[부동산조사방법론] 추가자료3: 신뢰도와 타당도, 척도의 이해, 자료입력

<1>신뢰도와 타당도

 

1. 신뢰도

 

 

 

 ※ 신뢰도 측정 : 재검사법, 대체법(동형법, 대안법), 반분법, 내적일치도법 등

 

  1) 재검사법(test-retest method)

 

○ 재검사법이란 : 동일한 측정대상에 대하여 동일한 질문지를 이용하여 서로 다른 두 시점에서 측정하여 얻 결과를 비교하는 방법

 

♣ 상관계수(설문지의 신뢰도)가 ρ ≥ 0.7이면 신뢰도가 좋다

 

  2) 대체법 (alternative-form method) (대안법, 동형법)

 

 

     ★ 단점 : 유사한 문항을 만드는 일이 쉽지 않다

 

  3) 반분법(split halves method)

 

  4) 내적일치도(internal consistency)

○ 내적일치도 : 동일한 개념을 나타내는 서로 다른 특성들을 측정하는 문항들이 같은 내용을 얼마나 잘 측정하는가에 대한 지표

 

○ 내적일치신뢰도 :크론바흐 알파(Cronbach‘s alpha) 계수를 계산함으로써 측정.

 

 

2. 타당도

 

 

  1) 준거관련 타당도

 

○ 준거 관련 타당도 : 검사 점수들이 준거변인이라고 부르는 다른 변인의 점수들과 얼마나 일치하느냐의 정도

 

 

○ 경험적 타당도 : 이미 타당성이 입증되거나 지금까지 널리 사용되고 있는 기준을 타당성의 평가 잣대로 이용.

○ 객관적 타당도 : 비교 기준이 되는 것의 측정값과 측정도구에 의한 측정값의 상관계수를 구하여 평가

 

① 예측타당도(predictive validity)

▷ 현재의 측정 또는 평가도구와 미래의 측정값과의 상관을 기준으로 예측타당도를 평가

(예) 신입생 선발시 내신성적을 어느 정도 반영할 것인가? 

 

② 동시타당도(concurrent validity)

▷ 측정도구의 측정값과 같은 시점에서 기준이 되는 기준값과의 관련성에 의해 측정

(예) 정치적 보수성에 대한 측정도구의 타당도

 

  2) 내용타당도

 

○ 내용 타당도 : 경험이나 전문 지식을 바탕으로 측정도구의 타당도를 검토하고 결정하는 

 

○ 내용 타당도를 결정하는 두 가지의 과정

① 심리검사문항들 각각이 원래 정의된 특성을 잘 측정하고 있는가를 판단하는 과정

② 개별 문항을 토대로 한 전체 점수가 측정하고자 하는 바를 잘 측정하는 가를 판단하는 과정

 

 

 

  3) 구성타당도

 

★ 제3의 가설  “논리적 사고력은 권위주의 성향과는 역U자형 관계에 있는 반면, 창의력과는 정적인 상관관계를 갖는다”

 

 

 

○ 구성체타당도가 낮게 나타나는원인

▷ 측정 개념을 구성하는 가상적 요인의 설정이 적절치 못한 경우

▷ 요인을 측정하는 문항들을 잘못 만든 경우

 

○ 구성체타당성을 높이기 위해선?

▷ 요인들 간의 상관뿐만 아니라 요인을 측정하는 문항들 간의 상관도 높아야 함

▷ 구성체타당성을 평가하기 위한 통계적 방법으로는 상관분석, 요인분석, 분산분석 등이 있음

 

 

3. 문항분석

 

 

 

 

 <2> 척도의 이해

 

 

 

1. 질적 자료

 

○ 질적 자료 : 관측된 값이 몇 개의 범주(category)를 나타내는 문자나 숫자로 표시된 자료를 가리키는 것

▷ 범주형 자료(categorical data)

- 문자로 표시된 자료 : 질적 자료

- 숫자로 표시된 자료 : 구분이 어려움

 

