척도를 이용해 조사를 실시하고 이에 대한 통계분석을 할때 타당도 검정을 해야 한다는 말을 많이 듣게 됩니다. 그러면 이 타당도 검정이란 무엇이냐? 타당도 검정이란 요인분석을 말하는데요.

 

 

 

요인분석은 위 설문지 처럼 범주형이나 주관식같은 문항은 할 수 없습니다. 연속형 변수나 점수척도 문항이어야 하지요. 여기서 점수척도란 매우 부정적인 응답은 가장 낮은 점수를 주게 하고 매우 긍정적인 응답을 가장 높은 점수를 주도록 만들어진 문항을 말합니다.

 

예를 들면 다음과 같겠군요.

1. 당신은 통계학술연구회에 만족합니까?

(1) 매우 아니다    (2) 아니다    (3) 보통이다   (4) 그렇다     (5) 매우 그렇다

 

여기서 (5)에 체크했으면 5점, (3)에 체크 했으면 3점이 됩니다.

 

 

이러한 문항들로 구성된 척도를 이용하여 요인분석을 실시함으로써 어떤 문항들끼리 묶이는지를 보고 그 묶인 문항들을 하나의 요인으로 설정하여 통계분석을 진행하는 것이지요.

 

그런데 간혹  자신의 설문지에 응답한 데이터를 요인분석해서 묶이는 요인들을 척도로 사용하는 것이아니라, 이전에 누군가가 요인분석을 실시하여 묶여진 결과를 그대로 사용하고자 하시는 분들이 있습니다. 이는 잘 못 된 방법입니다. 동일한 설문지기 때문에 3년전에 요인분석한 결과를 올해에도 적용하는 것은 안됩니다. 3년전의 사람들 인식과 현재의 사람들 인식은 차이가 있을 수 있고 조사 대상자가 다르기 때문에 설문에 응답한 값이 다르겠지요. 때문에 현재 조사된 결과로 다시 요인분석을 하고 어느 문항들끼리 묶이는지를 반드시 확인해야 합니다.

 

우선 요인(인자)분석에는 탐색적 요인분석과 확증적 요인분석이 있습니다.

 

간략하게 설명하면, 탐색적 요인분석은 여러개의 문항들이 어떠한 요인들로 묶이는지 보는것이고, 확증적 요인분석은 연구자가 미리 '이렇게'묶일것이다 가정하고 진행하는 것 입니다.

 

그렇기 때문에 탐색적 요인분석을 진행하여 문항들이 어떻게 묶이는지를 보고, 묶인 요인들은 어떠한 특성을 가지고 있는지 파악한 뒤 요인의 이름을 정해줍니다.

 

아래 그림과 같이 측정변수가 X1, X2, .... , X7 까지 있다고 가정하면, 이를 가지고 탐색적 요인분석을 실시하면 F1, F2, F3와 같이 3개로 요인이 묶였다고 합시다.

 

그렇다면, 이때 F1은 X1,X2 변수가 묶였으므로 X1문항과 X2문항의 내용을 살펴 봅니다. 살펴보니, X1은 나는 친구들이 좋다.라는 질문이였고, X2는 나는 친구들 얘기에 관심이 많다.라는 질문이였다고 합시다.

그렇다면, F1은 친밀도와 관계되는 질문이 였음을 알 수 있습니다.

 

이런식으로 요인이 어떻게 묶이는 지를 보고 탐색하는 것이 탐색적 요인분석입니다. 그후, 이렇게 묶인 요인들로 각각 T-test 또는, ANOVA분석, 또는 회귀분석등을 진행합니다.

 

그렇기 때문에 이전에 누군가가 사용된 설문지(척도)를 사용했다고 하여 무조건 이전에 나온 결과와 같이 요인이 똑같이 묶이는 것이 아니라는 겁니다.

 

물론 똑같이 나오면 이전에 누군가가 쓴 척도와 자신이 설문지를 돌려본 결과와 요인이 묶이는 것이 동일하므로 그대로 사용해도 됩니다만, 다르게 나왔다면 이번에는 왜 다르게 묶였는지를 살펴보고 새로운 요인일 가능성은 없는지를 모색하셔야 합니다.

 

즉, 탐색적 요인분석의 결과는 설문지에 응답한 값(측정 값)이 매번 다르므로 요인이 묶이는 것이 다를 수 있는 것이지요.

 

 

 

 

 

사회현상과 학문등 어떠한 주장을 과학적으로 입증하기 위해 반드시 필요한 통계분석, 자신의 가치를 더욱 높여줄 통계분석이니 만큼 보다 정확하고 실수없이 통계분석을 진행해야 합니다.