■ 신뢰도 확인 절차 · 데이터프레임에서 측정문항만 추출한다. · psych::alpha 함수를 이용해 알파 값을 계산한다. · 알파가 0.7 미만이면 항목별 ‘표준화된 α’를 확인해 낮은 기여도를 보이는 문항을 식별한다. · 문제가 되는 문항을 제외하고 다시 알파를 재계산한다. 알파 값이 0.7 이상이면 일관된 측정으로 간주합니다. 그러나 초기에 알파가 낮게 나오는 경우가 흔합니다. 특히 문항수가 적거나 응답 변동성이 클 때 알파가 과소평가되기 쉽습니다. 이때는 각 문항의 평균과 분산을 살펴보고, 문항 서술이 모호하지 않은지 점검해야 합니다. 또한, 동일한 개념을 측정하는지 내용 타당성을 다시 검토하면 불필요한 문항을 걸러내는 데 도움이 됩니다. psych::alpha(df[,c("item1","item2","item3")]) 위 코드는 선택한 문항들의 내적일관성 알파를 구합니다. 문항을 제거한 뒤 재계산을 반복하면 알파가 0.7 이상으로 상승하는 경우가 많습니다. 최종적으로 알파가 기준을 넘으면 해당 척도는 신뢰도가 확보된 것으로 보고, 이후 요인분석이나 회귀분석 등에 활용할 수 있습니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=63