R 크론바흐 알파 값 계산

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1. 들어가며

R을 이용해 Cronbach alpha(내적 일치도) 값을 구하는 방법은 다양하지만 가장 많이 사용하는 psych 패키지를 이용하는 방법을 살펴보자. 

 

2. 예제 데이터

실제 설문 조사 데이터를 활용해 보자. 

cronbach.csv

0.00MB

샘플은 68개의 행 데이터와 5개의 변수를 포함하는 설문 조사 데이터다. 다섯개의 변수(Q1 ~ Q5)는 하나의 구성개념(construct)을 묻는 문항이므로 문항의 신되로를 계산할 수 있다. 

 

3. 실행 코드와 결과

cron = read.csv("cronbach.csv") #작업폴더에 예제 파일을 다운받고 R 메모리에 입력
library(psych) # 패키지 로드
alpha(cron) # 크론바흐 알파 값 계산 함수

 

코드를 실행하면 아래와 같은 결과를 얻는다. 결과물에 대해 하나씩 살펴보자. 

 

 

① 일반적으로 의미하는 크론바흐 알파값이다. 예제에서는 0.88인데 일반적으로 0.7이상이면 수용할만한 신뢰도라고 판단하고 0.8이상 이면 높은 신뢰도를 갖는다고 판단한다. 

 

※ 크론바흐 알파값과 내적 일치도 관련성

Cronbach’s Alpha	Internal consistency
0.9 ≤ α	Excellent
0.8 ≤ α < 0.9	Good
0.7 ≤ α < 0.8	Acceptable
0.6 ≤ α < 0.7	Questionable
0.5 ≤ α < 0.6	Poor
α < 0.5	Unacceptable

 

② 특정 문항이 삭제되었을 때의 크론바흐 알파값이다. 위의 결과를 보면 어떤 문항이든 제외되면 전체 신뢰도 0.88보다 낮아지므로 제외시킬 문항은 보이지 않는다. 

 

③ 척도의 총점과 해당 문항 점수와의 상관관계를 의미한다. 이 값이 가장 높은 문항이 구성 개념을 대표하는 문항이라고 볼 수 있다.  

 

④ 각 문항에서 각 범주에 응답한 비율을 보여준다. 예를 들어 Q1의 경우 4번 범주에 응답한 비율이 0.38이라는 의미다. 제일 오른쪽은 결측값 비율을 나타낸다. 모든 문항에서 0.04의 비율로 결측값이 발생했다는 사실을 알 수 있다.