개념을 정의한다→문항을 만든다→예비조사로 다듬는다→신뢰도를 확인한다→타당도 근거를 쌓는다
과녁으로 본 네 경우| 모양 | 신뢰도 | 타당도 |
|---|
| 가운데에 촘촘히 | 높다 | 높다 |
|---|
| 구석에 촘촘히 | 높다 | 낮다 |
|---|
| 과녁에 흩어짐 | 낮다 | 낮다 |
|---|
| 흩어졌는데 평균만 가운데 | 낮다 | 타당하다고 말하지 않는다 |
|---|
더 알아보기
신뢰도를 먼저 보고 타당도를 나중에 보는 순서의 뜻
척도를 검토할 때 신뢰도를 먼저 보는 것은 그것이 더 중요해서가 아니라 확인이 값싸고 판정이 분명해서다. 크론바흐 알파는 한 번의 실시로 곧 나오고, 값이 너무 낮으면 그 뒤의 어떤 분석도 흔들리므로 그 자리에서 척도를 손봐야 한다. 반면 타당도는 근거를 여러 갈래로 모아야 하고 한 번에 판정되지도 않는다. 그래서 실무의 순서는 신뢰도로 문턱을 넘고 타당도로 값을 세우는 꼴이 된다. 다만 이 순서가 신뢰도만 확인하고 끝내는 습관으로 굳는 일이 흔한데, 논문에서 알파만 적고 타당도 근거를 적지 않는 것이 그 모습이다. 검증된 척도를 그대로 가져다 쓸 때는 원 척도의 타당도 근거를 인용하되, 대상 집단이 다르면 그 근거가 그대로 옮겨 오지 않는다는 점을 함께 살펴야 한다.
문항 수를 늘리는 처방의 한계와 대안
무작위 오류는 방향이 없으므로 문항이 늘수록 서로 지워져 총점이 안정된다. 이것이 문항 수를 늘리면 신뢰도가 오르는 까닭이며, 스피어만-브라운 공식이 그 관계를 수식으로 보여 준다. 그러나 이 처방에는 세 가지 한계가 있다. 첫째, 응답 부담이 커져 중도 포기와 성의 없는 응답이 늘면 오히려 자료가 나빠진다. 둘째, 늘리는 문항이 기존 문항과 거의 같은 말이면 신뢰도만 오르고 개념의 폭은 그대로여서, 신뢰도를 얻고 타당도를 잃는 교환이 일어난다. 셋째, 문항이 서로 다른 하위개념을 재고 있으면 아무리 늘려도 전체 알파는 잘 오르지 않는다. 그래서 낮은 신뢰도를 만났을 때는 문항을 늘리기에 앞서 역코딩을 빠뜨리지 않았는지, 척도가 여러 차원으로 갈리지는 않는지, 문항 표현이 모호하지는 않은지를 먼저 살피는 것이 순서다.