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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
신뢰도라는 개념은 1904년 찰스 스피어맨이 처음 소개했고, 측정도구가 동일한 대상에 대해 여러 번 반복 시행해도 동일한 결과를 얻을 수 있는 정도를 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 4/30/2022
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SPSS에서 크론바흐 알파(Cronbach’s α)로 신뢰도 측정하기
원본의 데이터를 가지고 통계분석을 바로 진행할 수 없습니다. 왜냐하면 내가 사용한 설문문항 중에 좋지 않은 문항이 섞여 있거나,.
Source: learnx.tistory.com
Date Published: 10/11/2021
View: 773
신뢰도분석 in SPSS – 춤추는초코칩
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: 11/14/2021
View: 2649
졸업논문 SPSS 신뢰도 분석 방법 – 통계친구 – 티스토리
오늘의 주제는 SPSS프로그램을 이용한 데이터의 신뢰도 계산 및 분석이다. 졸업논문, 게재논문에서는 해당 연구데이터의 신뢰도와 타당도를 확보하는 …
Source: statistics-friend.tistory.com
Date Published: 7/16/2022
View: 9747
[내가 하는 통계 분석] 크론바흐 알파 계수(Cronbach’s Alpha) in …
안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, SPSS를 이용한 “Cronbach’s Alpha”입니다. 개요 Cronbach’s Alpha란?? 신뢰도를 검사하는 방법.
Source: lunch-box.tistory.com
Date Published: 8/23/2021
View: 3212
[SPSS 해석] 신뢰도 분석 – NurseDongs
1. 신뢰도 분석 E. 또래지지 본 연구는 또래지지의 측정을 위해서 Nolten(1994)가 개발한 학생사회 지지척도(Student Social Support Scale: SSSS)를 …
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Date Published: 5/9/2022
View: 6357
spss 통계분석 신뢰도분석 구하는 방법과 개념정리 – 에스티탑
spss 신뢰도분석은 사실 가장 간단하면서도 그만큼 많이 사용되는 분석 방법중 하나랍니다. 어렵다면 어렵고 쉽다면 정말 쉬운 spss 통계분석 spss …
Source: sttop.tistory.com
Date Published: 10/10/2022
View: 631
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주제에 대한 기사 평가 spss 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.
SPSS에서 크론바흐 알파(Cronbach’s α)로 신뢰도 측정하기
원본의 데이터를 가지고 통계분석을 바로 진행할 수 없습니다.
왜냐하면 내가 사용한 설문문항 중에 좋지 않은 문항이 섞여 있거나,
응답자들의 응답과정에서 문제가 있었을 수 있기 때문입니다.
따라서 분석결과를 어지럽힐 수 있는 방해 문항들은 분석 전에 미리 찾아 제거해주어야 합니다.
제거문항
1. 타당도가 낮은 문항
2. 신뢰도가 낮은 문항
지난 시간에는 요인분석을 통해 타당도를 검사하였고, 이번 시간에는 크론바흐알파를 통해 신뢰도를 검사하겠습니다.
(지난 시간의 타당도 검사 결과를 확인하려면 아래를 클릭)
2015/12/05 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 요인분석으로 타당도 측정하기
예제로 사용할 SPSS 파일이 준비되어 있지 않으신 분은 아래의 파일를 다운로드 해주세요.
rawdata(sample).sav
출력결과1.spv
※ 이미지들은 클릭하면 원본이미지로 크게 보실 수 있습니다.
위에 첨부된 두 파일을 열어보면, 데이터편집기에는 지난번 저장한 데이터들이 있고, 촐력결과에는 지난번에 분석한 빈도분석 결과가 저장되어 있습니다.
메뉴에서 [분석-척도-신뢰도분석]을 선택합니다.
먼저, CA(가족활동 만족)의 신뢰도를 검사합니다.
전체 8문항(CA01 ~ CA08)중에, 지난시간 타당도가 낮아서 제외되었던 4문항(CA03, CA04, CA05, CA06)을 제외한
CA01, CA02, CA07, CA08을 항목으로 선택합니다.
팝업 오른쪽에 있는 [통계량] 옵션에서 항목 과 척도 , 그리고 항목제거시 척도 를 체크합니다.
[확인]을 클릭하여 크론바흐알파 분석을 실행합니다.뷰어에 크론바흐알파 결과가 추가되었음을 확인할 수 있습니다.
Cronbach’s α 값이 0.6이상인지 확인합니다.
신뢰도는 .657로 측정되었습니다.
