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소개글
[사회복지조사론] 신뢰도와 타당도의 개념과 종류에 대해 자세히 설명하시오.에 대한 자료입니다.
본문내용
신뢰도와 타당도의 개념과 종류에 대해 자세히 설명하시오.
1. 서론
일정한 데이터를 수집하는 이유는 그 데이터를 통해 원하는 정보를 얻기 위해서다. 수집된 데이터를 분석하여 그 데이터의 성격을 알아내거나 많은 것을 공부하는 경우에, 연구자들은 원하는 사회적 의미를 발견할 수도 있고, 알지 못했던 사실을 도출해 낼 수도 있을 것이다. 하지만 무조건적으로 모아진 데이터를 모두 분석하는 것은 시간과 노력 측면에서 효율적이지 못하며, 따라서 해당 모집단에서 표본을 추출하여 데이터를 분석하는 경우가 대부분이다. 모아진 데이터가 몇 만개 이상일 경우 모든 자료들을 각각 분석하여 정확한 통계 값을 측정해내는 것이 어렵다. 따라서 몇 개의 표본을 뽑아내어 표본 집단을 구성한 후, 이 표본 집단의 통계치를 계산하는 것이 가장 용이할 것이다. 표본 집단을 통해 구해낸 통계 값으로 모집단의 통계 값을 추측해낼 수 있으며, 이 방법은 많은 사회 연구 조사 등에서 사용되고 있다.
하지만 데이터에서 표본을 추출해내어 통계치를 계산한 후에 데이터를 분석하는 것이 항상 올바른 것은 아니다. 표본을 무작위로 뽑아내려고 노력하는 경우에도 치우친 표본의 특성이 나타날 수도 있기 때문이다. 그러므로 데이터로부터 뽑아낸 표본 집단의 신뢰도와 타당도에 대해 제대로 된 측정을 수행하고 이를 바탕으로 기존 데이터의 성질에 대해 연구하는 과정이 필요할 것이다.
본 글에서는 위와 같은 과정을 거치기 위해 사용되는 신뢰도와 타당도의 정의와 특징에 대해 알아보고, 그 두 개념의 관계에 대해 분석할 예정이다.
2. 본론
1) 신뢰도와 타당도에 대해 기술
신뢰도와 타당도는 데이터를 분석하고 측정할 때에, 과연 측정도구가 올바르게 측정할 수 있도록 작용하는지를 평가하는 척도이다. 두 척도 모두 데이터의 분석과 측정이 제대로 이루어지는지를 평가하는 데에 사용이 되지만, 그 구체적인 개념과 적용은 다르다.
우선 신뢰도는 실제 값에서 표본을 추출하여 구해낸 관찰의 결과 값이, 여러 번의 추출을 통해서도 크게 변하지 않는 정도를 측정한 것이다. 즉, 표본의 관찰 값이 실제 값과 크게 차이가 나지 않아야 측정의 오차가 적다는 것을 의미하기 때문에 신뢰도가 높다고 할 수 있다. 신뢰도는 실제로 ‘신뢰’라는 단어와 깊이 연관이 되어 있다. 하나의 추출된 표본의 값이 기존 모집단의 통계 값과 크게 차이나지 않는 값을 가져야만 해당 표본이 신뢰를 얻을 수 있다고 할 수 있기 때문이다. 이는 여러 번 표본을 추출하여 그 값을 계산해도, 현재의 표본 집단이 가지는 성질과 어느 정도는 유사한 성질을 가질 것임을 의미한다고 말할 수도 있다.
신뢰도를 공식으로 나타내면 “참값변화량/관찰변화량”으로 나타내어진다. 여기서 관찰변화량은 참값변화량과 측정오류변화량을 더한 것이기 때문에, 다시 한 번 신뢰도를 “참값 변화량/ (참값변화량 + 측정오류 변화량)”으로 나타낼 수 있다. 위 공식에서 참값은 항상 변하지 않는 값이며, 따라서 신뢰도는 측정오류 변화량에 반비례하는 값으로 결정되게 된다. 다만 실제 현실에서 참값을 아는 경우는 많지 않으며, 그러므로 신뢰도를 정확하게 계산하는 것은 어렵다. 실제로 신뢰도를 정확하게 계산할 수 있다는 것을 참값을 안다는 것을 의미하므로, 이때에는 모집단에 대해 이미 모든 정보를 가지고 있다고 할 수 있다. 모집단에 대한 더 이상의 정보가 필요하지 않은 경우에는 표본 집단을 추출하여 그 특성을 추론할 필요성도 존재하지 않으므로, 데이터 추출 후의 통계 값 측정이나 측정도구의 신뢰성 등을 알아볼 필요도 없을 것이다. 따라서 정확한 신뢰도를 알지 못하는 상태에서 신뢰도를 측정하고자 하는 여러 가지 방법을 사용할 수 있다.
신뢰도를 측정하는 방법들 중 첫 번째는 검증-재검증 신뢰도 추정법이다. 이는 신뢰도의 개념에 가장 부합하는 방법으로 신뢰도를 측정하는 방법으로, 한 번 측정한 값을 시간차를 두고 다시 한 번 측정하여 제대로 관찰 값이 도출되었는지를 확인하는 방법이다. 두 관찰 값 간에 차이가 크면 신뢰도가 낮아짐을 확인할 수 있으며, 그 차이가 작으면 신뢰도가 높아진다. 여러 번 반복하여 표본을 추출하고 측정한 관찰 값들이 서로 차이가 없다면 그 표본이 동일한 성질을 표방하고 있는 것이기 때문이다.