이 강의에서 할 일
- 신뢰도 분석(Reliability Analysis)으로 크론바흐 알파를 구한다.
- 항목 총계 통계량(Item-Total Statistics)에서 문항-전체 상관과 문항 제거 시 알파를 읽는다.
- 결과를 논문 문장으로 옮긴다.
시작하기 전에
- 5강 요인분석으로 문항이 묶이는 요인을 확인
- 5강과 같은 실습 데이터 사용(오른쪽)
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.
SPSS에서 실행하기
- 1분석 > 척도분석 > 신뢰도 분석(Analyze > Scale > Reliability Analysis)을 엽니다.척도분석 메뉴 안에 있습니다. 신뢰도 분석 창이 열립니다.
- 2한 척도의 문항을 항목(Items) 칸으로 옮깁니다.먼저 동기1, 동기2, 동기3을 옮깁니다. 아래 모형(Model)은 알파(Alpha)로 둡니다.
- 3통계량(Statistics)에서 문항별 통계를 켭니다.기술통계량(Descriptives for)의 항목(Item), 척도(Scale), 항목 삭제 시 척도(Scale if item deleted)를 켭니다. 항목 간(Inter-Item)에서 상관관계(Correlations)를 켜면 문항 사이의 상관행렬도 나옵니다. 요약(Summaries)에서 평균(Means)이나 상관관계(Correlations)를 켜면 문항 평균과 문항 간 상관의 요약값이 나옵니다. 계속(Continue)을 누르고 확인(OK)을 누릅니다.
- 4불안, 전략 척도도 같은 방식으로 반복합니다.항목 칸을 비우고 불안1~3, 전략1~3을 넣어 각각 실행합니다. 뷰어(Viewer)에 결과가 척도별로 쌓입니다.
창 이름과 옵션 이름은 SPSS 버전에 따라 다를 수 있습니다. 화면은 SPSS 32 한국어판 기준입니다.
척도별 알파
| 척도 | 문항 수 | Cronbach's α | 표준화 문항 기준 α |
|---|---|---|---|
| 학습동기 | 3 | .79 | .79 |
| 학습불안 | 3 | .79 | .79 |
| 학습전략 | 3 | .72 | .72 |
값은 실습 데이터(가상, 300명)를 SPSS 32로 분석한 결과입니다. SPSS의 신뢰도 통계량(Reliability Statistics) 표에는 Cronbach 알파(Cronbach's Alpha)와 표준화된 항목을 기준으로 한 Cronbach 알파(Cronbach's Alpha Based on Standardized Items), 항목 수(N of Items)가 나옵니다.
- 알파 기준(예: .70 이상)은 분야와 문헌마다 달라 출처를 함께 적습니다.
- 알파는 문항 수가 많을수록 커지는 경향이 있어, 3문항 척도에서는 .70대도 흔합니다.
- 논문에는 보통 Cronbach 알파(표준화하지 않은 값)를 보고합니다.
문항별 결과 읽기
항목 총계 통계량 표의 값입니다. 동기 척도의 첫 줄이라면 동기1을 뺀 나머지 두 문항의 합에 대한 통계가 나옵니다.
| 문항 | 문항 삭제 시 척도 평균 | 문항 삭제 시 척도 분산 | 수정된 문항-전체 상관 | 문항 삭제 시 α |
|---|---|---|---|---|
| 동기1 | 6.33 | 4.61 | .62 | .74 |
| 동기2 | 6.40 | 4.35 | .66 | .70 |
| 동기3 | 6.26 | 4.48 | .63 | .72 |
| 불안1 | 6.22 | 4.39 | .67 | .66 |
| 불안2 | 6.24 | 4.57 | .63 | .71 |
| 불안3 | 6.35 | 4.82 | .58 | .76 |
| 전략1 | 6.40 | 3.79 | .57 | .59 |
| 전략2 | 6.26 | 4.04 | .52 | .65 |
| 전략3 | 6.34 | 3.89 | .53 | .64 |
SPSS 영어 표기는 항목이 삭제된 경우 척도 평균(Scale Mean if Item Deleted), 항목이 삭제된 경우 척도 분산(Scale Variance if Item Deleted), 수정된 항목-전체 상관관계(Corrected Item-Total Correlation), 항목이 삭제된 경우 Cronbach 알파(Cronbach's Alpha if Item Deleted)입니다. 값은 SPSS 32 출력을 소수 둘째 자리로 반올림한 것입니다.
- 문항 삭제 시 α — 이 값이 전체 α보다 높아지는 문항이 있으면 척도를 흐리는 문항일 수 있습니다. 이 자료에서는 모든 문항이 삭제 시 α가 전체 α보다 낮아, 빼면 오히려 신뢰도가 떨어집니다.
- 수정된 문항-전체 상관 — 해당 문항을 뺀 나머지 문항 합과의 상관입니다. 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. SPSS 32의 신뢰도 분석(Reliability Analysis) 창에서 모형(Model) 목록을 열면 알파 외에 오메가(Omega)를 고를 수 있습니다. 이 목록이 없는 이전 버전이라면 Jamovi에서 구할 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.
하위척도의 신뢰도
| 척도 | 문항 수 | Cronbach의 α |
|---|---|---|
| 학습동기 | 3 | .79 |
| 학습불안 | 3 | .79 |
| 학습전략 | 3 | .72 |
주. 가상 데이터(N = 300).
문항별 기술통계와 문항-전체 상관
| 문항 | M | SD | 문항-전체 상관 | 문항 제거 시 α |
|---|---|---|---|---|
| 동기1 | 3.16 | 1.18 | .62 | .74 |
| 동기2 | 3.10 | 1.21 | .66 | .70 |
| 동기3 | 3.23 | 1.20 | .63 | .72 |
| 불안1 | 3.18 | 1.23 | .67 | .66 |
| 불안2 | 3.16 | 1.22 | .63 | .71 |
| 불안3 | 3.06 | 1.20 | .58 | .76 |
| 전략1 | 3.10 | 1.16 | .57 | .59 |
| 전략2 | 3.24 | 1.14 | .52 | .65 |
| 전략3 | 3.16 | 1.17 | .53 | .64 |
주. 문항-전체 상관은 해당 문항을 제외한 나머지 문항 합과의 상관이다.
표의 값은 가상 데이터를 SPSS 32로 분석한 값입니다.
논문에 쓰는 문장
각 하위척도의 내적 일관성을 확인하기 위해 Cronbach's α를 산출하였다. 학습동기(3문항), 학습불안(3문항), 학습전략(3문항)의 α는 각각 .79, .79, .72였다.
문장의 숫자는 가상 데이터를 SPSS 32로 분석한 값입니다. 같은 데이터를 Jamovi로 분석한 결과는 Jamovi 7강에서 볼 수 있습니다.