 

 

 

 

 

 

 

  1) 명목형 자료(nominal data)

 

○ 명목형 자료 : 자료 안에 정도의 변화가 없이 단순하게 해당 자료에 숫자를 부여한 것

 

 

 

  2) 순서형(순위형) 자료(ordinal data)

 

○ 순서형 자료 : 자료 안에 정도의 변화가 있는 것

 

 

 

 

2. 양적 자료

 

 

 

 

 1) 이산형 자료

 

○ 이산형 자료 : 자료에 소숫점이 의미를 가지고 못함

 

 

▷ 무엇인가를 세는(count) 자료

▷ 교통사건 건수, 보유 차량대수, 일일 방문객 수 등

 

 2) 연속형 자료

 

○ 연속형 자료 : 소숫점이 의미를 가짐

 

 

 

 

3. 질적 자료와 양적 자료를 구분 시 주의사항

 

○ 무엇을 조사했는지로 질적 자료와 양적 자료를 구분하지 말고, 무엇을 어떻게 조사했는지를 관찰해야 함

 

 

 

 

4. 척도의 기본유형

 

 

 

 

  1) 명목척도

○ 각 조사단위가 어떤 속성을 지니고 있는가, 또는 어떤 범주에 속하는가에 따라 분류를 위한 수치 부여로 순서나 크기의 의미가 없음 

ex) 종교, 인종, 성별, 지지정당, 운동선수 등번호

 

  2) 서열(순서)척도

○ 측정대상간의 순서관계를 밝혀주는 척도

○ 측정대상간에 대소나 높고 낮음 등의 순위 부여가 핵심

○ 분류의 속성은 있으나 속성 간의 간격이 등간격은 아님

○ 가감의 연산도 불가능하다.

ex) 아주좋다 5, 좋다 4, 보통 3, 싫다 2, 아주싫다 1 / 석차

 

  3) 등간척도

○ 절대 0점은 정의할 수 없음

○ 분류와 서열의 의미를 가지면서 계속되는 수치들의 사이의 거리도 양적으로 똑같은 척도

○ 분석은 범위계산, 평균값, 표준편차 등이 가능

ex) 섭씨온도, IQ 등

 

  4) 비율척도

○ 등간척도와는 달리 절대 0점을 정의할 수 있음

○ 측정된 두 값 차이뿐만 아니라 두 값의 비도 의미가 있음

○ 절대0점은 0이 없음을 뜻함

 ex) 월소득, 체중, 시간, 가격 등

 

※ 얻게 되는 정보의 양 : 명목척도 < 순서척도 < 구간척도 < 비율척도

 

 

5. 척도의 응용

 

 

 

  1) 평정척도(rating scales)

 

○ 평가자가 측정대상(주어진 현상, 인물 또는 사물)의 속성이 연속선상의 한 점에 위치한다는 전제에서 일정한 기준에 따라 대상을 평가하고 그 속성을 구별하는 척도

예) 학생의 성적을 A, B, C, D, F 나 수(秀), 우(優), 미(美), 양(良), 가(可)로 평가하는 것과 같은 것

 

○ 일정한 지시문(instruction), 평정을 위한 척도점으로 구성

 

 

 

 

 

○ 장점 및 단점

▷ 장점 : 측정대상을 비교 평가하지 않음, 만들기 쉬움, 응답이 간편, 시간과 비용이 저렴

▷ 단점 : 평가자의 성격, 태도 등의 성향에 따라 편향된 평가가 가능

 

 

  2) 리커트 척도(Likert scale)

 

○ 평정척도의 변형으로, 여러 문항의 개별 응답 점수를 합하여 척도를 구성한다는 의미에서 총화평정척도(summated rating scale)라고도 함

▷ 2점, 3점, 5점, 7점 등의 응답범주로 척도를 구성

▷ 5점 혹은 7점 척도를 널리 사용

 

 

 

