내적 일관성과 신뢰성을 향상시키는 법

내적 일관성은 동일한 개념을 측정하기 위해 여러 개의 항목을 이용하는 경우에 신뢰성을 측정하는 방법이다. 측정도구나 항목을 임의의 2개의 집단으로 나누어 긴뢰성을 평가하는 반분법과는 달리 측정도구나 항목을 개별적으로 취급하여 신뢰성을 파악하는 방법이다. 특히 이 방법은 여러 개의 측정항목 중에 신뢰도를 저해하는 항목을 찾아내어 측정항목에서 제외시킴으로써 측정도구의 신뢰성을 높이고자 하는 경우에 사용된다. 일반적으로 이 방법은 크론바하알파라는 계수값을 산출해서 여러 항목들로 구성된 측정방법의 신뢰성을 평가한다. 크론바하 알파값이 어느 정도이면 신뢰성이 높다고 평가할 수 있는지에 대해서 명확한 기준은 없다. 그러나 일반적으로 크론바하 알파계수가 0.6 에서 0.7 이상이 되면 측정항목들의 신뢰성이 비교적 높다고 판단한다. 또한 이러한 수준의 크론바하 알파계수값을 얻기 위해서는 여러 항목들 중에 알파계수값을 떨어지게 하는 항목은 제외시키고, 알파계수값을 높게 유지시키는 항목들만을 선별해서 사용함으로써 측정도구의 신뢰성을 어느 정도까지 유지하고 조정할 수 있다. 크론바하 알파계수값을 이용한 내적 일관성 방법은 신뢰성분석에서 가장 많이 쓰이는 측정 방법이다. 신뢰성은 동일한 측정도구를 사용하여 측정대상을 반복해서 측정하였을 경우 측정한 결과가 서로 크게 다르지 않아야 한다는 것을 전제로 하고 있다. 따라서 신뢰성은 측정의 비체계적 오차와 관련된 개념이다. 측정의 비체계적인 오차를 줄여 신뢰성을 높이기 위해서는 다음과 같은 방법들이 사용된다. 측정항목의 모호성을 제거한다. 측정문항을 분명하고 명확하게 작성해야 한다. 모호한 문항은 애매한 답변을 낳기 마련이다. 문항이 모호하게 표현된 경우, 응답자는 무엇을 의미하는지를 명확하게 파악하지 못한 채 임의로 해석하고 판단하여 잘못된 답을 할 가능성이 높다. 따라서 신뢰성을 높이기 위해서는 측정항목들을 응답자가 명확하게 이해할 수 있도록 작성하고 가능한한 전문용어나 어려운 단어는 피하도록 해야한다. 측정항목의 수가 많으면 많을수록 측정의 신뢰도는 증가하게 된다. 이것은 중심극한정리에서 표본의 크기가 증가할수록 표본평균의 분산이 작아져서 진정한 모집단의 평균을 중심으로 표본평균이 모이게 되는 현상과 같은 개념으로 설명할 수 있다. 즉, 측정의 경우에도 측정항목의 수가 늘어나면 늘어날수록 측정항목의 평균은 측정하고자 하는 대상의 실제값에 더욱 가까운 값이 되기 때문에 보다 신뢰성이 높은 측정이 가능하게 된다. 일반적으로 측정항목은 응답자가 알고 있어서 답변할 수 있는 내용으로 작성하는것이 중용하다. 만일 응답자들이 모르는 내용을 질문하게 되면 응답자들은 단순히 이미지나 추측만으로 응답할 수밖에 없기 때문에 정확한 측정값을 얻기 어렵고, 이에 따라 측정의 신뢰성이 떨어지게 된다. 예를 들어, 7개 패밀리 레스토랑의 서비스수준에 대하여 측정하고자 할 경우, 만일 응답자가 7개의 패밀리레스토랑 중에서 몇 개의 레스토랑만을 경험하였다면 이들을 평가한다는 것은 매우 어렵고 평가한다 하여도 정확하지 않다. 또한 시장에 새로 출시된지 얼마 안되어 응답자가 실제로 마셔보지 못한 맥주의 맛에 대하여 평가하도록 요구하는 경우에도 동일한 문제가 발생하게 된다. 따라서 응답자가 반드시 경험해서 알고 있는 내용에 대해서만 측정해야 한다. 측정의 신뢰성을 높일 수 있는 또 하나의 방법은 가능한 한 이미 다른 연구에서 검증된 측정도구나 측정항목을 사용하는 것이다. 연구 논문에서 기존의 다른 연구들을 많이 검토하거 인용해야 하는 이유 중의 하나는 기존의 연구에서 이미 사용해서 검증된 측정방법을 찾아 사용하기 위함이다. 물론 연구의 기본 목적이나 가설 및 연구의 공헌을 차별화하여 명확하게 밝히기 위해서 기존연구를 검토 인용하기도 하나 기존의 연구에서 입증된 측정 방법을 도입하여 사용하고자 하는 목적도 간과할 수 없다. 이와 같이 이미 검증된 측정방법을 사용하는 것이 측정의 신뢰성을 높이기 위한 또 하나의 좋은 방법이 된다. 타당성과 신뢰성을 서로 명확하게 구분되는 개념은 아니다. 타당성이 낮은 측정방법ㅇ르 사용하는 경우 신뢰성을 말할 수 없고, 신뢰성이 높다고 해서 타당성이 반드시 높은 것도 아니다. 그러나 이들은 분명히 서로 다른 개념을 의미하고 있다. 결론적으로 말하면 타당성은 측정도구나 방법에 관한 내용이고, 신뢰성은 타당성보다는 포괄적이어서 타당성을 포함하는 측정 그  자체나 측정자 혹은 측정과정에 관한 내용을 말한다. 예를 들어, 키를 측정하고자 하는 경우, 줄자나 막대자 대신에 체중계로 키를 측정하고자 한다면 이것은 타당성에 문제가 있는 것이다. 그러나 아무리 정확한 자를 사용해서 키를 측정한다고 해도 만일 만취한 상태에서 측정하거나 어린 아이를 시켜서 측정하고자 한다면 정확한 값을 얻기 어렵다. 이러한 경우에는 측정상황이나 측정자에 문제가 있어 측정결과를 신뢰하기 어렵기 때문에 이때는 타당성보다 신뢰성이 문제가 된다. 동일한 측정대상을 여러 번 반복측정하면, 측정할 때마다 서로 다른 측정결과가 나올 수 있기 때문이다. 따라서 신뢰성은 동일한 측정도구를 사용하여 어떠한 개념을 반복해서 측정할 경우 어느 정도까지 비교적 일관던 결과를 얻게 되는 지를 나타내는 척도가 된다. 신뢰성과 타당성을 구분하는 데에 중요한 개념은 체계적 오차와 비체계적 오차이다. 체계적 오차는 타당성과 관련된 개념으로 어느 대상을 측정하여도 항상 동일한 크기와 방향으로 발생하는 오차를 말한다.