Amos 6강 · 집중타당도와 판별타당도

이 강의에서 할 일

집중타당도와 판별타당도가 무엇인지 안다.
Amos 출력에서 표준화 적재량과 요인 간 상관을 찾는다.
합성신뢰도(CR)와 평균분산추출(AVE)을 직접 계산한다.
판별타당도를 두 가지 방법으로 확인한다.

시작하기 전에

Amos 4강에서 적합도를 확인한 3요인 모형
같은 가상 데이터(300명)
계산기나 엑셀

타당도란

측정모형의 적합도가 좋아도 "각 요인이 제대로 측정되었는가"는 따로 확인해야 합니다. 이를 구성타당도라 하고, 그중 두 가지를 봅니다.

타당도	묻는 것	보는 값
집중타당도	같은 요인의 문항들이 서로 가깝게 모여 그 요인을 측정하는가?	표준화 적재량, CR, AVE
판별타당도	서로 다른 요인이 실제로 구분되는가?	AVE의 제곱근과 요인 간 상관 비교, HTMT

지표	자주 쓰는 기준
표준화 적재량	.50 이상, 가능하면 .70 이상
합성신뢰도 (CR)	.70 이상
평균분산추출 (AVE)	.50 이상

기준은 Fornell과 Larcker(1981), Hair 등의 교재에서 널리 인용됩니다. 논문에는 사용한 기준의 출처를 함께 적습니다.

Amos에서 표준화 적재량 찾기

1
Analysis properties의 Output 탭에서 Standardized estimates를 켭니다.
켜지 않으면 표준화 값이 나오지 않습니다. 켠 뒤 Calculate estimates로 다시 추정합니다.
Output 탭: Standardized estimates에 체크합니다.
2
경로도에서 표준화 값을 봅니다.
경로도 위쪽 패널에서 Standardized estimates를 선택하면 화살표 위에 표준화 적재량이, 요인 사이 양방향 화살표 위에 요인 간 상관이 나타납니다.
경로도: 문항 화살표 위가 표준화 적재량, 요인 사이 곡선 위가 요인 간 상관입니다.
3
Text Output에서 표로 확인합니다.
View text에서 Estimates를 열면 Standardized Regression Weights(표준화 적재량)와 Correlations(요인 간 상관)가 있습니다.
Text Output의 Estimates: 위가 표준화 적재량, 아래가 요인 간 상관입니다.

메뉴와 표 이름은 Amos 24 영어판 기준입니다. CR과 AVE는 Amos 기본 출력에 없으므로 아래처럼 표준화 적재량으로 직접 계산합니다.

CR과 AVE 계산하기

표준화 적재량을 λ라고 하면, 각 문항의 오차분산은 1 − λ²입니다.

지표	식
CR	(Σλ)² ÷ ((Σλ)² + Σ(1 − λ²))
AVE	Σλ² ÷ 문항 수

이 실습의 표준화 적재량은 아래와 같습니다. Amos 24 출력(Standardized Regression Weights)의 소수 셋째 자리 값으로 계산했습니다.

요인	문항별 적재량	CR	AVE	AVE의 제곱근
동기	.732, .724, .668	.751	.502	.709
불안	.795, .663, .637	.742	.492	.702
전략	.656, .668, .623	.686	.422	.649

해석: 모든 적재량이 .60을 넘지만 .70 이상은 동기1(.732), 동기2(.724), 불안1(.795) 세 개뿐입니다. CR은 동기 .751, 불안 .742로 .70 이상이고 전략은 .686으로 .70에 약간 못 미칩니다. AVE는 동기 .502만 .50을 넘고 불안 .492, 전략 .422는 .50에 못 미칩니다.