일반적인 사회과학분야에서 신뢰도 인정의 허용기준은 0.6 이상입니다.(0.7 이상이면 더욱 신뢰할만함)
<참고: 신뢰도 기준>
0.6이상: 수용할 수 있음
0.7이상: 바람직함
0.8이상: 높음
0.9이상: 매우 높음
각 문항별 응답평균과 표준편차를 확인할 수 있습니다.
특정문항을 제거한 경우의 신뢰도를 확인할 수 있습니다.
현재 신뢰도는 .657입니다. CA02 를 제거한다면 .7.37로 신뢰도를 0.8 정도 높일 수 있습니다.
하지만 이미 타당도검사에서 8문항 중 4문항을 삭제하였으므로, CA02 문항을 제거하지 않습니다.
CB(취미활동 만족)의 신뢰도를 검사합니다.
신뢰도가 .844로 높게 측절되었습니다.
CC(자기계발 만족)의 신뢰도를 검사합니다.
신뢰도가 .921로 매우 높게 측정되었습니다.
뷰어를 확인하여, 논문작성 한글파일에 신뢰도(Cronbach α)를 작성합니다.
뷰어에서 추가된 결과를, 나중에 확인하기 편하도록 이름을 수정합니다.
출력결과 파일을 저장합니다.
아래 첨부파일과 같은 SPSS 뷰어파일이 저장되어 있으면 성공입니다.
출력결과1.spv
(엑셀에서 크론바흐 알파를 통해, 신뢰도검사를 하고 싶다면 아래를 클릭)
2015/12/09 – [논문통계/엑셀] – 엑셀(Excel)에서 크론바흐알파(Cronbach’s α)로 신뢰도 측정하기
지난 요인분석에 비해, 신뢰도 검사는 간편함을 알 수 있습니다.
이로써, 타당도와 신뢰도 검사를 통해 문항들을 정제하였습니다.
신뢰도분석(Reliability Analysis)이란
측정하고자 하는 내용을 얼마나 일관되게, 정밀하게 측정하고 있는가 하는 정도를 검사하는 것
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2015/12/03 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 빈도분석으로 인구통계적 특성 파악하기
2015/12/05 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 요인분석으로 타당도 측정하기
2015/12/05 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 크론바흐 알파(Cronbach’s α)로 신뢰도 측정하기
2015/12/06 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 변수 계산으로 요인 평균값 만들기
2015/12/06 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 상관관계분석으로 변수 간 상관도 분석하기
2015/12/06 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 회귀분석으로 영향을 미치는지 확인하기
2015/12/06 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 3단계 회귀분석으로 매개변수의 매개효과 확인하기
2015/12/06 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 위계적 회귀분석으로 조절변인의 조절효과 확인하기
2016/01/11 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 더미변수를 이용하여 회귀분석하기
2016/01/11 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 T-test로 두 집단간의 평균 비교하기
2016/01/17 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 One-Way-Anova(일원배치분석)으로 여러 집단간의 평균 비교하기
2016/02/10 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 카이제곱 분석으로 변수들간의 독립성과 관련성 분석하기
2016/02/10 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 군집분석으로 집단을 군집으로 분류한 후 특성 확인하기
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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졸업논문 SPSS 신뢰도 분석 방법
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이 글을 보는 여러분에게 내가 평균이 어떻고 표준편차가 어떻고 이런 말을 한다면… 답답할 것이다.
바로 본론 들어가겠다.
오늘의 주제는 SPSS프로그램을 이용한 데이터의 신뢰도 계산 및 분석이다.
졸업논문, 게재논문에서는 해당 연구데이터의 신뢰도와 타당도를 확보하는 것이 매우 중요하다.
먼저 신뢰도에 대한 설명을 해겠다. 신뢰도란 쉽게 말해서 이 데이터가 믿을만한가 아닌가를 보는 것이다.
만약 여러분이 심사위원이라고 하자, 심사를 받는 학생이 설문조사를 했는데 이 데이터가 믿을 수 없다면? 과연 졸업논문을 통화시켜 주겠는가? 아닐 것이다. 당연한 이야기다.
신뢰도는 그래서 중요하다.
신뢰도를 통계학적으로 표현해본다면 이렇다.
만약 어떤 변수에 대해 질문을 100번 했을 때 표본 오차(나중에 설명해주겠다)범위 내에서 동일한 응답 결과가 나올 횟수이다.
즉 신뢰도가 95% = 0.95 라는 의미는 해당 응답자에게 같은 설문문항으로 100번 반복 조사했을 때 같은 응답을 할 경우가 95번 된다는 의미이다. 표본오차도 있는데 여기서는 표본오차에 대한 설명은 생략하겠다.
