측정과 척도

목차

I. 측정과 척도

II. 척도의 종류
1. 명목척도(nominal scale)
2. 서열척도(ordinal scale)
3. 등간척도(interval scale)
4. 비율척도(ratio scale)

III. 신뢰도 및 타당도
1. 측정과 오차
2. 타당도(validity)
3. 신뢰도(reliability)

본문내용

method : 2∼4주간격이 적당)
가 측정지표를 반복해서 사용했을 경우의 얻는 값의 일관성 수준
가 두 측정치간의 상관계수 이용
가 문제점
- 시간간격이 짧으면 신뢰도의 과대평가, 길면 과소평가할 가능성이 있다. (그러나, 너무 오랜 시간간격이 있는데도 동일한 결과가 나온다면 변화를 측정하지 못했다는 점 때문에 오히려 신뢰도가 없다고 할 것이다. 고장난 체중계로 몸무게를 달면 10년전과 같을 수 있다.)
- 주시험효과(예: 시험을 보고있다는 것을 피실험자가 알고 있다.)
- 외생변수(상황변수)의 영향(예: 실험이 하나는 조용한 장소, 또 하나는 시끄러운 장소에서 이루어 진 경우 등)
② 복수양식법(Parallel forms technique, 측정지표를 달리함)
가 최대한 유사한 2가지 형태 이상의 측정지표를 개발, 동일한 표본에 적용
가 두 측정치간의 상관계수 이용
가 문제점
- 복수양식의 측정지표 개발의 어려움과 노력도 많이 드는 이유로 이 방법은 잘 쓰지 않는다.)
- 주시험효과
- 상관계수가 높으면 상관이 없지만 낮게 나왔을 경우 해석의 어려움
(신뢰도가 낮은 측정지표이냐? 한 지표는 잘 만들었는데 다른 지표를 잘못 만든건가 등)
③ 반분법(split-half method)
가 측정지표들을 무작위로 양분한 뒤 양자간 상관관계 계산
가 예를 들어 제품선호도를 측정하기 위한 항목이 10개 있다면 5개씩으로 나누어 측정한 두 결과가 차이가 나지 않아야 한다는 논리이다.
④ 문항분석법
가한 속성을 측정하기 위한 항목이 여러개로 구성되어 있을 때, 전체 관찰값과 개별 항목의 관찰값간에 상관정도가 높아야한다는 논리
가 전체값과 차이가 나거나 방향이 같지 않는 항목은 제외한다.
⑤ Cronbach's α계수
가 내적 신뢰도의 측정을 위해 근래 많이 사용하는 방법으로 반분법과 문항분석법이 연결된 방법이라 할 수 있다.
가 속성을 측정하기 위한 항목(예를 들어 설문 문항)들의 α값을 계산하여 그 값이 낮으면 그 항목은 다른 항목과의 내적 일관성이 떨어지므로 제외한다.
가 일반적으로 조직(집단)에 관한 항목은 0.6이상, 개인에 관한 항목은 0.9이상이면 신뢰도가 높은 항목이라고 본다.
3) 신뢰도 제고방안
- 측정지표의 모호성 제거
- 측정항목을 늘려나감
- 측정자의 측정방식과 태도의 일관성 유지
- 적정한 응답자 선택(관심과 협조가 있는 응답자)
- 선행연구에서 이미 신뢰도가 입증된 측정지표의 활용

키워드

측정,   척도,   서열,   등간척도,   지능지수