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설문지 조사를 모두 마치고 신뢰도 분석을 실시했는데
크론바흐 알파가 0.6 미만으로 나왔다면!!??
‘당신의 신뢰도가 낮은 이유’
[신뢰도 분석] 표 양식 및 해석 다운로드
https://blog.naver.com/sub_om/221819843174
[논쓰남] 신뢰도 분석 개념
https://blog.naver.com/sub_om/220742995520
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SPSS로 배우는 통계 – 3. 신뢰도 분석 – 브런치
어떤 조사나 검사를 할 때 측정의 가치를 평가할 때 신뢰도와 타당도를 계산합니다. 측정의 신뢰도 (Reliability)의 개요 신뢰도라는 개념은 1904년 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 9/17/2021
View: 6236
7. 신뢰도 검정
3) 크론바흐 알파(Cronbach α)의 이용. ① 설문지의 여러 문항이 얻고자 하는 정보에 잘 접근하고. 있다면 → 신뢰도가 높다. ② 요인분석에서 같은 요인으로 묶인 …
Source: contents.kocw.net
Date Published: 1/20/2022
View: 949
12장. 요인분석과 신뢰도 분석
신뢰도. 요인분석을 통해 타당도가 검정된 설문문항들은 신. 뢰도 검정을 하게 됨. 신뢰도(Reliability). : 측정도구(설문문항들)가 얼마나 일관성 있게 측정.
Source: contents.kocw.or.kr
Date Published: 3/15/2021
View: 8689
신뢰도 분석
신뢰도 분석은 몇 개의 질문을 하나의 개념에 대한 측정도구로써 사용하고자 할 때 그 질문들에 대한 응답들이 동일한 개념을 측정하였기 때문에 …
Source: qpassthesis.tistory.com
Date Published: 4/3/2021
View: 6034
신뢰도분석 in SPSS – 춤추는초코칩의 통계흥신소
신뢰도분석 in SPSS · – · – ·. ·, · SPSS · 데이터 편집 창에서 분석 > 척도 > 신뢰도분석을 선택 · 신뢰도분석 창에서 측정에 사용할 변수를 선택하여 항목 …
Source: stat-and-news-by-daragon9.tistory.com
Date Published: 1/16/2021
View: 6286
척도 신뢰도분석 – IBM
급내 신뢰도 추정값을 계산하도록 급내 상관계수를 사용할 수 있습니다. 예: 현재 질문지의 측도 방법이 고객이 만족할 만큼 유용합니까? 신뢰성 분석을 사용하면 질문지의 …
Source: www.ibm.com
Date Published: 6/23/2022
View: 9267
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주제에 대한 기사 평가 신뢰도 분석
- Author: 논문쓰는남자 [논쓰남]
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- Date Published: 2020. 2. 19.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=J6nD2nvEkrc
SPSS로 배우는 통계 – 3. 신뢰도 분석
어떤 조사나 검사를 할 때 측정의 가치를 평가할 때 신뢰도와 타당도를 계산합니다.
측정의 신뢰도 (Reliability)의 개요
신뢰도라는 개념은 1904년 찰스 스피어맨이 처음 소개했고, 측정도구가 동일한 대상에 대해 여러 번 반복 시행해도 동일한 결과를 얻을 수 있는 정도를 의미합니다. 신뢰도는 측정의 결과가 일관성을 가진다는 의미입니다.
타당도(Validity)는 측정한 데이터가 연구하는 바와 일치하는 정도를 나타냅니다. 신뢰도가 높지만 타당도가 낮은 데이터는 널려있지만, 신뢰도가 낮지만 타당도가 높은 데이터는 없습니다. 신뢰도는 타당도의 필요조건입니다.
믿을 수 있는 조사 결과는 측정 도구의 신뢰도와 타당도를 확보한 것입니다. 신뢰가 높다는 것은 측정 도구로 인한 측정 오차가 거의 없고 일관된 결과를 얻는다는 의미입니다. 예를 들어, 신뢰도가 높지만 타당도가 낮다는 의미는 사격으로 보면 탄착군이 좁고 모여있지만 원하는 표적지가 아닌 곳에 총을 쏜 것입니다.
여기서는 신뢰도를 위주로 정리합니다.
