4차시 - 다양하게 활용되는 자료측정방법

1. 자료 측정의 수준 비교

 질적 척도(명목, 서열)는 응답이 용이하지만 수집된 자료의 분석방법에 한계가 있음.
계량적 척도(등간, 비율)는 신뢰성있는 척도 개발이 어렵지만 다양한 분석방법을 적용할 수 있음.

 

 

2. 자료의 측정방법

2-1. 서열척도를 이용한 측정방법 -> 차이 발생법

1. 쌍대 비교법

• 두 개의 자극을 한 쌍으로 만들어 어느 한 쪽을 다른 쪽보다 더 선호하는가를 비교 측정

• n개의 비교 대상이 있으면 n(n-1)/2 개의 쌍대 비교(Paired Comparison)가 이루어짐

 

2. 순위법

•여러 개의 측정 대상들이 지닌 특정 속성의 정도에 따라 대상의 순위를 결정하는 방법

• 비교 대상이 5개 이상이 되면 비교상의 어려움이 따르는 단점이 있음

 

3. 항목 순위법

• 비교 대상의 수가 15개 이상으로 많을 때 유용하며 모든 대상에 대한 순위 대신 속성의 정도에 따라 몇 개의 범주로 분류하게 하는 방법
• 등급법 등의 구간척도법과 구분이 모호해지는 경향이 있음

 

2-2. 등간척도를 이용한 측정방법

1. 등급법

• 가장 일반적으로 사용하는 방법으로 측정대상의 속성을 글, 그림, 숫자 등을 이용하여 평가하는 방법

 

2. 어의차이 척도법

• 척도의 양끝에 속성의 상반되는 수식어를 제시하고 평가하는 방법

• 이미지 측정에 많이 사용함

 

3. 스타펠 척도

• 어의차이척도법에 변형으로 하나의 수식어에 대해 적절한가의 여부를 등간으로 측정

• 예) A제품에 대한 설명으로 매우 적절할 경우 5점, 적절하지 않을 경우 -5점으로 평가 (A제품은“무겁다” +5+4+3+2+1 -1-2-3-4-5)

 

4. Likert 척도

• 서술형으로 작성된 질문항목에 대해 동의 및 반대 정도를 측정
• 부정의 의미를 갖는 경우 점수 합산에서 역수로 계산하기도 함
• 5점 척도(5점이 강한 긍정일 경우) 100점 환산은 (점수-1)*25, 혹은 점수*20
• 5점 척도(5점이 강한 부정일 경우) 100점 환산은 (5-점수)*25 혹은 (6-점수)*20

 

 

2-3. 등간척도 이용의 주의 사항

1. 척도점의 갯수

 • 척도점의 갯수는 4~7개가 적당함 : 5점 척도가 가장 일반적

 • 5점 척도의 단점 : 1점과 5점 같은 극단적 응답을 회피하는 경향이 있으므로 2~4점에 집중되어 변동의 폭이 너무 적기 때문에 7점 척도를 활용하기도 함

 • 5점과 7점은 홀수이므로 중앙값이 "보통"을 의미하여 중앙값에 몰리게 되므로 짝수인 4점/6점 척도를 사용하는 경우도 있음

 

2. 척도점의 표현

 • 1부터 시작하는 양의 수를 표현하는 것이 일반적이나 가운데 척도를 0으로 하여 좌우를 -,+로 표현하기도 함

 

3. 시작점의 값 결정

 • 부정적인 속성을 1번으로 하는 경우와 긍정적인 속성을 1번으로 하는 경우가 있음

 • 일반적으로 1,2번을 3,4번보다 더 많이 선택하는 경향이 있으므로 보수적인 평가가 필요할 경우 부정적인 평가항목을 1번으로 하는 것이 바람직함

 

 

2-4. 비율척도를 이용한 측정방법

1. 총합 고정 척도법

• 응답자에게 일정한 점수를 주고 (일반적으로 10점 또는 100점) 속성에 대해 점수를 배분하도록 하는 방법

• 속성의 수가 많아지면 응하는데 어려움이 발생함
• 전체 속성을 동시에 평가하는 것이 아니라 유사한 요인별로 그룹을 만든 후 각 그룹에서 상대적 중요도를 측정하는 방법을 적용할 수 있음
• 예) 컴퓨터를 구입할 때 고려하는 속성을 중요도에 따라 100점 만점으로 응답하시오.

