내적일관성 신뢰도 — 반분법과 크론바흐 알파

내적일관성 신뢰도는 한 번의 실시로 신뢰도를 재는 방식이다. 같은 속성을 재려고 만든 문항들이라면 서로 비슷하게 움직여야 한다는 생각에 기대어, 문항끼리 얼마나 함께 가는가를 신뢰도로 삼는다. 두 번 만날 필요가 없어 재검사법과 대안양식법의 부담을 한꺼번에 던다. 반분법은 척도를 반으로 갈라 두 묶음의 점수를 낸 뒤 상관을 본다. 앞뒤로 자르면 뒤쪽에 피로와 난이도가 몰릴 수 있으므로 보통 홀짝으로 가른다. 문제는 어떻게 가르느냐에 따라 값이 달라진다는 점이고, 또 하나는 반쪽 척도의 상관이므로 원래 길이의 신뢰도보다 낮게 나온다는 점이다. 뒤의 문제는 길이를 되돌려 주는 스피어만-브라운 공식으로 보정한다. 크론바흐 알파는 반분법의 첫 번째 문제를 근본에서 없앤다. 가능한 모든 반분 방식의 평균에 해당하는 값이어서 가르는 방법을 고를 필요가 없고, 그래서 오늘날 가장 널리 쓰인다. 값은 0에서 1 사이이며 보통 0.7 이상이면 받아들일 만하고 0.8을 넘으면 좋다고 본다. 알파를 읽을 때 반드시 함께 기억할 것이 있다. 알파는 문항 수가 늘면 저절로 올라간다. 비슷한 문장을 여러 개 늘어놓아 알파를 0.9대로 올려 놓고도 정작 개념의 폭은 좁아지는 일이 흔하다. 알파가 지나치게 높으면 문항들이 거의 같은 말을 되풀이하고 있다는 신호일 수 있으므로, 문항 수와 문항 간 평균 상관을 함께 보는 것이 옳다. 또 하나, 알파는 문항들이 하나의 속성을 재고 있다는 전제 위에서만 뜻을 갖는다. 서로 다른 두세 개의 속성을 한 척도에 뒤섞어 놓고 전체 알파를 구하면 값은 어중간하게 나오고 그 어중간함이 무엇을 뜻하는지 말할 수 없다. 그래서 하위영역이 나뉜 척도는 영역별로 따로 알파를 구해 보고하며, 전체 알파는 참고로만 적는다. 요컨대 알파는 척도가 한 갈래로 잘 묶였는지를 확인한 다음에 읽어야 할 값이다.

같은 것을 재려고 만든 문항이라면 서로 손발이 맞아야 한다는 발상이다. 한 사람이 어떤 문항에서 높게 답했으면 같은 속성을 묻는 다른 문항에서도 대체로 높게 답할 것이고, 그렇지 않다면 그 문항들은 서로 다른 것을 재고 있는 셈이다. 반분법은 그 손발 맞음을 두 묶음으로 갈라 한 번 확인하는 방식이고, 크론바흐 알파는 갈라 볼 수 있는 모든 방법을 다 해 본 뒤 평균을 낸 것이라고 보면 된다.