검사-재검사 신뢰도(Test-Retest Reliability)
동일한 검사를 일정한 시간을 두고 반복적으로 시행하여 일관된 결과를 얻어내는 방법입니다. 신뢰도의 정의에 부합하는 가장 일반적인 신뢰도 확보 방법입니다. 동일한 검사를 두 번 실시하면 검사 결과의 차이는 측정오차에 의한 것이라 가정할 수 있습니다.
검사-재검사 신뢰도의 문제점은 시간에 따른 영향을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 집단에 너무 짧은 간격으로 측정을 할 경우 기억 및 학습 효과가 발생하여 신뢰도를 과잉 추정할 수 있습니다. 상대적으로 너무 긴 간격으로 측정할 경우 성숙 효과가 발생합니다. 성숙 효과는 시간이 경과하여 자연스럽게 변화되는 요인들이 많다는 것입니다. 따라서, 가장 적당한 시간 간격은 연습 효과를 제거하고 성숙 효과를 제거할 수 있는 간격입니다.
예를 들면, IQ 검사를 처음 시도하고 며칠 후에 다시 시도한다면, 연습 효과와 기억효과로 인해 IQ 검사 결과는 올라갈 것입니다. 멘사에서 IQ 검사 재응시 기간을 6개월에서 1년으로 늘린 사례가 있습니다.
동형 검사 신뢰도(Alternate Forms Reliability)
두 개의 측정 도구로 대상 집단에서 표본을 뽑아 동시에 조사하여 두 점수 간의 일치하는 정도로 신뢰도를 검증합니다. 두 개의 검사가 동일한 것을 측정하고 있다면 검사 결과의 차이는 측정 오차에 의한 것이라 가정할 수 있습니다.
동형 검사의 문제점은 두 개의 측정 도구를 개발하는 데 상당한 비용과 시간이 소요되고, 이론적으로 두 개의 측정도구는 같다고 가정하지만, 실제로는 동일하게 만드는 것이 쉽지 않습니다. 두 개의 측정도구가 같다는 것을 설득하기란 정말 쉽지 않습니다.
반분 신뢰도 (Split-half Reliability)
전체 검사의 문항을 절반으로 나누어 두 개의 점수를 만든 후 그 둘의 충점 간의 일치하는 정도로 신뢰도를 검증합니다. 반분 신뢰도는 동형 검사 신뢰도와 비슷합니다. 하나의 측정 도구를 둘로 나누는 것이나 두 개를 만드는 것이나 비슷합니다.
반분 신뢰도의 문제점은 절반으로 나누는 것이 동형인가라는 문제가 있고, 전체 문항을 반으로 나누는 방식에 따라 신뢰도 계수가 달라질 수 있습니다. 일반적으로 홀수와 짝수로 나눕니다.
내적 일관성 신뢰도 (Internal Consistnecy Reliability)
개별 문항을 간의 내적 일관성의 정도를 토대로 신뢰를 검증합니다. 내적 일관성은 개별 문항에 대한 신뢰도를 추정합니다. 내적 일관성 신뢰도는 문항을 어떻게 나누느냐에 따라 신뢰도가 달라지는 반분 신뢰도의 한계를 극복하기 위해 개발된 것으로 반분 검사 신뢰도 점수를 평균한 것입니다.
크론바흐 알파계수(Cronbach Alpha Coefficient)
크론바흐 알파계수는 내적 일관성 신뢰도를 추정하는 가장 대중적인 방법입니다. 0과 1 사이의 값을 가지고 값이 높을수록 신뢰가 높습니다. 크론바흐 알파계수를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.
크론바흐 알파계수는 각 문항의 분항의 합계를 총점의 분산으로 나눈 값을 뺀 것입니다. 그리고 앞의 보정 계수는 전체 문항의 수를 전체 문항에서 1을 뺀 수로 나누어줍니다.
SPSS에서 신뢰도 분석하기
1) 메뉴바에서 “분석 >> 척도 분석 >> 신뢰도 분석”을 선택합니다.
2) 신뢰도 분석 창에서 직무몰입 변수를 항목으로 이동합니다. 그리고 통계량 버튼을 선택합니다.
통계창의 결과 데이터를 분석합니다.
