항목 분석에 대한 모든 통계량 및 그래프 해석

항목 분석과 함께 제공되는 모든 통계 및 그래프에 대한 정의 및 해석 방법을 확인해 보십시오.

상관 행렬

상관 행렬은 각 항목 또는 변수 간 선형 관계의 정도를 나타내는 Pearson 상관 계수 값을 보여줍니다. 상관 계수 값의 범위는 -1과 +1 사이입니다. 그러나 실제로 항목의 상관 계수는 일반적으로 양수입니다. 두 항목이 함께 증가하거나 감소하는 경향이 있으면 상관 계수 값이 양수입니다.

해석

상관 행렬을 사용하여 두 항목 또는 변수 사이 관계의 강도와 방향을 확인할 수 있습니다. 상관 계수 값이 큰 양수이면 항목들이 동일한 기술 또는 특성을 측정한다는 것을 나타냅니다. 항목들이 긴밀하게 상관되어 있지 않으면 서로 다른 특성을 측정하거나 명확하게 정의되지 않을 수도 있습니다.

흔히 상관 계수 값이 0.7보다 큰 변수들을 긴밀하게 상관되어 있는 것으로 간주합니다. 그러나 사용하기에 적절한 벤치마크 값은 주제 영역의 표준 및 분석의 항목 수에 따라서도 다릅니다.

상관 행렬 항목 1 항목 2 항목 2 0.903 항목 3 0.867 0.864 셀 내용: Pearson 상관 계수

이 결과에서 모든 항목은 서로 긴밀하게 상관되어 있습니다. 항목 1과 항목 2 사이에는 0.903의 양의 선형 상관 관계가 있습니다. 항목 1과 항목 3 사이에는 0.867의 양의 선형 상관 관계가 있고 항목 2와 항목 3 사이에는 0.864의 양의 선형 상관 관계가 있습니다. 따라서 이 항목들은 동일한 특성을 측정하는 것으로 보입니다.

공분산 행렬

공분산 행렬은 각 항목 또는 변수 쌍에 대한 선형 관계를 측정하는 공분산 값을 표시합니다. 양의 공분산 값은 한 변수의 평균 이상 값이 다른 변수의 평균 이상 값에 연관되어 있으며, 한 변수의 평균 미만의 값도 다른 변수의 평균 미만의 값에 연관되어 있음을 나타냅니다. 음의 공분산 값은 한 변수의 평균 값이 다른 변수의 평균 이하 값에 연관되어 있음을 나타냅니다.

공분산은 상관 계수와 달리 표준화된 값이 아닙니다. 따라서 공분산 값의 범위는 음의 무한대에서 양의 무한대까지이며 해석하기 어려울 수도 있습니다. 각 항목 또는 변수 간의 선형 관계를 더 쉽게 해석하려면 공분산 행렬을 사용하십시오.

평균

평균은 관측치의 합을 관측치 수로 나눈 값입니다. Minitab에서는 각 항목의 평균과 총 평균을 계산합니다. 항목 평균은 한 항목에 대한 모든 점수의 합을 해당 항목에 대한 점수의 수로 나눈 값입니다. 총 평균은 모든 항목 평균의 합입니다.

해석

데이터 중심을 나타내는 하나의 값으로 각 항목 또는 변수에 대한 점수를 설명하려면 항목 평균을 사용합니다.

항목 및 전체 통계 전체 변수 카운트 평균 표준 편차 항목 1 50 3.1600 1.2675 항목 2 50 2.8400 1.3607 항목 3 50 2.9400 1.3463 총계 50 8.9400 3.8087

이 결과에서 항목 1의 평균 점수가 가장 높고(3.16) 항목 2의 평균 점수가 가장 낮습니다(2.84). 총 평균은 세 항목 모두에 대한 평균의 합입니다.

표준 편차

표준 편차는 산포, 즉 데이터가 평균을 중심으로 퍼져 있는 정도를 나타내는 측도입니다. Minitab에서는 각 항목이나 변수에 대한 점수의 표준 편차는 물론 표준 편차의 합계도 계산합니다.

해석

점수가 각 항목의 평균을 중심으로 퍼져 있는 정도를 확인하려면 항목에 대한 표준 편차를 사용합니다.