왜냐하면 여러분은 표본오차, 신뢰도의 관계, 의미를 원하는게 아니라
단순히 신뢰도를 SPSS프로그램에서 어떻게 구하느냐가 관심사이기 때문이다. 자! 이제 본론이다.
앞서 포스팅한 설문지 만드는 방법을 통해 설문지를 만들고, 코딩을 제대로 했다면 다음과 같은 화면이 나올 것이다.
이 화면은 설문 응답들이 SPSS에 코딩된 모습이다.
30명을 조사하였으며, 변수1에 대해 측정문항은 3개로 설정된 예제 파일이다.
단계 1 : 분석 -> 척도분석 -> 신뢰도 분석 클릭
아래의 <그림1 : 단계1 화면>을 참고하면 좋다. 여러분에게 분석 메뉴에는 어떠어떠한 것이 있는데.. 뭐시기 뭐시기 이런 설명은 생략하겠다. 중요한건 분석하고 해석하는 것이기 때문이다. spss프로그램은 사용하기 편리한 구조로 구성되어 있기 때문에 그림을 보면서 따라하면 쉬울 것이다.
<그림1 : 단계1 화면>
단계 2 : 측정하고자 하는 변수의 문항을 오른쪽 빈 칸으로 옮긴다.
이 과정에서 응답자번호를 넣거나, 다른 측정문항을 넣으면 안되니, 주의해야 한다.
<그림2 : 단계2 화면>
단계 3 : 통계량 옵션 설정(사실 안해도 크게 상관은 없다.) -> 확인 클릭
항목, 항목제거시 척도를 해주고, 필요하다면 평균, 분산, 상관계수, 공분산을 클릭해서 확인해도 된다.
일단 여러분에게 항목이 어떻고 항목제거시 척도가 어떻고는 관심 밖이라 생각이 들어, 자세한 설명은 생략하겠다.
통계량 옵션 선택 유무와 상관없이 확인을 눌러서 분석을 마친다.
<그림3 : 단계3 화면>
단계 4 : 신뢰도 분석 결과 해석
확인을 누른 후 새로운 화면이 뜨는데, 이때 당황하지 말고 찬찬히 화면을 바라봐야한다.
화면 종류에는 케이스 처리 요약, 신뢰도 통계량, 항목 통계량, 항목 총계 통계량이 나오는데,
여러분이 보셔야할 것은 “신뢰도 통계량” 표의 결과이다. 사실 다른 걸 봐도 상관은 없지만, 평균과 표준편차 외에는 굳이 논문을 쓸 때 필요가 없다. 적으면 사족이 될 뿐이다.
신로도 통계량의 결과를 바탕으로 해석을 해보면,
본 연구의 설문조사 분석 결과 변수1은 신뢰도 0.873으로 나타나 신뢰성을 확보하였다 고 볼 수 있다.
신뢰도의 허용 기준은 0.6~0.9(또는 0.92)정도 이다. 0.9를 넘으면 똑같은 질문을 반복했다라고 생각해도 된다.
예 : 신뢰도 0.98이 나왔을 때의 질문은 이러할 것이다. 정~~말 2개의 질문이 거의 완전 닮았을 것이다.
질문 1 : 당신은 해당 매장 이용에 대해 만족하십니까?
질문 2 : 당신은 해당 매장을 이용한 것에 대해 마음의 충족을 느끼십니까?
이렇게 질문하면 망한다. 조심하자. 예시라서 좀 과장한 면도 없진 않지만, 일단 이런 문장의 느낌을 알려주고 싶었다. 이렇게 비슷하게 하지 말자! 진짜 고생고생해서 설문조사한 것들이 헛수고가 될 수 있다…ㅠㅠ
보수적인 책에는 0.7~0.9라고도 한다. 보통 설문조사가 잘되었다면 0.7은 대부분 넘으니 0.7~0.9의 기준을 따르는 것이 좋다. 왜냐하면 보수적으로 해서 나쁠 것은 없기 때문이다. 일단 외우자.
그리고 왜 0.6부터 봐요? 0.7부터 봐요? 이유가 뭡니까? 라고 묻는다면… 통계 이론을 바탕으로 설명하고 싶은 충동이 든다.. 하지만, 이러한 설명은 자세히 하면 할수록 대학 강의 1시간~2시간짜리 분량이라 과감하게 생략하겠다.
이런식으로 변수1, 2, 3, ~~~ 쭉 신뢰도를 조사하고 표로 정리해보자.
아래에는 신뢰도가 너무 높게 나왔을 때, 너무 낮게 나왔을 때를 예시로 함께 넣었다.
