신뢰도 분석(Reliability)
신뢰도 분석은 몇 개의 질문을 하나의 개념에 대한 측정도구로써 사용하고자 할 때 그 질문들에 대한 응답들이 동일한 개념을 측정하였기 때문에 비슷하게 나타나야 한다는 것을 전제로 합니다.
사용되는 변수의 척도는 순서척도, 구간 및 비율척도로 구성되어야 하구요,
요인분석의 타당성 검증한 후 주로 신뢰도 측정이 이뤄집니다.
요인분석에서 사용하였던 성격의 변수들을 가지고 신뢰도 분석을 실시해 보겠습니다.
신뢰도 분석은 모든 변수를 함께 분석하면 안되고 요인분석에서 독립변수로 실시했던 4개의 요인들에 해당하는 문항에 대해 각각 실시해야 합니다.
재 측정한 결과가 얼마나 동일한지를 알아보기 위한 것으로 각 요인들이 얼마나 정확하게 구분되었는가를 확인하는 것이죠.
전에 작업한 성격의 요인분석 변수 문항입니다.
기억하시죠?^^
모든 변수가 각 4개의 문항으로 이뤄져 있네요.
그럼 WS 부터 신뢰도 분석을 실시해보겠습니다.
SPSS에서 분석 - 척도분석 - 신뢰도분석
새창에서 WS에 해당하는 문항 4개 클릭 - 항목창으로 이동
통계량 클릭 - 항목제거시 척도 체크 - 계속 - 확인
신뢰도 분석에서 크론바흐 알파 계수는 0.6이상 ~ 0.7 미만이면 수용 가능, 0.7이상 ~ 0.8 미만이면 양호, 0.8이상 ~ 0.9 미만이면 우수하다고 판단합니다.
결과표를 <신뢰도 통계량>에서 크로바흐 알파 계수가 .838이 높게 나와서 4개의 문항은 내적 일관성이 높고 신뢰도는 받아들일 수 있는 것입니다.
여기서 <신뢰도 통계량>의 크론바흐 알파 계수가 <항목 총계 통계량>의 항목이 삭제된 경우 크론바흐 알파값들 보다 높잖아요?
이것은 WS의 어떤 문항을 지워도 신뢰도 지수가 떨어진다는 것을 의미하고 전체 크로바흐 알파값을 증가시키지 못하므로 4개 항목 모두를 사용하는 것이 좋다는 것입니다.
그렇다면 예를 들어 WS2가 <신뢰도 통계량>보다 0.007정도 높다고 가정 한다면 무시할 만한 차이로 보고 그냥 사용하는 것이 좋습니다.
그런데, <신뢰도 통계량>의 신뢰도 계수도 0.6미만이고, <항목 총계 통계량>에서도 하나씩 제거해도 계수가 올라가지 않는다면 이는 4개의 문항이 같은 개념에 대한 측정이라고 할 수 없거나, 항목의 질문 방법에 문제가 있는 것이죠...ㅜㅜ
그런데 요인 분석에서 적합도 기준치가 도달하지 못하면 제거하기로 했잖아요?
신뢰도 분석에서도 크로바흐 알바 계수를 보고 제거하여 신뢰도를 높여주기도 합니다.
다만, 신뢰도를 높이기 위해 무조건 지우면 요인으로 부적합할 수 있으므로 최소 2개 이상의 항목은 유지해야 합니다.
위와 같은 식으로 나머지 CI, CC, TI 변수들에 대한 신뢰도 분석을 해보세요~~~^^
위와 같은 방법으로 나머지 변수들에 대한 신뢰도 분석을 실시했고, 논문에 기재하는 표는 다음과 같이 옮기시면 됩니다.
여기서는 0.6 미만의 요인들이 없어서 항목 제거는 불필요했습니다.
학교 양식이나 논문 표기 한계점 등의 사유가 있다면 요인분석표에 신뢰도 분석을 함께 기재하셔도 되는데 일반적으로 함께 표기 합니다.
퀵데이터는 여러분의 성공을 위해 오늘도 함께 하겠습니다~~^^
(주)한국교육데이터
'논문' 카테고리의 다른 글
| 빈도분석의 자세한 설명. 퀵데이터에서 알아보겠습니다. (0) | 2020.08.12 |
|---|---|
| 요인분석은 뭘까요?? 궁금증을 '퀵데이터'에서 해결해봐요~*^^* (0) | 2020.08.12 |
| 교차분석(카이스퀘어 검증) '퀵데이터'에서 함께 알아보기 (0) | 2020.08.12 |
| 독립표본t검정 '퀵데이터'에서 자세히 알아보아요^^ (0) | 2020.08.12 |
| 대응표본 t검정 '퀵데이터'에서 알아보기 (0) | 2020.08.12 |
