연구결과에서 측정도구의 타당도와 신뢰도 결과 활용 예2 > 통계분석방법

본문 바로가기
사이드메뉴 열기

통계분석방법 HOME

연구결과에서 측정도구의 타당도와 신뢰도 결과 활용 예2

페이지 정보

작성자 최고관리자 댓글 0건 조회 1,088회 작성일 19-01-15 19:14

본문

연구변수들의 확인적 요인분석 결과는 <1>에 제시된 바와 같이, 모든 잠재변수에 대한 측정변수들의 요인부하량은 유의한 것으로 나타났고(p<.001), 표준화 요인부하량도 모든 변수에 0.5이상으로 비교적 높게 나타났으며, 이론적으로 부적합한 음분산오차(heywood case) 등은 나타나지 않았다.

확인적 요인분석을 통해 잠재변인의 집중타당성(Convergent Validity)을 살펴보기 위하여, 개념신뢰도(CR: Construct Reliability)와 평균분산추출값(AVE: Average Variance Extracted)을 산출하였다. 집중타당성은 하나의 잠재변수에 대한 두 개 이상의 측정항목들의 상관 정도를 나타내며 개념신뢰도가 0.7 이상이고, 평균분산추출지수가 0.5이상이면 집중 타당성이 있다고 평가된다.


d3731a04961a7cfba2db8597b4af92bf_1534328021_9504.jpg

먼저 연구변수들 개념신뢰도를 살펴보면, 초고층주거복합시설 관리 요인인 시설관리 요인은 0.931, 환경 및 미화관리 요인은 0.944, 주차관리 요인은 0.934, 안전 및 보안관리 요인은 0.906, 운영관리 요인은 0.961로 각각 나타났고, 주거만족도는 0.940, 재방문의도는 0.934로 나타나 모든 연구변수가 개념신뢰도는 0.7이상으로 높게 나타났다.

다음으로 평균분산추출값을 살펴보면, 초고층주거복합시설 관리 요인인 시설관리 요인은 0.730, 환경 및 미화관리 요인은 0.738, 주차관리 요인은 0.825, 안전 및 보안관리 요인은 0.716, 운영관리 요인은 0.804, 주거만족도는 0.726, 재방문의도는 0.825로 각각 나타나 모든 연구변수들의 평균분산추출값은 0.7이상으로 높게 나타났다. 이와 같은 개념신뢰도와 평균분산추출값의 검토를 통해 연구변수들의 집중타당성이 확인되었다.

마지막으로 연구변수들의 판별타당성을 살펴보면, 판별타당성은 하나의 잠재변수가 실제로 다른 잠재변수와 얼마나 다른가를 나타내며, 평가방법은 가장 보수적인 방법으로 두 잠재요인 각각의 평균분산추출값이 두 잠재변수 간의 상관계수의 제곱보다 크면, 판별타당성이 있는 것으로 본다.

  

 



댓글목록

등록된 댓글이 없습니다.