논문통계방법 무료자료

여러분 안녕하세요 

드림셀파입니다. 

오늘은 양적연구방법의 논문통계의 개념중에서 

신뢰성검정과 타당성 검정에 대해서 함께 알아보려고 합니다. 

이론적인 의미에서 신뢰성과 타당성이 무엇인지, 

그리고 왜 필요한지를 간단하게 설명하고 

논문을 쓰는 대학원생 여러분들이 이 개념들을 어떤 측면에서

이해하면 좋은지 알려드리려고 합니다.

어렵고 생소한 통계개념 이지만 

양적연구, 특히 설문항목을 이용한 연구를 하는 분들이라면 

신뢰성검정과 타당성검정을 꼭 진행해야 하는 분석이므로 

이번 포스팅을 통해서 잘 이해하고 계시면 큰 도움이 되실거예요 :) 

그럼 시작해 볼게요! 

신뢰성과 타당성 검정은 왜 해야 할까? 

사회과학분야에서 연구를 할때 연구자가 선택하게 되는 연구변수와 

측정방법은 참 다양합니다. 

그중 만약 설문 문항을 통해서 측정하게 된다면 

내가 측정하고자 하는 개념을 잘 측정할 수 있는 측정항목을 정해야 합니다. 

예를 들어 자아 존중감이라는 개념에 대해서 연구하게 된다면 

이것을 잘 측정할 수있는 측정항목들이 있어야 하는데 

이 때 연구자가 내 연구를 위해서 찾은 이 측정항목, 측정문항들이 

얼마나 정확하게 자아존중감이라는 개념을 측정할 수있는지, 

혹은 일관성있게 측정하는 것인지를 어떻게 알 수있을까요? 

또 연구자가 나는 적합한 측정 문항을 가져왔다고 주장하려고 할때 그 근거가 필요합니다. 

즉, 연구자가 연구에서 사용하려는 개념에 대해서 측정항목들이 

얼마나 정확하게 설명하고, 또 얼마나 일관성있게 설명하는지 통계적으로 

검증해서 보여주어야 합니다. 

이렇게 측정문항 혹은 척도가 얼마나 정확하고 일관성있는가를 

통계적으로 검증하는 절차를 신뢰성 검정, 타당성 검정이라고 합니다. 

보통 일반적으로 논문에서는 신뢰성검정, 타당성 검정 순서대로 

기재가 되기 때문에 여러분들이 신뢰성검정을 한 후에 타당성 검정을 한다고 

생각하실 수도 있겠지만 

보통 순서는 

타당성검정을 먼저 한 후에 신뢰성 검정을 하게 됩니다. 

그러면 이 신뢰성 검정과 타당성 검정에 대한 개념을 알아봅시다.

타당성 검정은 변수를 측정하기 위해 개발된 도구를 사용해서 

이 개념을 얼마나 정확하게 측정할 수 있는가를 나타내는 지표입니다. 

정확하게 측정할 수있는 측정항목을 택하는 것이 연구에서 매우 중요하기 때문입니다. 

이 타당성의 개념에 나누어 알아보자면 내적타당성과 외적 타당성이 있습니다.

내적타당성은 연구에서 실제로 측정하려고 하는 개념을 얼마나 정확하게 측정하는가 입니다 

외적타당성은 측정해서 얻은 결과가 실제 상황에 얼마나 적용 되는가를 나타내는 개념입니다. 

즉, 내적타당성은 외생요인이 잘 통제 될 수록 높아지고, 

외적타당성은 외생요인에 통제되면 낮게 나올 수 있습니다. 

이 두개의 개념은 상충 되는 관계이기 때문에 

연구자는 이 둘 중 어떤 것이 더 적합한지 고려를 해야하는 것이 이론적으로는 맞습니다. 

그러나 실제 논문에서 통계적으로 내적 타당성에 대해서만 측정이 가능하기 때문에 

여러분들이 논문에서 확인하는 통계적인 결과의 타당성은 내적 타당성이라고 볼 수있습니다. 

내적 타당성 중에서도 아래의 세가지 개념 중에서 개념타당성에 대한 개념을 가장 잘 이해하고 있어야 합니다. 

이 개념 타당성은 추상적인 개념을 측정도구인 설문항목이 얼마나 적절히 측정했는가를 나타내는 것입니다. 

이중에서 통계적으로 검증해서 논문에 보고 할 수있는 타당성은 집중타당성과, 판별 타당성입니다. 

집중 타당성은 설문문항들간의 상관관계가 높아야 합니다 

판별 타당성은 다른 개념 들을 동일한 측정도구로 측정한 결과값간의 상관관계가 낮을 수록 판별 타당성이 높다고 볼 수있습니다. 

이 집중타당성과 판별타당성이 있다는 것을 통계적으로 검증하는 방법이 바로 탐색적 요인붆석과 확인적 요인 분석입니다. 

신뢰성은 측정하고자 하는 현상이나 대상을 얼마나 일관성있게 측정하였는가를 나타내느 것입니다.

신뢰성 측정방법은 재검사법, 반분법, 내적일관성 으로 3가지 방법이 있습니다. 

그중 내적 일관성이 우리가 통계적으로 보여줄 수있는 방법입니다. 

크롬바흐 알파값이라는 계수값을 산출해서 보여주는 방식으로 보통 논문에서는 이 값이 

0.6~0.7 값이면 신뢰성이 있다고 봅니다. 

즉, 논문을 쓰시는 분들이라면 

내가 쓰는 측정도구가 타당성 있는 항목이라는 것을 확인적, 탐색적 요인분석을 통해서 보여주고 

크롬바흐 알파값을 확인해 신뢰성 검증의 결과를 보여주시면 됩니다. 

다만 유의해야 할것은 

여기서의 타당성은 타당성의 전체 개념 중에서 내적 타당성안의 집중타당성과 판별 타당성만을 확인한 것이라는 것을 

알고 계시면 됩니다. 

 자, 이렇게 오늘 논문통계분석 절차에서 

신뢰성검증과 타당성검증에 대한 이론적인 이야기와 

실제 논문에서 어떤것들이 쓰이는 지를 알아보았는데요. 

어렵고 생소했던 통계 개념이

이 포스팅을 좀 잡히셨길 바랍니다. 

보다 자세한 내용과 SPSS를 활용한 신뢰도 분석 방법이 

 궁금하다면 아래 영상을 참고하시면 됩니다. 

여러분 오늘도 그럼 논문 작성에 힘내시길 바랍니다. 

여러분들이 논문 쓰는 과정에서 통계가 어렵거나 논문의 방향을 잡기 어렵다면 

언제든 드림셀파와 함께해요!