 

2. 비율 분할법

• 응답자에게 기준이 되는 속성의 점수를 제시하고 다른 속성들을 상대적으로 평가하도록 하는 방법

• 응답자들이 속성을 비교적 잘 알고있을 때 사용하는 것이 좋음
• 예) 비행사 선택에서 승무원의 서비스 중요도를 1이라고 한다면 다음의 속성에 대한 중요도는 몇 점으로 평가할 수 있습니까?

 

 

3. 측정된 자료의 평가

3-1. 타당성(조사하고자하는 개념을 정확히 측정하는 정도) 측정

1. 내적타당성 vs. 외적타당성(Internal Validity vs. External Validity)

• 내적타당성
  - 연구 결과가 조작화된 처리에 기인된 것이라고 할 수 있는 정도
  - 실험 및 조사 결과를 원인에 의해 설명한 것의 적합성 정도
• 외적타당성
  - 결과를 얼마나 일반화시킬 수 있는가의 정도

 

3-2. 내적타당성의 유형

1. 기준 관련 타당성(Criterion-Related Validity)

• 기준변수 A를 척도 B로써 측정했을 때 실제 A와 B의 상관관계가 높을 경우
• 예) 신입사원의 업무능력 측정 : 대학 졸업평점 (상관관계가 높다면 기준 관련 타당성 높음.)

• 예측타당성 : 미래에 발생할 어떤 사건을 얼마나 잘 예측하는가
• 동시타당성 : 척도와 기준변수간의 관계가 동일한 시점의 상황을 얼마나 잘 설명하는가

 

2. 내용 타당성(Content Validity)

•측정항목이 연구자가 의도한 내용을 실제로 측정하고 있는가의 문제로 Face Validity라고 함

•예) 제품 선호도 측정 : 올바른 질문 - “귀하가 좋아하는 브랜드는?”
                                     잘못된 질문 – “귀하가 구매하려는 브랜드는?”(구매의도를 측정하게 됨)

 

3. 개념 타당성(Construct Validity)

• 측정 문항들이 조사하려는 추상적 개념을 충분히 반영하였는가의 정도

• 판별타당성 : 하나의 측정항목으로 상이한 개념을 측정하는 경우 상관관계가 낮아야 함

• 집중타당성 : 하나의 개념을 서로 다른 측정 방법으로 측정하여도 결과간에 높은 상관관계가 있어야 함

• 법칙타당성 : 두 개념의 관계 설명을 위하여 각각의 개념 측정에 적합하다고 알려진 일반적 척도를 개발하였을 때 두 척도 사이에 상관관계가 높아야 함

 

4. 타당성을 높이는 방법

• 연구 분야에 대한 이론적 지식의 정도가 높아야 함
• 기존에 타당성을 인정받은 측정방법을 이용
• 하나의 추상적 개념을 여러 항목으로 측정하는 경우 사전조사를 통해 항목들에 대한 상관관계 분석 및 요인분석을 적용하여 상관관계가 낮은 항목들을 제거 후 사용

 

 

3-3. 신뢰성(조사된 자료의 신뢰성) 측정

1. 반복측정 신뢰성(Test-Retest Reliability)

• 유사한 상황에서 동일 표본을 대상으로 동일한 측정도구를 이용하여 반복적으로 측정 실시 후 결과 비교

• 다음의 상황에서 신뢰성이 높다고 할 수 있음
   - 모수 척도의 경우 - 두 측정점수간의 상관관계가 높을 때

   - 비모수 척도의 경우 - 두 점수가 일치되는 비율이 높을 때

 

2. 두 가지 측정도구를 이용한 신뢰성(Alternative Form Reliability)

• 두 개의 유사한 측정도구(설문지 등)를 사용하여 측정 후 두 자료간의 상관관계 검토

• 유사한 측정도구를 개발해야 하는 문제점 때문에 많이 적용하지 않음

 

3. 내적 일관성에 의한 신뢰성(Internal Consistency Reliability)

• 동일한 개념을 여러 문항으로 질문하여 항목들간에 유사한 값을 갖는가를 측정

• 크론바하 알파 (Cronbach’s Alpha) 계수를 구하여 신뢰성 측정
• 내적일관성이 높으면 크론바하 알파 계수는 1에 가까운 값이 됨
• Cronbach’s Alpha 계수가 낮은 항목을 제거하여 신뢰성 향상

 

 

 

참고문헌 : Big Data 시대에 반드시 알아야 할 기초 통계지식/Ubion