a4강_측정의 도구 - 사회복지통계연구소

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(

서울기독대학교 이 수 천

M.A., Ph.D.)

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강 측정의 도구

  

설문지 작성의 준비 척도의 구성 신뢰도와 타당도

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측정과 척도의 이해

● 사회과학 연구의 대상이 되는 개념이나 구성체는 추상적인 특성을 가진 경우가 많다. 따라서 조작적 정의의 과정을 거쳐 측정이 가능한 수준으로 만들게 된다.

● 측정은 연구하고자 하는 개념이나 구성체를 일정한 규칙에 따라 값을 부여하는 것이다.

● 척도는 측정의 수준 또는 측정의 방법을 표준화하여 구체화한 값들로 표현하는 것이다.

● 지표는 하나의 개념을 측정한 값이다. 성별, 연령과 같이 단일지표로 측정될 수 도, 이용자 만족도의 경우와 같이 클라이언트참여, 기관 및 시설환경, 프로그램 담당자 등 여러 지표로 측정될 수도 있다.

● 지수는 몇 개의 상위의 공통개념을 측정하는 지표가 모여 이루는 것이다. 통상 척도와 동일개념으로 사용.

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. 여러 척도의 이해

● 평점척도 : 측정값에 점수를 부여할 수 있도록 3-10점 사이의 값 중 하나 선택.

각 점수값이 연속선상에 있도록 배열.

● 평점척도는 하나로도 사용되지만, 여러 개의 하위개념을 묶어 상위개념을 측정 하는데 사용하기도 한다(총화평점척도). 다수의 하위문항을 점수화함으로 측정 의 계량화가 용이하며, 이로 인하여 신뢰도가 증가하며, 여러 개의 하위문항들 도 세분화하여 타당도를 높이는데도 유리하다.

● 리커트척도 : 5나 7개로 구성된 측정값을 중간을 기준으로 좌우 균형이 맞도록 배치한 척도. 하나의 개념을 측정하기 위하여 다수 하위변수를 구성하게 되므 로 신뢰도의 내적일관성이 중요함(Cronbach's Alpha 계수).

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● 의미차이척도 : 하나의 개념을 두 개의 극단치로 구분하여 의미를 분화시킨 척 도. 서로 상반되는 두 개념을 이용함으로 성향이나 기호 분석에 유리함. 어떤 의견차이를 집중적으로 보고할 때 편리함.

● 거트만척도 : 측정의 개념이나 의미가 점차 누적되어 증가함으로써 높은 개념은 낮은 개념의 의미를 포함함.

● 사회적 거리 척도 : 거트만척도의 개념을 사람들 사이에 적용.

● 고정종합척도 : 척도의 합이 이미 정해져 있어 그 한도 내에서 척도의 값들을 표시하는 척도. 각 영역간의 우선순위를 알 수 있으며, 상대적 비교가 용이함.

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변수의 측정수준이 어느 정도냐에 따라 설문지 내용과 통계방법, 획득할 수 있 는 정보의 양과 깊이가 차이가 난다.

척도의 구분 질적척도 양적양적 평균 × ○ 척도의 종류 명목척도 서열척도 등간척도 비율척도 통계 비모수통계 모수통계

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(1) 명목척도 (nominal scale, 분류의 기능)

변수가 가지는 질적, 추상적 속성을 배타적으로 분류 또는 구분하기 위하여 사용

  

숫자나 기호를 부여하나 계량(수량)적 의미는 없다.

성별, 종교, 지역 등 [분석] 빈도와 백분율, 최빈값, 교차분석 (2) 서열척도 (ordinal scale, 분류와 순서의 구분)

명목척도와 같이 분류의 기능에 속성의 크기, 순서, 높낮이 등 서열 개념을 부 여한다.

  

척도의 계량적 의미는 없다.

학력, 자동차, 평균 월수입 등 [분석] 빈도와 백분율, 최빈값, 교차분석, 서열상관관계

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(3) 등간척도 (interval scale, 분류, 순위와 등간격)

서열화된 성격을 갖고 있으며, 여기에 더하여 변수값의 간격이 모두 동일하다.

간격이 모두 동일하기 때문에 수량의 의미를 갖게 된다.

   

수치 비교가 가능하기 때문에 어떤 지표나 달성해야 할 목표를 계량화하는데 유리하다.

절대기준이 없어 비교의 한계가 있으며, 수량적 정밀성이 떨어진다.

IQ, 시험점수, 온도 등 [분석] 평균, 표준편차, 평균비교, 상관관계, 회귀분석 (4) 비율척도 (ratio scale, 분류, 순위, 등간격과 절대영점)

절대기준점인 ‘0’이 있다.

0은 그 값이 존재하지 않는다를 의미한다. 즉, 모든 값의 시작점이다.

  

시작점이 동일하다는 것은 측정의 정확성과 객관성을 증가시켜준다.

키, 몸무게, 거주기간, 근무기간 등 [분석] 등간척도와 동일

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명목척도와 서열척도는 질적인 영역을 측정하는 척도이다.

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등간척도는 질적인 영역을 측정하는 경우가 많지만 질적, 추상적 영역을 계량화 하므로 양적 척도이다.

