유의하지 않은 상관을 보였다는 연구 결과가 다수 보고되었다(Shin HK et al., 1997; Park SY et al., 2006; Bamonti, 2010; Dentale et al., 2010; Leweke et al., 2012; Li et al., 2015; Goerlich, 2018). 이에 Preece et al.(2007)은 EOT요인이 임상 장면에서 빈약하게 기능하기(poor performed) 때문에, EOT요인을 사용하지 않거나 부정 문항의 효과를 보정한 뒤 사용할 것을 권고하였다. EOT요인의 낮은 신뢰도를 고려하였을 때 Preece et al.(2007)의 주장은 정당한 것으로 보이며, 실제 연구에서도 낮은 신뢰도로 인해 EOT요인이 제외되기도 하였다(Joo ES et al., 2013). 하지만 외부 지향적 사고(EOT)는 조작적 사고, 상상력의 빈곤 등과 같은 감정표현불능증의 주요한 개념적 특성과 밀접한 관련을 지니는 요인으로(Nemiah et al., 1970; Nemiah, 1977; Taylor, 1984), 섣부른 문항의 제거는 척도의 타당도와 신뢰도를 저하시킬 수 있다. 따라서 EOT요인의 제거보다는 EOT요인 문항의 수정이 보다 적절할 것으로 보인다. EOT요인 문항 내용을 살펴보면 ‘나는 어떤 문제를 단순히 논리적으로 설명하는 것 보다는 그 문제의 이유를 이해할려고 노력하는 편이다.’ 등 이해가 어렵고 내용이 모호한 경우가 있기 때문이다. 실제로 EOT요인에 해당하는 문항의 내용을 수정한 척도인 S-TAS의 경우, EOT요인의 cronbach의 alpha 계수가 일반군 .73 임상군 .60으로(Shin HK et al., 1997), TAS-20K의 cronbach의 alpha 계수 54∼.59와 비교하였을 때(Lee HY et al., 1996; Chung US et al., 2003) 의미있는 차이가 있었다. 다만 S-TAS에서도 EOT요인과 신체화 경향 간 상관이 유의하지 않았음을 볼 때, EOT요인과 준거 변인과의 에상과 다른 상관 패턴은 앞서 언급한 EOT요인의 특성 때문일 가능성이 여전히 존재한다.

본 연구는 일반집단 만을 대상으로 하였다는 한계점이 있다. 임상집단과 일반집단에서 DIF요인과 DDF요인 점수의 차이가 나타났다는 국내 연구 결과(Shin HK et al., 1997)와 일반집단은 3요인 모형을, 임상집단은 2요인 모형을 채택한 국외 연구 결과(Haviland et al., 1996)를 참고할 때, 임상집단을 대상으로 본 연구의 채택 모형을 재검증할 필요성이 있다. 또한, 본 연구 대상자 수는 268명으로 국내 타당화 연구의 연구 대상 수인 388명(Lee et al., 1996) 보다 다소 적었다. 마지막으로 본 연구의 채택 모형인 Model F의 적합도는 CFI=.93, TLI=.92, RMSEA= .08으로 기준점(cut-off)은 통과하였지만 CFI, TLI .95 이상, RMSEA .06 미만의 엄격한 기준(Hu et al,, 1999)에는 도달하지 못하였다.

위와 같은 한계점에도 불구하고 본 연구는 국외 TAS-20 연구에서 제기된 연구 문제를 국내 표본에 적용하여 TAS-20K의 요인구조에 대한 이해를 높였다는 점에서 의의를 지닌다. 또한, 기존 감정표현불능증 연구에서 이루어진 남녀 차이 검증이 TAS-20K에서도 가능하다는 것을 남녀 집단 측정 불변성 검증을 통해 확인하였다. 마지막으로 TAS-20K의 점수 활용에 관한 본 연구의 제안은 추후 TAS-20K를 활용한 연구의 신뢰도와 검증력을 높이는데 도움이 될 수 있을 것이다.

Conflicts of interest

The authors declared no conflict of interest.

Notes

TAS-20K의 문항 평균이 리커트 5점 척도의 중위수인 2.5보다 낮고, 4점과 5점의 응답률이 낮은 점을 감안하여(Table 1), Mplus의 Estimator를 WLSMV(Weighted Least Squares with Mean and Variance adjusted)로 지정하였음(Muthén et al., 2012).

지면의 부족으로 계산 과정 전부는 싣지 못하였으나, 이해를 돕기 위해 Model F DIDF요인의 ω, ω_H, ECV 지수 산출 과정을 주 석

에 작성하였다. 보다 상세한 설명은 Shin JE et al.(2017) 참고.

TAS2. 나의 감정을 적절한 말로 표현하기 힘들 때가 있다.

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References

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