합산 척도에서 생성된 변수가 객관적 모델의 예측 요소로 사용될 때 신뢰도가 가장 중요합니다. 합산 척도는 기본 변수를 평가하기 위한 상호 연결된 문항으로 구성되므로 동일한 문항을 재구성하여 동일한 응답자에게 다시 투여할 경우 동일한 문항에 대해 동일한 응답이 나올 수 있는지 파악하는 것이 중요합니다.

변수는 테스트를 여러 번 시행하는 동안 꾸준하고 신뢰할 수 있는 반응을 보여야만 신뢰할 수 있다고 주장할 수 있습니다. 

크론바흐 알파는 변수의 신뢰성을 주장하기 위해 필요한 답을 구하는 방법입니다. 크론바흐 알파에 대해 자세히 알아보고 이를 해석하는 방법을 계속 읽어보세요. 

크론바흐 알파란 무엇이며 어떤 용도로 사용되나요?

크론바흐 알파는 신뢰도를 평가하는 방법으로, 측정도구를 구성하는 여러 항목 간의 공유 변수, 즉 공분산의 양을 전체 변수의 양과 비교하는 것입니다. 측정 도구의 신뢰도가 높으려면 분산과 관련하여 모든 항목 간의 공분산이 많아야 합니다.

크론바흐 알파는 생각할 수 있는 모든 반반 신뢰도의 평균을 구하여 계산합니다. 현재 사용 중인 대부분의 통계 소프트웨어 프로그램에서 크론바흐 알파를 계산할 수 있으며, 특정 항목을 제거한 후 크론바흐 알파가 어떻게 되는지 조사하는 데 유용합니다. 항목을 제거한 후 크론바흐 알파가 크게 증가하면 해당 항목은 측정값에 속하지 않을 수 있습니다.

정확히 무슨 뜻일까요? 신뢰성부터 시작하겠습니다. 한 사람이 만족도 설문조사를 완료했다고 가정해 보겠습니다. 동일한 개인이 동일한 설정에서 설문조사에 재응시했을 때 동일하거나 유사한 결과가 나온다면 만족도 점수는 매우 신뢰할 수 있습니다(일정). 그러나 한 개인이 동일한 수준의 실제 만족도를 유지하면서 만족도 설문조사에 두 번 연속으로 참여했는데 한 점수는 높은 만족도를 나타내고 다른 점수는 낮은 만족도를 나타낸다면 해당 측정값은 완전히 신뢰할 수 없습니다.

간단히 말하자면, 크론바흐 알파는 점수의 신뢰성 여부를 판단하는 간단한 기법을 제공합니다. 이 기법은 동일한 기본 요인을 측정하는 여러 항목이 있을 때 사용됩니다. 예를 들어 만족도 설문조사의 경우, 각각 다른 관심사를 묻는 6개의 질문이 있을 수 있지만, 이를 합치면 전반적인 만족도를 측정하는 것으로 간주할 수 있습니다.

크론바흐의 알파 공식

크론바흐 알파는 일반적으로 통계 소프트웨어를 사용하여 계산됩니다. 반면에 직접 계산하는 방법을 알면 이해에 도움이 될 수 있습니다. 

크론바흐 알파는 다음과 같이 계산됩니다.

N = 사물의 개수입니다. 

c̅ = 요소 간의 공분산을 나타냅니다. 

v̅ = 항목 분산을 나타냅니다.

크론바흐 알파는 평균 공분산을 평균 총 분산으로 나누어 계산합니다. 알파 값이 높으려면 문항 분산에 대한 공분산이 상당해야 하며, 문항 간의 연결이 전체 변동성의 대부분을 차지합니다. 또한 더 많은 요소가 추가될수록 크론바흐 알파가 상승하는 경향이 있다는 점도 언급할 가치가 있습니다.

어떻게 해석할까요?

한 컨설팅 회사에서 소비자의 서비스 신속성에 대한 만족도를 알아보기 위해 설문조사를 실시하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 아래에 표시된 네 가지 설문조사 질문을 만듭니다: 

항목:

  1. 제 문의에 대한 답변이 적시에 이루어졌습니다. 
  2. 서비스가 신속하게 제공되어 만족합니다. 
  3. 서비스를 기다리는 시간도 괜찮았습니다. 
  4. 제공되는 서비스에 만족합니다.

이 질문들은 모두 5점 리커트 척도를 사용하며, 1점은 매우 불만족, 5점은 매우 만족입니다. 

이 분석을 수행하려면 먼저 전체 크론바흐 알파를 계산한 다음 모든 항목을 생략하고 다시 계산하여 각 항목에 대한 추가 인사이트와 중요한 정보를 얻어야 합니다. 

크론바흐의 알파는 전체적으로 0.7853입니다. 대부분의 사람들이 이 정도면 괜찮다고 생각할 것입니다. 그러나 항목 4를 생략하면 0.921674로 나타나 항목 1, 2, 3만이 고객 서비스 신속성을 나타내는 것으로 나타났습니다. 항목 4를 삭제하거나 수정하여 다시 테스트해야 합니다.

업무에 대한 높은 영향력과 가시성 향상

시각적 자산을 작업에 활용하면 가시성을 높이고 기억에 남을 수 있습니다. 사람들은 읽는 글보다 보는 이미지를 훨씬 더 많이 기억하기 때문에 시각적 자산은 이해도를 높이는 데 이상적인 접근 방식입니다. 사용 그래프에 집중하기 를 사용하여 멋진 인포그래픽, 일러스트레이션, 포스터를 제작하여 작업을 지원할 수 있습니다.

일러스트레이션으로 연구력 향상

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