먼저 새로운 잠재프로파일 설계를 시작하려면 지표·선행요인·결과변수를 정의하고 프로파일 수 범위를 설정합니다. 첫 번째 관점은 프로파일 수를 최소 2개로 제한하고, 각 프로파일를 ‘높은-낮은’ 이분법으로 구분하는 것입니다. 이 경우 가설은 “높은 프로파일에 속한 집단은 선행요인 점수가 높고 결과변수가 긍정적이다”로 설정합니다. 표본 규모는 권장 최소 프로파일 기준에 맞춰 모수를 확보하면 됩니다. 분석 단계에서는 BIC와 엔트로피를 중점으로 모델을 비교하고, BLRT 검정으로 유의성을 확인합니다. 두 번째 관점은 프로파일 수를 3~4개로 확대하고, 각각을 ‘낮음-보통-높음-극히높음’ 등 세분화하는 것입니다. 여기서는 가설을 “프로파일별로 선행요인과 결과변수가 단계적으로 차이를 보인다”로 설정합니다. 표본은 각 프로파일당 충분한 응답자를 확보하도록 권장 표본을 늘려야 합니다. 모델 비교는 BIC와 엔트로피 외에도 BLRT 결과를 종합해 최적 모델을 선택합니다. 첫 번째 설계는 간단하고 표본 요구가 낮아 초기 탐색에 유리합니다. 반면 두 번째 설계는 세밀한 차이를 포착해 이론적 설명력을 높일 수 있습니다. 어느 쪽이 우리 연구 목표에 더 부합하는지 의견을 구합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=215