AVE가 .50보다 낮아도 CR이 .60 이상이면 집중타당도가 적절하다고 본 Fornell과 Larcker(1981)의 설명이 자주 인용됩니다. 이 실습에서는 불안(CR .742)과 전략(CR .686) 모두 CR이 .60을 넘으므로 이 설명을 근거로 쓸 수 있습니다. 쓰려면 이 점을 논문에 밝히고, 가능하면 적재량이 낮은 문항(전략3 .623, 불안3 .637, 불안2 .663)의 내용을 점검합니다.

크론바흐 알파도 같이 보고하는 경우가 많습니다. 이 자료에서는 동기 .75, 불안 .74, 전략 .69입니다(원자료로 계산).

판별타당도 확인하기

요인 간 상관은 Amos의 Correlations 표에서 동기–불안 .282, 동기–전략 .391, 불안–전략 .452입니다. 이 값을 AVE와 비교합니다.

비교	동기	불안	전략
AVE의 제곱근 (대각선)	.709	.702	.649
동기와의 상관	—	.282	.391
불안과의 상관	.282	—	.452
전략과의 상관	.391	.452	—

Fornell–Larcker 기준은 각 요인의 AVE 제곱근이 그 요인과 다른 요인 사이의 상관보다 커야 한다는 것입니다. 동기 .709는 .282와 .391보다, 불안 .702는 .282와 .452보다, 전략 .649는 .391과 .452보다 큽니다. 같은 뜻으로 AVE가 상관의 제곱보다 큰지 보는 방법도 있습니다. 이 자료에서는 가장 큰 상관 제곱이 .204(불안–전략)로 모든 AVE(.422~.502)보다 작습니다.

HTMT(Henseler 등, 2015)는 서로 다른 요인 문항 사이의 상관을 같은 요인 문항 사이의 상관과 비교하는 비율입니다. 보통 .85 또는 .90 미만이면 구분된다고 봅니다. 이 자료의 원자료로 계산하면 동기–불안 .30, 동기–전략 .39, 불안–전략 .46으로 모두 기준 아래입니다. Amos에서는 계산해 주지 않으므로 상관표로 직접 계산합니다.

종합하면 세 요인은 서로 구분됩니다. 집중타당도는 AVE가 세 요인 모두 .50 안팎이거나 그 아래여서 엄격한 기준으로는 충분하지 않습니다. 다만 CR이 모두 .60을 넘으므로 Fornell과 Larcker(1981)의 설명으로 근거를 댈 수 있고, 낮은 적재량 문항은 점검합니다.

논문에 쓰는 문장 예

측정모형의 표준화 적재량은 .62~.80이었다. 합성신뢰도(CR)는 .69~.75, 평균분산추출(AVE)은 .42~.50이었다. 불안과 전략 요인의 AVE는 .50에 못 미쳤으나 CR이 모두 .60 이상이어서 Fornell과 Larcker(1981)에 따라 집중타당도를 수용 가능한 수준으로 판단하였다. 모든 요인에서 AVE의 제곱근(.65~.71)이 요인 간 상관(.28~.45)보다 커서 판별타당도는 확보되었다.

수치는 가상 자료의 Amos 출력으로 계산한 값입니다.

자주 겪는 문제

증상	먼저 확인할 것
표준화 값이 나오지 않는다	Output 탭에서 Standardized estimates를 체크했는지, 체크한 뒤 다시 추정했는지 확인합니다.
적재량이 .50 미만인 문항이 있다	문항 내용과 역문항 여부를 확인합니다. 삭제하면 모형이 바뀌므로 적합도를 다시 확인하고 삭제 이유를 논문에 적습니다.
AVE가 .50 미만이다	CR 기준으로 설명할 수 있는지, 낮은 적재량 문항이 있는지 봅니다. 기준을 맞추려고 문항을 무작정 지우지 않습니다.
요인 간 상관이 AVE 제곱근보다 크다	두 요인이 구분되지 않을 수 있습니다. 문항 내용, 요인 구조, 요인 통합 가능성을 검토합니다.

6강. 집중타당도와 판별타당도