SPSS 통계분석 4. 신뢰도분석, 크론바흐 알파 계수, Cronbach's α

저번 포스팅인 요인분석에 이어 척도의 신뢰성을 확인하기 위한 신뢰도분석에 대해 알아보겠습니다. 등간척도(리커트 척도, 어의차별 척도 등)를 이용하여 조사된 연속형 자료에 대한 통계를 분석한다면 반드시 척도의 타당성과 신뢰도를 먼저 분석해주어야 합니다.

신뢰도는 크론바흐 알파(Cronbach's α) 계수를 이용하여 분석할 수 있습니다.

신뢰도분석, 크론바흐 알파 계수

1. 신뢰도분석이란?

신뢰도분석이란 연구대상에 대해 유사한 측정도구로 여러 번 측정하거나 한 가지 도구로 반복 측정을 했다고 가정했을 때, 일관성 있게 동일한 값을 얻어낼 수 있는 정도를 확인하는 분석입니다. 즉, 설문지의 문항이 측정도구일 때 이 설문지 문항에 대해서 응답자가 일관되게 답변을 하는지에 대해 확인하는 분석입니다.

한편 타당성은 설문지 문항이 측정하고자 하는 것을 정확하게 측정하고 있는지에 관한 것입니다.

논문통계에서는 주로 설문지 항목의 일관성을 판단하기 위해서, 즉 내가 설계한 문항을 통해서 응답자로부터 일관된 답변을 얻을 수 있는지 확인하기 위하여 신뢰도분석을 실시합니다. 이를 통해 측정도구가 유의미한 가치가 있는지 확인할 수 있습니다. 요인분석이 이루어질 때는 신뢰도분석도 항상 함께 이루어져야 합니다.

2. 신뢰도분석 방법 및 기준

신뢰도 측정 시 가장 많이 사용하는 방법은 내적일관성에 의한 방법입니다.

내적일관성은 항목들 간의 상관관계로 평가되는데, 항목들 간의 상관관계가 높을수록 내적일관성이 높습니다.

가장 많이 사용되는 내적일관성에 의한 척도의 신뢰성 평가 방법은 크론바흐 알파(Cronbach's α) 계수를 이용하는 것입니다. 크론바흐 알파 계수는 0~1 사이의 값을 가지며 높을수록 바람직합니다. 일반적으로 크론바흐 알파(Cronbach's α) 계수가 0.6 이상이면 신뢰도가 적합하다고 판단합니다.

Cronbach's α 값	판단
0.8~0.9	바람직함
0.6~0.7	수용할 만함
0.6 미만	내적일관성이 결여됨

크론바흐 알파 계수가 0.6보다 작을 경우, 계수의 크기를 저해하는 항목들을 제거함으로써 계수 값을 크게 할 수 있습니다. 즉, 설문조사 시 관련성이 낮은 문항을 제외하고 나머지 문항으로 진행하면 계수 값을 높일 수 있습니다.

3. 신뢰도분석 실습

신뢰도분석을 하는 방법은 다음과 같습니다. 본 글에서는 전문적 협력의 4가지 항목에 대한 신뢰도를 분석해 보도록 하겠습니다.

 

1) 분석 > 척도 > 신뢰도분석을 클릭합니다.

분석 > 척도 > 신뢰도분석 클릭

2) 4개의 전문적 협력을 항목에 투입 > 통계량을 클릭합니다.

항목에 투입 > 통계량 클릭

3) 항목제거 시 척도 체크 > 계속 > 확인을 클릭합니다.

항목제거시 척도 > 계속 클릭

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4) 신뢰도 통계량을 확인합니다. 

신뢰도 통계량 확인

크론바흐 알파(Cronbach's α) 계수가 .695로 위에서 언급한 기준인 0.6을 넘었으므로 신뢰도는 적합하다고 할 수 있습니다.

항목 총계 통계량 확인

항목 총계 통계량은 신뢰도 기준인 0.6을 넘지 못했을 경우 참고하는 창입니다.

전문적 협력 1의 경우 가장 오른쪽 부분의 '항목이 삭제된 경우 Cronbach 알파' 계수가 .701이라고 되어있습니다. 이는 전문적 협력 1을 빼고 3개 변수를 투입해서 신뢰도분석을 했을 경우 .701 값이 나온다는 뜻입니다.

크론바흐 알파 계수가 낮게 나왔을 경우 어떠한 항목을 삭제해야 하는지 해당 창을 통해 참고하면 쉽게 알 수 있습니다.

 

정리하면, 전문적 협력의 4가지 변수에 대한 측정항목의 신뢰도는 기준치 이상으로 적합하게 나타났다고 할 수 있습니다.

 

척도의 타당성 검증을 위한 요인분석은 아래 포스팅을 참고하시기 바랍니다.

 

SPSS 통계분석 3. 요인분석, 척도의 타당성 검증, KMO, 공통성, 요인적재량 확인하기

SPSS 통계분석 2. SPSS 프로그램 창 구성 및 변수 이름 만드는 방법과 주의사항

 

SPSS 통계분석 5. 역코딩 하는 방법