본 연구는 학생들의 학업성취 향상률과 초반 성취 수준에 대한 차이를 단순 회귀모형에 대입하여 학업성취 향상 지표를 산출하였다. 이후 학업성취 향상 지표 추산에서도 베이지안 통계방법을 사용하여 학생들의 학업성취 향상과 관련된 정보를 다양하게 활용할 필요성이 있다.
현재 HLM의 3 수준 다층 모형에서는 잠재 변인 회귀모형이 2 수준(학생 수준)에서는 가능하지 않고, 3 수준(학교 수준)에서만 가능하다. 따라서 본 연구에서는 학생들의 학업성취 향상률과 초기 성취 수준에 대한 잔차를 단순 회귀모형에 적용하여 학업성취 향상 지표를 산출하였다. HLM 프로그램에서 잠재 변인 회귀모형의 결과와 잔차 파일에서 제공되는 계수 추정치들을 이용한 회귀분석의 결과는 매우 유사하지만, 잠재 변인 회귀모형을 사용하면 한 번의 분석만으로도 학업 성장 향상 지표를 추정할 수 있다는 장점이 있다. 선행 다층 모형 연구(신혜숙, 민병철, 2012; 최길찬, 2010)에서는 두 시점 종단 자료를 활용하여 학교의 효과를 추정하기 위해서 잠재 변인 회귀모형(latent variable regression model)을 사용하였다. 또한 최길찬(2010)의 연구에서는 베이지안 통계방법(Bayesian statistical method)을 적용하여 3 수준 다층 모형으로 두 시점에 걸친 학교의 학업 성장을 추정하였다. 따라서 향후에 학업성취 향상 지표 산출에서도 베이지안 통계방법을 고려해서 학생들의 학업성취 향상과 관련된 정보를 보다 풍부하게 활용할 필요가 있을 것이다.