신뢰도 통계량 (Reliability Statistics) 표에서 전체 7개 문항에 대한 신뢰도를 나타내는 크롬바흐 알파계수는 0.712입니다. 바람직한 크기입니다. 항목 총계 통계량 표의 맨 왼쪽 열은 “항목이 삭제된 경우 크롬바흐 알파 계수”를 나타냅니다. 직무몰입7을 삭제할 경우 크롬바흐 알파 계수는 0.762로 증가합니다.
7번 설문 항목을 제거한 후 재분석
1) 메뉴바에서 신뢰도 분석 메뉴를 선택하고 직무 몰입7을 제외하고 확인을 선택합니다.
2) 통계 창의 결과 데이터를 분석합니다.
신뢰도 통계량 (Reliability Statistics) 표에서 전체 6개 문항에 대한 신뢰도를 나타내는 크롬바흐 알파계수는 0.762입니다. 바람직한 크기입니다. 항목 총계 통계량 표의 맨 왼쪽 열은 “항목이 삭제된 경우 크롬바흐 알파 계수”를 나타냅니다. 직무몰입 6를 삭제할 경우 크롬바흐 알파 계수는 0.844로 증가합니다.
6번 항목을 제거 후 재분석
직무몰입7과 직무몰입6을 제거한 상태이고 5개 문항만을 이용할 경우 크론바흐 알파계수는 0.844입니다. 다른 항목을 더 삭제하더라도 신뢰도는 더 이상 증가하지 않습니다. 여기서 멈추는 것이 가장 좋습니다.
테스트 예제
SPSS에서 신뢰도 분석 결과 이해하기 – 과제 2-3
최초 크론바흐 알파 계수가 5문항 0.436으로 너무 낮으므로 직무만족3을 제거하면 크론바흐 알파 계수는 0.770으로 증가하고, 다시 직무만족4를 제거하면 매우 높은 신뢰도인 0.953으로 증가합니다. 따라서, 3개 문항에 크론바흐 알파계수를 0.953으로 유지하는 것이 바람직합니다.
신뢰도 분석
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?^^
변수(요인명) 문항 WS WS1, WS2, WS3, WS4 CI CI1, CI2,CI3, CI4 CC CC1, CC2, CC3, CC4 TI TI1, TI2, TI3, TI4
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 통계량 Cronbach의 알파 항목 수 .838 4
항목 총계 통계량 항목이 삭제된 경우 척도 평균 항목이 삭제된 경우 척도 분산 수정된 항목-전체 상관관계 항목이 삭제된 경우 Cronbach 알파 WS1 12.92 3.059 .619 .816 WS2 12.89 2.673 .685 .790 WS3 13.03 2.766 .787 .744 WS4 12.97 3.032 .601 .824
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.
변수 크로바흐 알파 항목 수 WS .838 4 CI .817 3 CC .723 4 TI .841 4
오늘도 일과 학업을 함께 하시는 파트타임 여러분들 퐈이팅 입니다.~~~!!
#신뢰도분석 #박사논문 #석사논문 #학술논문 #SPSS #AMOS #구조방정식 #회귀분석 #논문통계 #통계분석 #데이터분석
신뢰도분석 in SPSS
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신뢰도분석은
-설문문항들을 얼마나 일관성있게 답변했는가
-요인분석결과 하나의 요인을 이루고 있는 설문문항들 간에 신뢰도는 있는가
를 측정하는 분석방법입니다.
SPSS 분석
자료형태는 등간척도, 비율척도를 사용합니다. 크론바흐 알파(Cronbach α) 계수를 측정합니다.
SPSS에서 크론바흐 알파계수를 구하는 과정은
데이터 편집 창에서 분석 > 척도 > 신뢰도분석을 선택
신뢰도분석 창에서 측정에 사용할 변수를 선택하여 항목으로 이동
신뢰도분석 창에서 통계량을 선택
통계량 창에서 항목제거시 척도를 체크하고 계속을 선택
신뢰도분석 창에서 확인을 선택
결과 해석
10개 문항의 크론바흐 알파계수는 0.458입니다. 크론바흐 알파계수는 0~1 사이의 값을 가지며, 계수가 높을수록 신뢰도가 높은 것으로 판단합니다. 보통 0.6 이상이면 신뢰도에 문제가 없는 것으로 판단합니다. 경우에 따라서는 보다 높은 신뢰도를 요구하기도 합니다.
