지표의 타당도, 신뢰도, Interpolation

●정의

-개념적 정의 : 측정 대상이 갖는 속상에 대한 개념적이고 추상적인 표현. 용어의 추상적 개념을 명확히 하는 것.

-조작적 정의 : 추상적 개념, 변수를 구체적으로 기술함으로써 실제 통계 작성을 가능하도록 하는 것.

 

●통계 자료 --> 지표

 

●타당도 : 측정하고자 하는 것을 얼마나 실제에 가깝게 측정하고 있는가 하는 정도

●내용 타당도 : 측정 도구를 구성하는 측정 지표(문항)이 측정하고자 하는 내용을 대표하고
있는가? -> 패널 토의나 워크숍 등을 통해 전문가 판단을 구하는 경우가 많다. 

● 기준 타당도 : 이미 타당성이 있다고 알려진 다른 기준과 비교한 측정 도구의 타당성.

->측정값에 대한 상관분석(correlation analysis)을 실시한다. 상관계수가 크면 기준타당도가 높다고 한다.

ex.피어슨 상관계수

출처 : 잡학서고

● 신뢰도 : 동일한 대상에 대하여 같거나 유사한 측정 도구를 사용하여 반복 측정할 경우에 동일하거나 비슷한 결과를 얻을 수 있는가?

● 신뢰도 측정 방법:

ㄴ재검사법

ㄴ복수양식법 : 유사한 형태의 두 개 이상의 측정 도구(척도)를 사용하여 동일한 표번에 적용한 결과를 비교

ㄴ반분법

ㄴ내적일관성 분석 : 모든 가능한 반분 신뢰도를 구한 다음 평균값을 추정하는 방법.

ex. 질문지 문항 간의 내적 일관성, 크론바흐 알파

 

● 지표의 보정(보간)

-선형 보간법(Linear Interpolation) : 두 개의 알려진 점이 주어졌을 때 , 그 사이의 값을 직선을 이용하여
추정하는 방법. 가장 기본적임.

ㄴSTATA에서는 iplate1 사용

ㄴ내삽을 주로 사용

-큐빅 보간법(Cubic Interpolation) : 4개의 데이터 값을 이용하여 3 차다항식 (cubic) 을 만들고 , 이 곡선을 이용해 두 점
사이의 값을 추정하는 방법으로 상대적으로 부드럽고 정확하게 값을 추정하는 방법

ㄴSTATA에서는 cipolate 사용

ㄴ데이터가 최소 4개가 필요함

-삼차 스플라인 보간(Cubic Spline Interpolation) : 대표적인 곡선 보간법 , 각 다항식의 계수는 데이터 점의
값뿐 아니라 , 각 구간 경계점에서의 함수값 , 1 차 미분값 , 2 차미분값이 매끄럽게 이어지도록 조건을 줘서 정해주는
방법

 

ㄴ스플라인이란 여러개의 단순한 저차원 다항식으로 나누어 표현하고 이 조각들을 부드럽게 이어붙이는 걸 말한다.

ㄴSTATA에서는 csipolate 사용

-최근접 이웃 보간법(Nearest Neighbor Interpolation) : 가장 가까이에 있는 데이터의 값을 그대로 가져와 사용하는 가장 단순한 보간법

ㄴSTATA에서는 nnipolate 사용