■ 결과표에서 먼저 보는 숫자 표를 보면 가장 먼저 신뢰도 지표를 확인합니다. 회귀분석이면 클론바흐 알파, 구조방정식모델링이면 합성신뢰도(CR)를 살펴봅니다. 그 다음 타당도 검증값을 봅니다. 회귀분석이면 탐색적 요인분석(EFA) 결과, 구조방정식모델링이면 확인적 요인분석(CFA) 결과를 확인합니다. ■ 판단 기준값 · 클론바흐 알파 0.7 이상이면 신뢰도 양호 · 합성신뢰도(CR) 0.7 이상이면 신뢰도 양호 · 요인 적재량 0.5 이상이면 타당도 충분 · 모델 적합지수는 재료에 없으므로 언급하지 않음 기준 미달 시 조치 신뢰도가 0.7 미만이면 측정문항을 재검토하고, 필요시 문항을 삭제하거나 보강합니다. 타당도가 0.5 미만이면 요인구조를 재설계하고, 추가 문항을 개발하거나 차원을 재구성합니다. 이후 다시 신뢰도·타당도 검증을 수행합니다. psych::alpha(df[, c("q1","q2","q3")]) 위 코드는 지정된 문항들의 클론바흐 알파 값을 계산합니다. t.test(y ~ g, data = df) 위 코드는 그룹 g에 따른 y의 평균 차이를 t 검정으로 확인합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=65