신뢰도 측정, 회귀분석의 더미변수 처리
안녕하세요, 교수님
답변에 항상 도움받고 있습니다.
제 연구변인에 대한 측정도구가 아래와 같습니다.
1. 기존 연구자가 개발한 도구
2. 학점(1~5 리커트 척도)
3. 어떤 활동에 대한 경험 여부(이변량 변수로 설문지에서 경험이 있으면 예, 없으면 아니오로 응답하도록 했고 코딩은
경험이 있으면 1, 없으면 0으로 코딩) * 이런 변수가 8개가 있습니다.
1. 1번에 대해서만 신뢰도 측정을 했는데, 신뢰도 측정을 하지 않았다는 피드백을 받았습니다. 2,3번의 경우 신뢰도 측정을 할 수 있는지요?
2. 3번 척도의 경우 8개 변수 각각의 영향을 보고 있지만 8개 변수를 합친 종합 변수도 함께 보고 있습니다. 8개의 하위요인으로 보이나 사실 하위요인은 아니고 8개 전체가 모였을 때의 변수 영향도 함께 보고자 했는데요. 이렇게 되면 위 3번 변수에 대해서 요인분석과 신뢰도 분석을 해야 하는지요? 문제되지 않는다면 8개를 합친 전체 변수는 삭제하려고 하는데 그럼 요인분석과 신뢰도 검사를 안해도 되는지 문의드립니다.
3. 3번의 경우 이변량변수로 그 자체가 더미변수가 되었는데, 많은 선행연구들을 보면 '더미변수'라고 굳이 명명하지는 않고 있습니다. 저는 더미변수라고 명명을 했는데 명명하지 않아도 되는지요?
4. 3번 더미변수와 관련하여) 제 논문 피드백에서 심사위원분께서 '회귀분석에서 왜 굳이 더미 변수를 사용해서 분석했는지?'를 묻고 있어서 다른 방법이 있을지 답할 내용을 찾지 못하고 있습니다. 경험이 있다, 없다를 더미변수가 아니고 다르게 측정할 방법이 있나요? 회귀에서는 더미를 사용할 수 없다니 그런가요?
많은 내용, 두서없이 적어 이해가 되셨을지요.
미리 답변에 감사드립니다.
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이일현 (2025-12-02 10:56:50)
1. 학점과 같은 측정변수는 그 자체가 신뢰할 수 있는 측정값이므로 신뢰도 분석이 필요없습니다.
경험 여부 8개 문항을 합산해서 사용하는 경우 KR-20 으로 신뢰도 분석을 합니다.
2. 경험 여부와 같은 변수는 요인분석 없이 합산해서 사용할 수 있습니다.
경험의 개수라는 새로운 변수가 만들어지는 것이죠.
3. 개별 문항으로 사용할 경우 이분형 변수이고 0/1 로 코딩합니다.
그럼 그 변수 자체가 더미변수입니다.
4. 이분형 변수가 중요한 영향을 주는 변수라면 독립변수로 사용할 수 있습니다.
이때 범주형 변수는 회귀분석에서 더미변수 처리해서 분석을 해야 합니다.
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