본 글에서는 Cronbach's Alpha 에 대해 정리하고자 한다.

 참고자료1: http://www.test-market.kr/397 (신뢰도분석 Cronbach's Alpha)
 참고자료2: http://en.wikipedia.org/wiki/Cronbach's_alpha
 참고자료3: http://blog.daum.net/jhlee03/262 신뢰도, 내적일관성의 통계적 의미 설명

Cronbach's  α(Alpha) 는 [크론바하 알파] 라고 읽는다.
(또는 [크론바흐 알파] 라고도 함, 또는 간단하게 [알파(값)] 라고도 한다.)
크론바하 라는 통계학자가 설문의 신뢰도를 평가하기 위하여 1951년에 제안한 평가값이다. 

<사용목적>

- 설문지의 신뢰도를 평가하기 위하여 사용한다.
- 설문항목에 대하여 신뢰성을 저해하는 항목(문항)을 찾아내고 제거하기 위하여 사용한다.

<신뢰도를 평가한다는 의미는 무엇인가?>

보통 설문지를 통해 몇 개의 개념들을 평가한다. 각 개념들을 측정하기 위해서 몇 개의 질문(문항)을 준비하는 것이 일반적이다. 이때, 이 여러 문항들이 얼마나 일관성이 있는가? 하나의 개념을 측정하고 있는가? 의 정도를 의미한다. 그래서 [내적 합치도] 라고도 부른다. (Cronbach's Alpha = 내적 합치도 계수)  

<여러가지 이름들>
Cronbach's Alpha 는 여러가지 이름들로 불리고 있다. 이름이 많이 이해할 때 혼동할 수 있어 아래에 이름들을 정리해보았다. 다 같은 의미로 이해하면 된다.
- 신뢰성 지수(계수)
- 내적 합치도 지수(계수)
- 동질성 지수(계수)
- 내적 일관성 신뢰도(지수) (Internal consistency realiability)
- 알파 값

<신뢰도 평가 기준>

Cronbach's  α 값은 0에서 1사이의 값을 가지며 1에 가까울 수록 신뢰도가 높다고 해석된다.
신뢰도가 높다 낮다의 판정 기준값으로 0.6 을 사용하는 경우가 많으며 0.7을 사용하기도 한다. (참고)

<예제를 통한 설명>

예를들어, 회사지원들의 스트레스 요인을 분석하기 위한 설문에서
아래의 몇 항목들이 서로 같은 내용(부서 내의 몰입도)을 평가하도록 했다고 하자.
이들이 실제로 같은 개념을 평가하고 있는가? 일관성(신뢰도)가 있는가?
(이 예제는 위의 참고자료1을 참고한 것임.)

항목04.  부서내의 소외감을 느끼는가?
항목08.  책임감 결여되었는가?
항목09.  불안정한 가정분위기?
항목10.  본인의 리더쉽이 부족하다고 느끼는가?  

위 항목들을 대상으로 Cronbach's Alpha 값을 계산하여 0.67의 값을 얻었다고하자.
그러면 0.6을 판정기준으로 했으때 위 4개의 항목들은 같은 개념(조직의 몰입도)를 평가하는데 신뢰성이 있다고 판단될 수 있다.

<요인분석과 Cronbach's Alpha>

설문항목들의 신뢰도를 평가하기 위해서 <요인분석>을 함께 사용하는 경우가 많다.
주어진 데이터에 대해서 <요인분석>을 수행한다. 요인분석의 결과로 몇 개의 변수들간의 서로 같은 개념으로 묶이는 것을 발견할 수 있다.

이들 묶음에 대하여 Cronbach's alpha 값(알파값)을 계산할 수 있는데, 이 값이 기준값(0.6 or 0.7)보다 크면 해당되는 몇 개의 항목들이 신뢰도가 높다고 판단할 수 있다.

이때, 어떤 변수를 제거,삽입하면 알파값이 변동이 발생하게 된다.
어떤 변수를 제거했을 때 알파값이 상승된다면 그 변수(항목)은 제외하는 것이 오히려 설문의 신뢰성을 높이는데 좋다. 반대로, 어떤 변수를 제거했을 때 알파값이 큰 변동이 없거나 낮아진다면 그 변수는 신뢰성을 위해 필요한 변수라고 평가할 수 있다.

<SPSS를 사용한 Cronbach's Alpha 값 측정>

SPSS 에서는 Cronbach's Alpha 값을 측정하도록 지원하고 있다.
사용 방법은 준비 중입니다...

영문판 : [analyze] - [scale] - [reliability analysis]
한글판 : [분석] - [척도화 분석] - [신뢰도 분석]

신뢰도를 평가할 항목들을 선택한 후 (오른쪽으로 옮긴 후)
[확인] 버튼을 눌러 신뢰도 분석을 할 수 있다.







by 에이아이 2009. 11. 9. 12:31
  • Ailie Kang 2010.12.14 14:30 ADDR EDIT/DEL REPLY

    시험공부 하는데 많이 도움이 되었습니다^^ 감사합니다!!

  • (´Д`;) 2014.05.15 06:04 ADDR EDIT/DEL REPLY

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