[R] Cronbach's Alpha, 크론바흐 알파

크론바흐 알파 계수는

주로 설문조사 항목에 대한 신뢰도를 확인하기 위해 사용한다.

 

설문조사를 하는 곳이라면 흔히 사용되고 있을 것이기 때문에 상황에 대한 언급은 따로 하지 않겠다.

사실 본인도 기존 연구를 참고하여 사용하였을 뿐이었는데,

이번 기회에 이론적인 부분을 좀 더 살펴보았다.

 

특별한 확인 없이 사용했던 것치고는 나름대로 가정이 있었다.

1. 각 항목은 동일한 주제(목적)을 측정한다.

2. 각 항목의 중요도는 모두 동일하다.

가정이 하나 더 있는 것 같긴한데, 신경 안 써도 될 것 같다.

 

일반적인 경우, 결과값은 0~1 사이의 값을 가지게 되고, 1에 가까울수록 신뢰도가 높은 것으로 해석한다.

가끔 음수가 나오는 경우가 있는데 실수를 한 게 없는지, 데이터에 오류가 없는지를 확인해봐야 한다.

어떻게 해도 해결이 안 된다면 신뢰도를 의심해봐야 한다.

아무리 원 도구에 대한 신뢰도 계수 값이 있더라도,

설문조사의 특성상 매번 달라질 수밖에 없다.

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# 데이터 불러오기
sample = read.csv("F:/Sw-tastics/Statistics Analysis/example/08. Cronbach's Alpha.csv", header = T)

# Cronbach's Alpha
library(psych)
# a1~a5
alpha(sample[, 1:5])

# b1~b5
alpha(sample[, 6:10])

08. Cronbach's Alpha.csv

0.00MB

매우 많은 논문에서 수많은 예시를 확인할 수 있지만,

간단한 예시를 통해 한번 더 살펴보자.

 

# 데이터 불러오기
sample = read.csv("F:/Sw-tastics/Statistics Analysis/example/08. Cronbach's Alpha.csv", header = T)

a1~a5와 b1~b5는 각각 동일한 목표를 측정하기 위한 항목들이라고 하자.

예를 들어서, '직업 만족도'라는 주제로 설문조사를 했다고 하자.

a1~a5는 "일의 보람"을 측정하기 위한 항목,

b1~b5는 "금전적 보상"을 측정하기 위한 항목이라고 생각할 수 있다.

각 항목은 리커트 7점 척도라고 하자.

 

설문조사 설계만 잘 되어 있다면 따로 체크해야 할 건 없어 보인다.

하나 신경 써야 하는 부분은 각 항목의 중요도는 동일하다고 보게 된다는 것이다.

그래서 상대적으로 좀 더 중요한 항목이 있다면, 그런 것까지 감안되지는 않는다.

 

# Cronbach's Alpha
library(psych)
# a1~a5
alpha(sample[, 1:5])

# b1~b5
alpha(sample[, 6:10])

주로 보는 건 위의 창 2개이다.

첫 번째는 크론바흐 알파 계수이고,

두 번째는 각 항목을 제외하고, 나머지로만 계산했을 때의 신뢰도 계수이다.

 

 

따라서, a1~a5의 신뢰도 계수는 0.78,

b1~b5의 신뢰도는 0.69이다.

만약, 신뢰도 계수가 0.7은 넘어야 하는 상황이라면,

b3항목을 설문조사에서 제외할지 고민해봐야 한다.

 

일반적으로 0.6 이상이면 어느 정도 신뢰도가 있다고 한다.

하지만, 이는 상황에 따라 차이가 있기 때문에 확인이 필요하다.