항목 및 전체 통계 전체 변수 카운트 평균 표준 편차 항목 1 50 3.1600 1.2675 항목 2 50 2.8400 1.3607 항목 3 50 2.9400 1.3463 총계 50 8.9400 3.8087

이 결과에서 항목 2에 대한 점수의 표준 편차가 가장 높습니다(1.3607). 이는 항목 2에 대한 점수의 변동성이 세 항목 중에서 가장 크다는 것을 나타냅니다. 항목 1의 표준 편차가 가장 낮고(1.2675) 점수의 변동성이 가장 낮습니다. 총 표준 편차는 세 항목 모두에 대한 표준 편차의 합입니다.

Cronbach의 알파

Cronbach의 알파는 표본 분산, 전체 점수 및 항목 수를 사용하여 계산되는 내부 일치성의 측도입니다.

해석

설문조사나 검사의 여러 항목이 얼마나 일관성 있게 동일한 기술 또는 특성을 측정하는지 평가하려면 Cronbach의 알파를 사용합니다. Cronbach의 알파 값이 높을수록 내부 일치성이 더 높다는 것을 나타냅니다. 0.7의 벤치마크 값이 일반적으로 사용됩니다. 일반적으로 Cronbach의 알파가 0.7보다 크면 설문조사 또는 검사 항목이 동일한 기술 또는 특성을 측정한다는 증거입니다. Cronbach의 알파가 0.7 미만이면 항목이 단일 기술 또는 특성을 신뢰성 있게 측정하여 최소한 일부 항목이 동일한 특성을 측정한다는 결론을 내리지 못할 수도 있습니다. 그러나 사용하기에 적절한 벤치마크 값은 주제 영역의 표준 및 분석의 항목 수에 따라서도 다릅니다.

Cronbach의 알파 알파 0.9550

이 결과에서 전체 Cronbach의 알파는 0.955입니다. 이 값은 일반적인 벤치마크 값 0.7보다 크며 항목들이 동일한 특성을 측정한다는 것을 의미합니다.

수정된 총 평균

수정된 총 평균은 생략된 항목의 평균을 제외한 모든 항목 평균의 합입니다.

해석

분석에서 항목을 제거할 경우 총 평균 값이 어떻게 달라지는지 확인하려면 수정된 총 평균을 사용합니다.

생략된 항목 통계 항목 조정된 생략된 수정된 수정된 총 전체 상관 다중 상관 Cronbach의 변수 총 평균 표준 편차 계수 계수 제곱 알파 항목 1 5.780 2.613 0.9166 0.8447 0.9268 항목 2 6.100 2.525 0.9134 0.8413 0.9277 항목 3 6.000 2.563 0.8870 0.7869 0.9476

이 결과에서 항목 1을 분석에서 제외할 경우 수정된 총 평균은 5.78입니다. 즉, 항목 2에 대한 평균 점수와 항목 3에 대한 평균 점수의 합은 5.78입니다.

수정된 총 표준 편차

수정된 총 표준 편차는 한 항목을 제외한 후 전제 점수의 표준 편차입니다.

해석

분석에서 한 항목을 제거할 경우 총 표준 편차 값이 어떻게 달라지는지 확인하려면 수정된 총 표준 편차를 사용합니다.

생략된 항목 통계 항목 조정된 생략된 수정된 수정된 총 전체 상관 다중 상관 Cronbach의 변수 총 평균 표준 편차 계수 계수 제곱 알파 항목 1 5.780 2.613 0.9166 0.8447 0.9268 항목 2 6.100 2.525 0.9134 0.8413 0.9277 항목 3 6.000 2.563 0.8870 0.7869 0.9476

이 결과에서 항목 1을 분석에서 제외할 경우 수정된 총 표준 편차는 2.613입니다.

항목 조정된 전체 상관 계수

항목 조정된 전체 상관 계수는 생략된 항목 하나의 점수와 나머지 모든 항목의 전체 점수 간의 상관 계수입니다. 이론적으로는 항목 조정된 전체 상관 계수의 값이 -1과 1 사이이지만, 실제로는 보통 0과 1 사이입니다.

