조사방법론-측정

목차

6 장 측정
1. 측정수준
2. 개별 또는 복합지수들
3. 측정 오류의 출처들
4. 신뢰도(Reliability)
6. 타당도(Validity)

7 장 : 측정도구의 고안
1. 질문을 하는 지침
2. 설문지 개발
3. 복합척도의 고안

본문내용

lowest interquartile range를 지닌 아이템 중 절반은 계속 사용하고, 나머지 절반은 버린다
5) 평가자들이 일치하는 정도가 높은 아이템 (the items on which judges were in the greatest agreement) 에 리커트 척도에 이용되는 응답을 부여하고 pretest group에게 주고 test 실시
6) pretest 결과를 이용해 Discriminatory Power Score (DP score) 계산
7) 최종 Guttman Scale에 포함된 아이템들이 Thurstone Scale 범위를 포괄할 수 있도록 아이템을 선정하여, 이 아이템들이 높은 DP Score를 지니게 한다
** Scale discriminating technique을 이용하는 과정중에서 또다른 pretest group을 이용해 재생가능성(reproducibility) 에 대해 본다
** Coefficient of Reproducibility (Rc) 재생계수
1) 각 응답자들의 총점을 높은 점수부터 낮은 점수까지 배열하고
2) 각 아이템은 "hardest"에서 "easiest" 한 것으로 배치
3) cutting point 적용 (응답유형이 agree에서 disagree 로 바뀌는 지점)
4) cutting point를 기준으로 agree 또는 disagree 로 응답해서는 안되는 수를 error 로 계산
5) Coefficient of reproducibility (Rc)=
1- (# of errors/(# of items x # of subjects))
6) 재생계수가 .90 이상 Guttman scale로 수용됨 -- Guttman Scale의 아이템이 많을수록 재생계수는 작아진다. 따라서 아이템수를 줄이면 높은 재생계수를 얻을 수 있다.
7) 때로는 에러수가 큰 아이템을 제외할 수 있다.
- Guttman Scale은 group-specific 한 속성을 지니고 있으므로 다른 표본에 적용하는 경우는 다른 결과를 초래할 가능성이 있다.
- 표본의 수가 클수록 동일한 점수를 얻게 될 가능성이 커진다
- Guttman 척도는 기본적으로 순위척도로 간주되지만, 때로는 interval- 또는 ratio - level로 간주해야 된다고 주장하기도 한다
Multidimensional Scales
Avoiding Response Bias
- 특정 현상을 측정하는 것은 체계적 또는 무작위적인 에러에 의해서가 아니라 현상 그자체의 속성에 의해 결정되어야 한다
- response bias (응답에 있어서의 bias): 사람들이 응답을 하는데 그들이 지니고 있는 감정, 신념 또는 태도 등이 아니라 이외의 다른 것들에 의해 영향을 받는 경향 (the tendency for people's answers to questions to be influenced by things other than their true feelings, beliefs, and behaviors) ---> 변수의 overestimation 또는 underestimation을 초래한다
1. Source of Response Bias
1) response-set (acquiesence response set) : 응답자가 "yea-sayers"가 되거나 "nay-sayers"가 되는 것.. 내용과는 상관없이 strongly agree 또는 strongly disagree 라고 응답하려는 경향 (순응적 반응양식)
2) response pattern anxiety: 동일한 범주에 반복적으로 응답하는 것을 피하고자 하는 경향이 있는 사람들이 있다. (시험볼 때 사지선다형의 문제에 계속 동일한 번호가 반복되면 학생들은 걱정을 하는 경향이 있음)
3) social desirability effect: 사람들이 사회적으로 수용되거나 또는 자신의 밝은 면을 보여주는 대답을 하는 경향 (사회적 바람직성 편견)
2. Reducing Response Bias
1) 긍정적인 진술이 항상 동일한 태도를 보여주는 것으로 구성하지 않게 하기 위해서 진술을 디자인하여 response-set 과 response pattern anxiety를 피할 수 있다 (Response set and response pattern anxiety can be avoided by designing statements so that positive statements are not always an expression of the same attitude
2) 민감한 이슈에 관하여서는 중립적이고 비판단적인 상황을 제시한다 (neutral and nonjudgemental context)
3) 질문의 순서 (A third way to reduce response bias has to do with the ordering of questions) : 위계적인 순서에 따라 질문한다 (Questions can be asked in a hierarchical order, beginning with the less sensitive and gradually moving on to the more sensitive issues) 폭력과 학대 관련 척도의 경우
4) 사회적으로 수용되는 아이템과 그렇지 않은 아이템을 적절하게 섞어서 배열 (A fourth strategy for reducing response bias is to use an interspersed pattern for the items, where socially acceptable items are interspersed with the less acceptable items) -- 위계적인 순서에 따라 질문을 배열할 뿐만 아니라 적절하게 각 아이템을 혼합하여 척도를 구성한다
5) funneling (A fifth technique that helps to reduce resonse bias is called funneling): 질문의 범위를 좁혀가는 것. 즉 갈등에 관하여 전체 시 -> 지역사회 -> 이웃 -> 가족으로 범위를 좁혀가면서 질문하는 것

키워드

측정수준,   측정오류,   타당도,   설문지 개발,   복합척도