1) 크론바흐 알파 - 척도를 구성하는 전체 문항 조합들의 상관관계 평균값을 계산한 것입니다. 신뢰도 측정의 대표적 방법입니다.
2) 반분법 - 측정도구의 신뢰도 검사 방법중 하나입니다. 척도의 문항을 절반으로 나누어 두 부분간의 상관관계를 계산한 것인데요. 반분법은 어떻게 반분하느냐에 따라 서로 다른 상관계수가 나타날수 있으며, 설문지 전체의 신뢰도는 측정할수는 있지만 설문지 내의 특정 항목의 신뢰도를 측정할수 없다는 단점이 있습니다. 따라서 신뢰도가 낮은 경우 이를 높이기 위해 어떤 항목을 수정 혹은 제거해야 할지 결정할수 없습니다.
* 크론바하 알파계수법은 반분하여 산출한 모든 신뢰도 계수들의 평균값으로 신뢰도를 구하는 방법인데요. 크론바하 알파계수는 0-1사이의 값을 가지며, 값이 높을수록 바람직합니다. 일반적으로 0.8~0.9 사이 값이라면 신뢰도가 상당히 높다고 할 수 있고 0.7이상이면 바람직하다고 보며, 0.6이상이면 수용할 정도 수준이고 0.6이하이면 내적 일관성이 결여된 것으로 여깁니다. 0.6 이하의 점수인 항목이 있으면 그 항목은 전체 항목과 일관성, 즉 상관관계가 낮은 항목이므로 제거해야 합니다. 따라서 크론바하 알파계수법은 반분법과는 달리 상관관계가 낮은 경우 어떤 문항을 제거할지 알 수 있습니다.
3) 조사자(관찰자)간 신뢰도 - 복수의 조사자를 통해 측정한 점수를 비교하여 의견일치도를 평가한 것입니다.
4) 대안법(복수양식법, 유사양식법, 평행양식법) - 비슷한 두 개의 척도로 동일한 대상을 측정한 점수들 간의 상관관계를 계산한 것입니다.
5) 검사 - 재검사법 - 동일한 척도를 사용하여 동일대상에게 서로 다른 시점에 측정한 점수 간의 상관관계를 계산한 것입니다.
6) 타당도는 척도가 측정하고자 하는 것을 얼마나 정확히 측정하고 있는가의 정도를 말합니다. 체계적 오류 발생시 타당도가 낮아집니다.
7) 신뢰도는 측정결과의 일관성 정도로 척도를 가지고 동일한 대상에게 반복하여 측정하여도 동일한 결과 (측정값)가 나오는 정도를 말합니다.
* 신뢰도와 타당도를 높이기 위해서는 관련 문항 수를 늘려야 합니다.
8) 내적 일관성 신뢰도
반분법은 내적 일관성 신뢰도를 평가하는 방법입니다.
척도 내 문항들 간 상관관계를 분석하여 평가하는 방법입니다.
가장 일반적인 신뢰도 평가방법입니다.
크론바하 알파를 사용하여 나타낼 수 있습니다.
9) 척도
척도의 타당도가 높으면 신뢰도도 높습니다.
척도 문항의 응답범주는 상호배타적이어야 합니다.
척도의 문항들 간에는 내적 일관성이 있어야 합니다.
평정척도의 응답범주들은 논리적 연관성이 있어야 합니다.
10) 측정도구의 신뢰도
측정결과가 일관된 정도를 말합니다.
신뢰도는 무작위 오류와 관련이 있습니다.
재검사법을 이용하여 신뢰도를 평가할 경우 측정대상이 동일해야 합니다.
측정도구의 높은 신뢰성이 측정의 타당성을 보증하지 않습니다.
편향은 측정의 체계적 오류와 관련되어 있다.
11) 기준타당도 중에 예측타당도란, 타당도 평가를 원하는 척도를 기준이 되는 척도보다 먼저 적용하여 두 척도 사이의 결과를 비교한 후 상호 동일한 결과가 발생하면 예측타당도가 있음을 추정할 수 있습니다.
12) 기준타당도 중 동시 타당도는 타당도 평가를 원하는 척도를 기준이 되는 척도와 동시에 적용하여 두 척도 사이의 결과를 비교한 후 상호 동일한 결과가 발생하면 동시 타당도가 있음을 추정할 수 있습니다.
13) 구성타당도 (개념타당도) 중에 판별타당도란, 수렴타당도의 반대개념으로 상이한 개념을 동일한 척도로 측정하였을 경우에 낮은 상관관계가 발생하면 판별타당도가 있다고 추정할수 있습니다. 구성(개념)타당도 검사를 위해 해당 개념과 관련된 이론적 모형이 필요합니다.
14) 내용타당도란 타당도 평가자 (전문가)의 주관에 근거하여 척도의 내용이 측정하고자 하는 것을 얼마나 정확히 측정하고 있는가를 평가하는 방법입니다. 이는 주관적 타당도로 객관적 기준없이 타당도 평가자 (전문가)의 주관적 판단에 의해 타당도가 정해집니다.
15) 척도구성을 위한 요인분석
문항들의 단일차원성
척도내의 불필요한 문항
하위척도의 존재가능성
각 문항의 상대적 영향력
* 관측된 많은 변수들을 설명이 가능한 몇 가지의 요인으로 요약하여 전체 변수들의 특성을 규명하는 통계분석방법입니다. 요인분석은 여러 개의 관련있는 변수들을 하나의 요인으로 묶어서 변수의 수를 축소시키고, 더 나아가서 요인에 포함되지 않거나 포함되더라도 해당 중요도가 낮은 변수들을 제거합니다. 또한 관련된 변수들이 묶임으로써 요인들의 상호독립적인 특성을 파악할 수 있으며, 묶여지지 않은 변수는 여타의 다른 변수들과는 다른 특성을 가진다고 판단하여 측정항목의 타당도를 평가할수 있습니다.
* 요인분석은 그 목적에 따라 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석법으로 나눌 수 있습니다. 탐색적 요인분석법은 조사자가 요인들과 요인의 수에 대하여 확실한 정보가 없을 경우 실시하는 것이고, 확인적 요인분석은 조사자가 요인 수에 대한 정보를 가지고 있을 때 실시하는 분석입니다. 예를 들어 써스톤은 지능검사를 실시하여 얻은 자료를 가지고 요인분석을 한 결과 지능은 7가지 기본정신능력인 어휘력, 수리력, 공간력, 지각력, 추리력, 암기력, 언어 유창성이 합해서 된 것이라고 주장하였는데요. 여기서 각 하위 기본능력이 요인이 됩니다.
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