변수 이름 신뢰도 변수1 0.873 변수2 0.95(너무 높음.. 문항이 잘못 되었을 수 있음. 검토 필요) 변수3 0.55(너무 낮음… 문항이 잘못 되었을 수 있음. 검토 필요) …..(계속) ….(계속)
자! 이제 신뢰도를 구했으니, 다음에는 상관관계분석(상관계수)을 구해보자.
모두들 통계친구와 함께 논문의 자신감을 가졌으면 좋겠다. 안녕!!!
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[내가 하는 통계 분석] 크론바흐 알파 계수(Cronbach’s Alpha) in SPSS
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안녕하세요, 산격동 너구리입니다.
이번 포스팅은,
SPSS를 이용한 “Cronbach’s Alpha”입니다.
개요
Cronbach’s Alpha란??
신뢰도를 검사하는 방법.
주로 동일한 목표를 측정하기 위한 여러 개의 설문 항목에 대해 실시합니다.
* 신뢰도 검사 : 측정하고자 하는 것을 얼마나 일관적이게 측정하고 있는지 검사하는 것
가정
1. 각 항목은 동일한 주제를 측정하는 것이다.
2. 각 항목의 중요도는 모두 동일하다.
현재까지 확인되는 가정은 위와 같습니다.
하나 더 있는 것 같긴 한데, 너무 이론적인 부분이라서 크게 필요하진 않을것같네요.
확인되면 추가하겠습니다.
해석
일반적인 경우, 결과값은 0~1사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 신뢰도가 높은 것으로 해석합니다.
특수한 경우에는 값이 음수가 되기도 하는데, 이럴 때에는 역코딩 등 데이터 점검을 해보시고,
어떻게 해도 해결이 안된다면 신뢰도를 의심해봐야 합니다.
원도구에 대한 신뢰도 계수값이 있더라도 설문조사의 경우, 매번 달라질 수 밖에 없습니다.
예제
08. [산격동 너구리] Cronbach’s Alpha 예제.csv 0.00MB
a1~a5와 b1~b5는 각각 동일한 목표를 측정하기 위한 설문 항목 5개라고 하겠습니다.
예를 들어서, 직업 만족도를 주제로 설문조사를 실시했다고 했을 때
a1~a5는 “일의 보람”을 측정하기 위한 항목이고,
b1~b5는 “금전적 보상”을 측정하기 위한 항목이라고 생각할 수 있습니다.
모든 항목은 리커트 7점 척도입니다.
데이터 불러오기
가정
특별히 체크해야될 가정은 없습니다.
실험 설계가 잘 되어 있다면 크게 문제는 없을 것으로 보입니다.
특별히 하나 짚고 넘어가자면,
각각의 항목의 중요도는 동일한 것으로 보게 되므로,
중요한 항목, 별로 중요하지 않은 항목이 있다면 크론바흐 알파 계수에 그런 것까지 감안되지는 않습니다.
Cronbach’s Alpha
첫 표에 크론바흐 알파 값이 보여집니다.
a1~a5의 신뢰도 계수는 0.777, b1~b5의 신뢰도 계수는 0.694입니다.
그 아래에 변수를 제외했을 때의 크론바흐 알파 계수가 제공되고 있습니다.
따라서, 제외한 변수가 a1이라면, a1을 제외한 a2~a5의 신뢰도 계수이고,
제외한 변수가 a2라면, a2를 제외한 a1,a3~a5의 신뢰도 계수입니다.
만약, 신뢰도가 무조건 0.7이 넘어야한다면
b1~b5의 신뢰도 계수는 0.69이고, b3를 제거한 신뢰도 계수는 0.78이므로
b3 항목을 제거할지 말지 고민해볼수도 있겠죠.
일반적으로 0.6이상이면 어느정도 신뢰도가 있다고는 하지만,
이는 분야에 따라, 상황에 따라, 사람에 따라…. 차이가 많이 납니다.
본인의 논문 주제에 관련된 논문을 참고하시는게 가장 좋습니다.
이것으로 SPSS를 이용한 Cronbach’s Alpha에 대해 마치도록 하겠습니다.
이상, 산격동 너구리였습니다.
감사합니다.
* 잘못된 정보 및 오타가 포함되어 있을 수 있습니다.
그대로 받아들이시기보다는 다른 사람의 의견도 참고하셔서 분석하시길 바랍니다.
* 포스팅 내용 및 통계 분석 관련 질문은 언제나 환영입니다.
가능한 선에서 최대한 답변하도록 하겠습니다.