○ 장점 및 단점

▷ 장점 : 느낌의 강도를 쉽게 나타낼 수 있음, 처리가 쉬움, 응답자들이 쉽게 응답할 수 있음

▷ 단점 : 구간척도(interval scale)보다는 서열척도(ordinal scale)에 가까움

※ 간격을 나타낼 수 있는 가장 좋은 척도이며, 어떠한 분석도 가능한 척도

 

 

  3) 가트만 척도

 

○ 일차원 척도(unidimensional scale)의 일종이며, 누적척도(cumulative scale)라고도 부름

 

 

▷ 질문 강도에 따라 문항 배열이 서열화 ⇒ 약한 강도에 대한 응답자의 응답 결과에 따라 강한 강도의 응답의 예측 가능

▷ 일관성이 없는 질문을 모두 제외하고 가트만 척도를 다시 작성하여 사용하는 것이 바람직 ⇒ 처음부터 문항의 수를 최소한 10개 이상으로 충분히 작성

 

○ 비 현실적 - 일차원 척도의 성격으로 작성하지만, 응답이 단일 차원의 성질을 지닌다고 가정

○ 복잡한 현상을 단일 차원의 가정으로 측정한다는 것도 어려움

○ 일차원 가트만 척도를 작성하는 일은 매우 어려움

 

 

  4) 서스톤 척도(Thurstone Scale)

 

○ 유사동간척도(equal-appearing interval scale)

▷ 가중치가 부여된 일련의 문항을 나열

▷ 응답자가 각 문항에 찬성/반대 또는 Yes/No를 표시

▷ 응답자가 갖는 척도의 측정값은 응답자가 찬성하는 모든 문항의 가중치를 합해서 평균을 낸 것으로 하는 척도

 

 

  5) 어의차별척도(semantic differential scale)

 

○ 의미분화척도, 의미변별척도라고도 하며, 개념의 의미를 다차원에서 측정하여 태도의 변화를 좀 더 정확하게 파악하기 위해서 고안된 척도

○ 평가 대상이 되는 현상이나 사물과 같은 특정 개념에 포함된 의미를 파악하기 위해 하나의 개념을 주고 몇 개의 차원에서 개념을 평가하는 척도

 

 

○ 몇 개의 차원에 따른 양극화된 형용사들을 짝 지워서 5점 내지 7점 척도로 구성된 문황들로 이루어 짐

○ 평가(evaluation), 능력(혹은 가능성 ; potency), 활동(activity) 요인의 각 차원에서 측정 대상인 특정 개념의 의미를 파악할 수 있어야 함

 

 

○ 마케팅 분야 조사에서 널리 활용

○ 측정 개념이 지닌 여러 가지 차원을 세분화하여 그 의미를 파악

○ 평가 개념에 따라 적절한 차원을 새로이 구성하여 작성할 수 있기 때문에 실제로 많은 분야의 설문조사에서 널리 활용

○ 어의차별척도의 장점

▷ 문항을 쉽게 작성할 수 있음

▷ 극단적인 형용사 제시 ⇒ 응답자가 신속하게 응답할 수 있음

▷ 느낌의 강도를 쉽게 측정

▷ 분석이 쉬움

 

 

  6) 보가더스 척도(Borgadus scale)

 

○ 누적척도의 일종으로 주로 인종, 민족 또는 사회계층간 사회심리적 거리감을 측정하기 위해 사용되는 사회적 거리척도(social distance scale)

○ 응답자가 속하지 않은 다른 사회집단에 속한 대상에 대해 친밀감이나 혐오감 등의 느낌을 측정

 

 

○ 결과는 응답자가 각 국민에 대해 생각하고 있는 바를 표시하면 인종간 거리 계수(RDQ ; Racial Distance Quotient)로 계산

 

 

○ 보가더스 척도의 단점

▷ 각 척도점간 사회적 거리가 같다고 가정하여 작성되기 때문에 해석 시 한계가 있음

▷ 척도의 용도가 제한적이어서 자주 사용되는 척도는 아님

 