<크론바흐 알파 계수>
신뢰도가 낮은 경우에는 항목을 삭제하여 신뢰도를 높입니다. 3번 문항을 제거했을 때 가장 높은크론바흐 알파계수 .595를 얻을 수 있습니다. 적절한 크로바흐 알파계수를 얻을 때까지 변수 선택과정을 반복하여 신뢰도분석을 실시합니다. 너무 많은 항목이 제거되어 요인으로 부적절할 수 있으니 최소 2개 이상의 항목을 유지합니다.
다음은 변수 제거 과정을 반복한 결과입니다.
1차 3번 문항 제거
2차 9번 문항 제거
3차 2번 문항 제거
3개의 문항을 제거한 후에는 더 이상 크론바흐 알파계수는 증가하지 않습니다. 적절하다고 판단되는 수준에서 변수 제거는 2차에서 중단 하셔도 되겠습니다.
참고자료: 엑셀 데이터, SPSS명령문
엑셀 데이터는 http://www.uk.sagepub.com/dsur/study/DSUR%20Data%20Files/Chapter%2017/raq.dat 를 가공했습니다.
신뢰도분석 in SPSS.xlsx 0.20MB 신뢰도분석 in SPSS.sps 0.00MB
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척도 신뢰도분석
척도 신뢰도 분석을 사용하여 측정 척도의 특성과 척도를 구성하는 항목을 연구할 수 있습니다. 신뢰성 분석 프로시저에서는 공통적으로 사용된 척도 신뢰도의 측도 수를 계산하고 척도의 개별 항목 간 관계에 대한 정보를 제공합니다. 급내 신뢰도 추정값을 계산하도록 급내 상관계수를 사용할 수 있습니다.
예 현재 질문지의 측도 방법이 고객이 만족할 만큼 유용합니까? 신뢰성 분석을 사용하면 질문지의 항목들이 서로 관련되어 있는 정도를 판별할 수 있으며 척도의 전반적 반복도나 내부 일관성에 대한 지수를 구할 수 있습니다. 또한 척도에서 제외해야 하는 문제 항목을 구분할 수 있습니다. Statistics 각 변수와 척도에 대한 기술통계, 여러 항목의 요약 통계, 항목 간 상관 및 공분산, 신뢰도 추정값, 분산 분석표, 급내 상관계수, Hotelling의 T 2 및 Tukey의 가법성 검정을 포함합니다. 모형 다음의 신뢰도 모형을 사용할 수 있습니다. 알파(Cronbach) 이것은 내적일치(internal consistency) 모형으로 평균 항목 간 상관을 기준으로 합니다. 반분 이 모형에서는 해당 척도를 두 부분으로 분리하고 부분간 상관을 검사합니다. Guttman 이 모형에서는 실제 신뢰도에 대한 Guttman의 하한값을 계산합니다. 평형 이 모형에서는 여러 복제의 모든 항목에는 등분산과 동일한 오차 분산이 있는 것으로 가정합니다. 절대 평형 이 모형에서는 동형 모형을 가정하며 여러 항목에서 평균은 동일한 것으로 가정합니다.
데이터 고려사항 데이터 데이터는 이분형, 순서 또는 구간이 될 수 있으나 숫자로 코딩되어야 합니다. 가정 관측값은 독립적이어야 하며 항목 간의 오차는 서로 상관되지 않아야 합니다. 각 대응항목은 이변량 정규 분포를 나타내야 합니다. 척도는 가법적이어야 하므로 각 항목은 전체 스코어와 선형으로 관련되어야 합니다. 관련 프로시저 척도 항목들의 차원을 탐색하려면(항목 스코어의 패턴을 설명하는 데 둘 이상의 구성이 필요한지 여부를 알기 위해) 요인 분석이나 다차원척도법을 사용합니다. 변수의 동일그룹군을 구분하려면 계층적 군집 분석을 사용하여 변수를 모으십시오.
키워드에 대한 정보 신뢰도 분석
다음은 Bing에서 신뢰도 분석 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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