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[SPSS 해석] 신뢰도 분석
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1. 신뢰도 분석
E. 또래지지
본 연구는 또래지지의 측정을 위해서 Nolten(1994)가 개발한 학생사회 지지척도(Student Social Support Scale: SSSS)를 근거로 수정한 이미라(2001)의 연구를 기반으로 하여 본 연구에 부합하도록 수정하여 사용한다. 본 연구에서 사용한 또래지지의 설문 문항은 5점 Likert 척도로 되어 있으며, 정서적 지지 3개 문항, 정보적 지지 2개 문항, 도구적 지지 2개 문항, 평가적 지지 2개 문항으로 총 4가지 하위척도를 기준으로 9개 문항으로 구성되었다.
2. 신뢰도 분석의 허용 범위
측정도구의 신뢰도를 평가하는 방법에는 여러 가지가 있는데 대개 내적일관성 검정에 사용되는 Chronbach’s alpha계수를 이용합니다. 이는 동일한 개념을 측정하기 위하여 다수의 항목을 이용하는 경우 신뢰도를 해치는 항목을 발견하여 측정변수에서 제외시킴으로서 측정변수의 신뢰도를 높이기 위한 방법입니다. Chronbach’s alpha 계수 값이 0.8이상이면 신뢰도가 매우 높음, 0.7이상이면 비교적 신뢰도가 높은 수준, 0.6이상이면 신뢰도가 수용할 만한 수준으로 받아들여집니다.
3. 신뢰도 분석의 사용
신뢰도 분석은 1번의 예시처럼 조작적 정의 및 설문 문항 구성에 대해 설명하면서 제시하거나, 연구결과에서 연구변수들의 기술통계와 함께 설명합니다.
신뢰도 분석(예시).hwp 0.02MB 신뢰도 분석(결과표).hwp 0.02MB
spss 통계분석 신뢰도분석 구하는 방법과 개념정리
반갑습니다 여러분 첫 포스팅을 하게 되었네요 오늘은 첫시간인 만큼 통계와 관련된 의미있는 글을 써보려합니다 바로 SPSS 통계분석에 대한 이야기 인데요 그 중에서도 오늘 spss 신뢰도분석에 대한 이야기를 시작해보겠습니다.
spss 신뢰도분석은 사실 가장 간단하면서도 그만큼 많이 사용되는 분석 방법중 하나랍니다. 어렵다면 어렵고 쉽다면 정말 쉬운 spss 통계분석 spss 신뢰도분석에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.
spss 통계분석 신뢰도분석 하는 방법
가장 먼저 spss 통계분석의 첫번째, 데이터를 불러와 5점 척도 형태로 구성되어 있는 동일한 분류의 여러 문항을 분석척도에서 신뢰도분석을 진행하게 되면 위와 같은 창이 나오게 됩니다.
그런 다음 위 사진과 같이 분석이 진행될 문항들을 전부 오른쪽으로 이동시켜 주시고 통계량을 마우스클릭하여 오른편 사진과 같이 체크해주시면 끝이 나는데요!
이과정을 모두 거치고 나면 다음과 같이 결과창이 확인된답니다. 해당 문항의 경우 CRONBACH 알파 값이 엄청 높게 0.967로 확인되는데요. 일반적으로 0.6이상이면 별다른 문제 없이 사용이 가능하기 때문에 진행하실때 함께 참고해보시길 바랍니다.
위 사진처럼 CRONBACH 알파 값이 0.694정도만 되어도 무난히 사용가능하나 오늘 포스팅에서는 문항을 제거한다음 CRONBACH 알파 값을 올릴 수 있는 방법에 대해 소개해드리겠습니다.
위 사진과 같이 여러 문항들의 항목들이 삭제된 경우 CRONBACH 알파라는 분류항목을 확인하실 수 있는데요 이 상태에서 감정 조절 21 부분을 제거해주면 CRONBACH 알파 값 자체가 0.738까지 상승 하는것을 알 수 있습니다 0.6이 되지 않는다면 이런 방법으로 문항 자체를 삭제해주어 CRONBACH 알파 값자체를 올려 주실 수 있답니다.
이렇게 오늘 spss 통계분석 중 신뢰도분석에 대해 알아보았는데요 다음시간에는 여러 문항들간에 요인들을 파악해 볼 수 있는 요인분석에 대해 소개해드리겠습니다
※spss 통계분석 순서는 포스팅 순서와 반대로 요인분석 진행 후에 요인간의 spss 신뢰도분석을 진행한답니다.
키워드에 대한 정보 spss 신뢰도 분석
다음은 Bing에서 spss 신뢰도 분석 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
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