* 타당도 : 올바른 측정도구와 측정방법을 사용했는가? 도구가 측정하고자 하는 개념이나 속성을 얼마나 정확하게 측정할 수 있는가? 타당한가? ex) 몸무게->체중계(kg)
1) 내적 타당도
: 실험이나 연구에서 실제로 측정하고자 하는 것을 얼마나 정확하게 측정하였는가?
(결과를 어느 정도 믿을 수 있는가?)
2) 외적 타당도
: 이렇게 얻은 결과를 실제 상황에 과연 어느 정도까지 적용할 수 있는가?
(현실 세계에 어느 정도까지 일반화하여 적용할 수 있는가?)
<실험의 타당성>
(1) 내적 타당성 : 외생변수의 통제가 얼마나 잘 이루어졌는가?
(2) 외적 타당성 : 결과를 실험실 밖의 실제 상황에서 어느 정도까지 확대하여 적용할 수 있는가?
=> 둘은 trade off(트레이드 오프) 관계
- 엄격히 통제하면 내적 타당성 ↑, 외적 타당성 ↓
- 현실에 가깝게 실험 설계하면 내적 타당성 ↓, 외적 타당성 ↑
박소미) 유사실험설계를 선택하여 현실을 적절히 반영하여 외적 타당성을 높였고, 외생 변수 또한 최대한 통제하여 내적 타당성도 확보하였습니다.
* 신뢰도 : 측정 대상을 정확하게 선정, 올바른 측정도구와 방법으로 얼마나 신뢰할 수 있는 측정을 일관성 있게 수행하였는가?
1) 내적 일관성(크론바하 알파, Chronbach's alpha)
: 동일한 개념을 측정하기 위해 여러 개의 항목을 이용하는 경우에 신뢰성을 측정하는 방법이다. 항목을 개별적으로 취급하여 신뢰성을 파악하는 방법이다. 신뢰도를 저해하는 항목을 찾아내어 측정 항목에서 제외시킴으로써 측정도구의 신뢰성을 높이고자 하는 경우에 사용된다. 일반적으로 크론바하 알파라는 계수값을 산출해서 여러 항목들로 구성된 측정방법의 신뢰성을 평가한다. 0.6에서 0.7 이상이 되면 측정 항목들의 신뢰성이 비교적 높다고 판단한다.
이러한 수준의 크론바하 알파계수값을 얻기 위해서 여러 항목들 중에 알파계수값을 떨어지게 하는 항목은 제외시키고, 알파계수 값을 높게 유지시키는 항목들만을 선별해서 사용함으로써 측정도구의 신뢰성을 어느 정도까지 유지하고 조정할 수 있다. 크론바하 알파계수값을 이용한 내적 일관성 측정은 신뢰도 분석에서 가장 많이 쓰이는 방법이다.