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통계분석 SPSS 신뢰도분석 실습편 : 네이버 블로그
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SPSS로 배우는 통계 – 3. 신뢰도 분석
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- Most searched keywords: Whether you are looking for SPSS로 배우는 통계 – 3. 신뢰도 분석 신뢰도라는 개념은 1904년 찰스 스피어맨이 처음 소개했고, 측정도구가 동일한 대상에 대해 여러 번 반복 시행해도 동일한 결과를 얻을 수 있는 정도를 … 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(
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측정의 신뢰도 (Reliability)의 개요
SPSS에서 신뢰도 분석하기
SPSS에서 크론바흐 알파(Cronbach’s α)로 신뢰도 측정하기 :: LearnX
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- Most searched keywords: Whether you are looking for SPSS에서 크론바흐 알파(Cronbach’s α)로 신뢰도 측정하기 :: LearnX 원본의 데이터를 가지고 통계분석을 바로 진행할 수 없습니다. 왜냐하면 내가 사용한 설문문항 중에 좋지 않은 문항이 섞여 있거나,. 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 분석결과..교육과 학습에 관련된 정보를 다루는 블로그입니다.
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신뢰도분석 in SPSS :: 춤추는초코칩의 통계흥신소
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 신뢰도분석 in SPSS :: 춤추는초코칩의 통계흥신소 신뢰도분석 in SPSS · – · – ·. ·, · SPSS · 데이터 편집 창에서 분석 > 척도 > 신뢰도분석을 선택 · 신뢰도분석 창에서 측정에 사용할 변수를 선택하여 항목 … 신뢰도분석은 -설문문항들을 얼마나 일관성있게 답변했는가 -요인분석결과 하나의 요인을 이루고 있는 설문문항들 간에 신뢰도는 있는가 를 측정하는 분석방법입니다. SPSS 분석 자료형태는 등간척도, 비율척도를..통계분석, 데이터분석, 통계 패키지, 프로그래밍 언어
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졸업논문 SPSS 신뢰도 분석 방법
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 졸업논문 SPSS 신뢰도 분석 방법 오늘의 주제는 SPSS프로그램을 이용한 데이터의 신뢰도 계산 및 분석이다. 졸업논문, 게재논문에서는 해당 연구데이터의 신뢰도와 타당도를 확보하는 … 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,..
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[내가 하는 통계 분석] 크론바흐 알파 계수(Cronbach’s Alpha) in SPSS
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- Most searched keywords: Whether you are looking for [내가 하는 통계 분석] 크론바흐 알파 계수(Cronbach’s Alpha) in SPSS 안녕하세요, 산격동 너구리입니다. 이번 포스팅은, SPSS를 이용한 “Cronbach’s Alpha”입니다. 개요 Cronbach’s Alpha란?? 신뢰도를 검사하는 방법. 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 대..
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![[내가 하는 통계 분석] 크론바흐 알파 계수(Cronbach's Alpha) in SPSS](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FNu164%2Fbtq0bv7MRph%2FTRyLFZ9n02NWDJ1JkWdnI1%2Fimg.jpg)
SPSS 신뢰도 분석 초스피드로 정리하기(Feat. Syntax 맛보기) – 게으름의 흔적
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spss 신뢰도 분석
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- Most searched keywords: Whether you are looking for spss 신뢰도 분석 3) 크론바흐 알파(Cronbach α)의 이용. ① 설문지의 여러 문항이 얻고자 하는 정보에 잘 접근하고. 있다면 → 신뢰도가 높다. ② 요인분석에서 같은 요인으로 묶인 …
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[SPSS] 신뢰도 측정하기 🙂
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- Summary of article content: Articles about [SPSS] 신뢰도 측정하기 🙂 [SPSS] 신뢰도 측정하기 🙂 · 1. 데이터 불러오기 · 2. 기술통계 이용하여 우선순위 분석하기-평균을 구함 (분석→ 척도→ 신뢰도분석) · 3. 신뢰도 분석의 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for [SPSS] 신뢰도 측정하기 🙂 [SPSS] 신뢰도 측정하기 🙂 · 1. 데이터 불러오기 · 2. 기술통계 이용하여 우선순위 분석하기-평균을 구함 (분석→ 척도→ 신뢰도분석) · 3. 신뢰도 분석의 … 신뢰도는 왜? 🙂 신뢰도란 반복되는 측정에서 어느 정도 동일한 결과를 얻게 되는가를 뜻하는 말이며 측정도구가 측정코자 하는 현상을 일관되게 측정하는 능력을 말한다. 연구결과에 대한 신뢰도 측정은 결국 척..”봄철의 들판을 네가 혼자 거닐고 있으면 말이지, 저쪽에서 벨벳같이 털이 부드럽고 눈이 똘망똘망한 새끼곰이 다가오는 거야. 그리고
네게 이러는 거야. ‘안녕하세요, 아가씨. 나와 함께 뒹굴기 안하겠어요?’하고. 그래서 너와 새끼곰은 부둥켜안고 클로버가 무성한 언덕을 데굴데굴 구르면서 온정일 노는 거야. 그거 참 멋지지?” - Table of Contents:
![[SPSS] 신뢰도 측정하기 :)](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcfile%2Ftistory%2F20556B134C46598E0A)
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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
관련 글 보기
2015/12/03 – [논문통계/SPSS] – SPSS에서 엑셀데이터 불러와서 저장하기(예제파일포함)
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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