7강. 신뢰도 분석

신뢰도란

신뢰도 분석은 같은 개념을 재는 문항들이 서로 일관되게 응답되는지 확인합니다. 가장 흔히 쓰는 크론바흐 알파(Cronbach's α)는 요인(하위척도)별로 따로 구합니다. 5강에서 확인한 대로 동기1~3, 불안1~3, 전략1~3을 각각 한 척도로 묶어 세 번 분석합니다.

• 역코딩 먼저 — 부정 문항이 섞여 있으면 3강처럼 역코딩한 뒤 분석합니다. 이 실습 데이터에는 없습니다.
• 하위척도별로 — 9문항 전체를 한 번에 넣지 않고, 요인별로 문항을 나눠 넣습니다.

Jamovi에서 실행하기

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   Analyses 탭 > Factor > Reliability Analysis를 엽니다.

   Factor 메뉴 안에 있습니다. 메뉴 이름은 작성 시점의 화면으로 확인합니다.
   
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   한 척도의 문항을 Items 칸으로 옮깁니다.

   먼저 동기1, 동기2, 동기3을 옮깁니다.
   
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   알파와 문항별 통계 옵션을 켭니다.

   Scale Statistics에서 Cronbach's α(기본으로 켜져 있음)를 확인하고, Item Statistics에서 Cronbach's α (if item is dropped), Mean, Standard deviation, Item-rest correlation을 켭니다. Item-rest correlation이 문항-전체 상관입니다.
   
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   불안, 전략 척도도 같은 방식으로 반복합니다.

   Items 칸의 문항을 빼고 다음 척도 문항을 넣거나, 분석을 복사해 Items 칸만 바꿉니다. 아래 그림은 세 척도의 결과를 위에서부터 이어 붙인 것입니다.
   

옵션 이름은 Jamovi 2.7.6 화면 기준이며 버전에 따라 다를 수 있습니다.

척도별 알파

값은 실습 데이터(가상, 300명)를 Jamovi 2.7.6으로 분석한 결과입니다(.794, .787, .718).

• 알파 기준(예: .70 이상)은 분야와 문헌마다 달라 출처를 함께 적습니다.
• 알파는 문항 수가 많을수록 커지는 경향이 있어, 3문항 척도에서는 .70대도 흔합니다.

문항별 결과 읽기

문항-전체 상관은 해당 문항을 뺀 나머지 문항 합과의 상관(수정된 문항-전체 상관)으로, Jamovi의 Item-rest correlation과 같은 값입니다.

• 문항 제거 시 α — 이 값이 전체 α보다 높아지는 문항이 있으면 척도를 흐리는 문항일 수 있습니다. 이 자료에서는 모든 문항이 제거 시 α가 전체 α보다 낮아, 빼면 오히려 신뢰도가 떨어집니다.
• 문항-전체 상관 — 낮은 문항(예: .30 미만이라는 기준을 쓰는 문헌이 있음)은 점검 대상입니다. 이 자료는 .52~.67입니다.
• 문항을 지울 때는 내용 타당도도 함께 따져, 숫자만으로 결정하지 않습니다.

알파 이외의 지표

알파는 모든 문항의 요인적재량이 같다고 가정합니다. 이 가정이 어긋나면 McDonald's ω를 함께 보고하는 경우가 늘고 있습니다. Jamovi 신뢰도 분석의 Scale Statistics에서 McDonald's ω를 켤 수 있습니다.

논문에 넣는 결과표 (APA 양식)

위·아래 선과 머리글 아래 선만 쓰는 APA 표 형식입니다. 통계 기호는 기울임꼴이고, 1을 넘을 수 없는 값(p, r, β, R²)은 영(0)을 생략했습니다. 투고할 학술지의 작성 지침이 다르면 지침을 따릅니다.

한글(.hwpx) 파일은 강사에게 전달된 파일로 제공합니다. 이 사이트에서는 .hwpx 파일을 직접 내려받을 수 없습니다.

표의 값은 가상 데이터(N = 300)를 Jamovi 2.7.6으로 분석한 결과입니다.

논문에 쓰는 문장

각 하위척도의 신뢰도(Cronbach's α)는 학습동기 .79, 학습불안 .79, 학습전략 .72로 모두 .70 이상이었다.