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비율척도는 전형적인 양적 척도이다.

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그런데 이런 구분은 종종 그대로 적용되지 않는다.

서열척도의 경우 다수의 척도들을 합산한 후 점수화하여 등간척도처럼 사용 하는 경우가 종종있다.

또한 5점 척도나 4점 척도를 등간척도로 가정하고 평균을 구하기도 한다.

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타당도

측정하고자 하는 개념(concept)이나 구성체(construct)가 실제로 측정되었 는지

 

또 이 측정이 얼마나 정확하게 이루어졌는지의 문제이다.

즉, 알아내고자 하는 것을 제대로 알아냈는가의 문제이다.

개념화나 조작적 정의가 일관되고 정확하게 구체화되지 않으면 엉뚱한 조 사가 된다.

내용타당도, 구성타당도, 기준타당도 등 여러 가지가 있다.

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(1) 내용타당도 content validity

     

새로 만들고자 하는 측정도구가 측정하고자 하는 개념이나 구성체를 제대로 측정할 수 있도록 구성되었는가에 대한 것이다. 즉, 개념화와 조작적 정의의 중요성이 다른 타당도보다 더 높은 것이라 할 수 있다.

질적척도에서는 배타성, 포괄성, 단일개념성이 중요한 판단기준이 되고, 양적척도에서는 개념을 잘 표현할 수 있는 대표성 있는 측정항목으로 구성되 었는가가 판단기준이 된다.

전문가의 의견과 사전조사 그리고 주관적으로 판단한다.

그래서 어떤 면에서 다른 타당도보다 손쉽게 확인할 수 있다.

표면타당도(안면 타당도 face validity) 또는 논리적 타당도(logical validity)라 고도 한다.

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(2) 기준관련 타당도 criterion-related validity

  

기준관련 타당도(준거 타당도)는 이미 타당도가 있다고 인정된 측정도구에 의 하여 나타난 결과와 새로 만들어진 측정도구에 의하여 나타난 결과의 상관관 계에 따라 타당도를 판단하는 방법이다.

새로운 약식의 측정도구를 개발할 때 많이 사용된다.

예측 타당도와 동시 타당도가 있다.

전제조건: 첫째, 기준이 타당해야 한다.

둘째, 자신이 만들고자 하는 측정도구의 기준이 되는 측정도구를 얼마나 용이 하게 확보할 수 있는가의 문제이다.

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(3) 구성(개념) 타당도

구성(개념) 타당도는 새로 개발된 측정도구가 이미 체계화되고 발전되어진 이 론적 개념의 관점에서 판단하여 적합하게 구성되어 있는지를 파악하는 것이다.

요인분석을 통하여 확인하며, 판별 타당도와 집중 타당도가 중요 기준이 된다 (4) 내적 타당도와 외적 타당도

 

내적 타당도 는 종속변수의 변화가 독립변수에 의한 것인지를 의미한다.

외적 타당도 는 대표성 있는 표본을 표집함으로 일반화가 가능한가 에 대한 문 제이다.

타당도 높이기 :

개념화와 조작적 정의가 타당하게 이루어져야 한다.

 

조사설계 논리적 근거를 가져야 한다.

척도의 적용과 질문이 정확하고 충실하게 다루어져야 한다.

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신뢰도

응답된 결과들을 정말 신뢰할 수 있는가,

 

즉, 반복 측정해도 같은 결과가 나오는가에 대한 문제이다.

신뢰도를 분석하는 3 경우 ① 측정하고자 하는 개념이 주사대상자로부터 정확하고 일관되게 측정되었 는가 확인 ② 설문에 응답하는 사람이 정확하고 일관되게 응하였는가 확인 ③ 그 외에 정확성, 정밀성, 일치성 등을 확인

주로 양적연구에 적용되는 개념이다.

 

질적연구는 반복 측정 자체가 어렵다.

질적연구에서는 신뢰도를 높이는 방안이 더욱 중요한데, 삼각화, 녹음· 녹화 등으로 재확인, 연구자의 전문적 연구수행 능력 등이 신뢰도를 높 이는 방법이다.

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신뢰도 측정방법 ① 재검사

기억효과 / 외생변수에 의한 영향력 ② 반분법

충분한 질문 수가 있어야 가능하며,

내적일관성이 있어야 한다.

③ 복수양식법

최대한 비슷한 두 개의 측정도구를 사용하여 동일한 대상으로 측정하 여 상관관계를 비교하는 방식이다.

평행양식법이라고도 한다.

④ Cronbach's Alpha 계수를 활용한 방법

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신뢰도 높이는 방법 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ 측정도구의 모호성을 줄이고 구체화하여야 한다.

동일한 개념을 나타내는 측정항목을 늘려야 한다.

응답자의 수준에 맞는 내용으로 측정해야 한다.

측정항목(하위변수) 구성 시 동일한 개념을 유지해야 한다.

기존에 신뢰도가 있다고 인정된 척도 활용이 유리하다.

낮은 신뢰도 항목을 제거한다.

역점수를 확인한다.

불성실한 응답은 미리 제거한다.

반복측정 시 기억효과를 유의한다.

조사도구나 조사환경에 유념한다.

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수고하셨습니다

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