 ※ 소시오메트리(Sociometry) : 집단내 구성원간의 거리 측정

▷ 집단내의 거리를 측정하는 것

▷ 방법은 대개 소집단 혹은 작은 규모의 지역 공동체에서 사람들 사이의 상호관계⋅상호작용⋅의사소통⋅리더십⋅사기⋅사회적응⋅사회적 지위⋅집단구조 등을 알아보는데 사용

 

 

<3> 자료입력

 

1. 데이터 분석도구 설치하기

 

[단계 1] 아래와 같이 '오피스 단추'를 선택한 뒤 하단에 있는 ‘Excel 옵션’ 메뉴를 선택한다.

 

 

[단계 2] ‘Excel 옵션’의 화면에서 왼쪽에 있는 목록 중에서 ‘추가기능’을 선택한 뒤 하단에 있는 'Excel 추가기능' 탭을 확인하고 옆에 있는 '이동(G)' 버튼을 선택한다.

 

 

[단계 3]  ‘추가 기능’ 창이 아래와 같이 열리면 ‘분석 도구’ 선택한 뒤 '확인' 버튼을 선택한다.

 

 

[단계 4] 아래와 같이 추가 기능을 설치할 것을 묻는 팝업창이 열리면 '예(Y)'를 선택한다.

 

[단계 5] 참고로 오피스2007 CD를 넣으라고 나올 수도 있다. 그러면 해당 CD를 넣고 확인하면 ‘데이터 분석’ 기능이 아래와 같이 설치된다.

 

 

[단계 6] 엑셀의 데이터 메뉴를 클릭하면 제일 오른쪽에 ‘데이터 분석’이 있다. 이 ‘데이터 분석’을 클릭하면 ‘통계 데이터 분석’이란 화면이 나타나고, 통계분석과 관련된 많은 기능을 제공한다.

 

 

 

2. 자료 입력하기(코딩 연습)

 

○ 설문조사나 실험을 통해 수집된 데이터를 통계분석하기 위해서는 컴퓨터에 코딩하는 작업이 필요함

▷ 가장 많이 사용하는 것은 엑셀(EXCEL)

 

  가. 설문지(1) - 가장 일반적인 설문

 

○ 위와 같은 경우 변수(Variable)는 성별, 나이, 학력, 종교 등 4개가 되지만, 통계자료 분석을 위해서는 각 고유 레코드마다 ID를 부여해야 함

▷ 따라서 변수는 ID, 성별, 나이, 학력, 종교 등으로 5개가 됨

▷ 변수명은 가능한 한글보다는 영문자 1자와 숫자로 지정(x1, x2, 등으로)

- 엑셀에서 채워넣기 기능 활용하면 간단히 해결됨

 

  나. 설문지(2) - 설문 중 직접 기입할 내용이 있는 경우

 

 

○ 위와 같은 경우 종교가 ①~③번에 해당되지 않는 경우 ④번을 선택하고 괄호안에 직접 내용을 기입해야 함 → 4번 변수 다음에 변수가 1개 추가 필요

 

  다. 설문지(3) - 다중응답(Multiple Response) 또는 복수응답

 

 

○ 다중응답 또는 복수응답의 경우 나열한 항목만큼의 변수가 필요함

▷ 해당 변수가 체크된 경우 1로 입력하고, 체크가 안 된 경우는 비워둠

 

  라. 설문지(4) - 우선순위만 선택하는 경우

 

○ 여러 항목 중 특정 우선순위까지 선택하는 경우는 특정 우선순위까지를 변수로 할당

▷ 위와 같은 경우 ID, 1순위, 2순위로 변수 할당

▷ 전체 항목 숫자만큼 순위를 선택하는 경우는 전체 항목 숫자만큼 변수 할당

출처: https://kiyoo.tistory.com/586?category=545530 [학습(공부)하는 블로그]