해석

분석에서 항목을 제거할 경우 내부 일치성이 증가하는지 여부를 평가하려면 항목 조정된 전체 상관 계수를 사용합니다. 항목 조정된 전체 상관 계수 값이 높을수록(1에 가까울수록) 생략된 항목이 다른 항목과 같은 특성을 측정한다는 것을 나타냅니다. 생략된 항목의 항목 조정된 상관 계수 제곱 값이 낮고 다중 상관 계수 제곱 값이 낮고 Cronbach의 알파 값이 아주 높으면 항목을 설문조사나 검사에서 제거하여 내부 일치성을 개선할 수도 있습니다.

생략된 항목 통계 항목 조정된 생략된 수정된 수정된 총 전체 상관 다중 상관 Cronbach의 변수 총 평균 표준 편차 계수 계수 제곱 알파 항목 1 5.780 2.613 0.9166 0.8447 0.9268 항목 2 6.100 2.525 0.9134 0.8413 0.9277 항목 3 6.000 2.563 0.8870 0.7869 0.9476

이 결과에서 항목 1에 대한 항목 조정된 전체 상관 계수는 0.9166입니다. 항목 2에 대한 항목 조정된 전체 상관 계수는 0.9134입니다. 항목 3에 대한 항목 조정된 전체 상관 계수는 0.887입니다. 모든 항목에 대한 항목 조정된 전체 상관 계수는 일관되게 높으며, 이는 모든 항목이 동일한 특성을 측정한다는 것을 나타냅니다.

다중 상관 계수 제곱

다중 상관 계수 제곱은 생략된 항목이 나머지 항목들에 회귀되는 경우의 결정 계수(R2)입니다. 값의 범위는 0과 1 사이입니다.

해석

분석에서 항목을 제거할 경우 내부 일치성이 증가하는지 여부를 평가하려면 다중 상관 계수 제곱 값을 사용합니다. 다중 상관 계수 제곱 값이 높을수록(1에 가까울수록) 생략된 항목이 다른 항목과 같은 특성을 측정한다는 것을 나타냅니다. 생략된 항목의 다중 상관 계수 제곱 값이 낮고 항목 조정된 전체 상관 계수 값이 낮고 Cronbach의 알파 값이 아주 높으면 항목을 설문조사나 검사에서 제거하여 내부 일치성을 개선할 수도 있습니다.

생략된 항목 통계 항목 조정된 생략된 수정된 수정된 총 전체 상관 다중 상관 Cronbach의 변수 총 평균 표준 편차 계수 계수 제곱 알파 항목 1 5.780 2.613 0.9166 0.8447 0.9268 항목 2 6.100 2.525 0.9134 0.8413 0.9277 항목 3 6.000 2.563 0.8870 0.7869 0.9476

이 결과에서 항목 1에 대한 다중 상관 계수 제곱은 0.8447입니다. 항목 2에 대한 다중 상관 계수 제곱은 0.8413입니다. 항목 3에 대한 다중 상관 계수 제곱은 0.7869입니다. 모든 항목에 대한 다중 상관 계수 제곱은 일관되게 높으며, 이는 모든 항목이 동일한 특성을 측정한다는 것을 나타냅니다.

Cronbach의 알파(생략된 항목의 경우)

생략된 항목에 대한 Cronbach의 알파는 분석에서 한 항목을 제외한 후 나머지 항목에 대한 Cronbach의 알파 값입니다. Cronbach의 알파는 표본 분산, 전체 점수 및 항목 수를 사용하여 계산되는 내부 일치성의 측도입니다.

해석

항목을 분석에서 제거할 경우 내부 일치성이 증가하는지 여부를 평가하려면 생략된 항목에 대한 Cronbach의 알파를 사용합니다. 모든 생략된 항목에 대한 Cronbach의 알파 값이 상당히 일관성이 있으면 모든 항목이 동일한 특성을 측정한다는 것을 나타냅니다. 특정 생략된 항목에 대한 Cronbach의 알파가 아주 높으면 다른 항목과 같은 특성을 측정하지 않을 수도 있음을 나타냅니다. 생략된 항목의 다중 상관 계수 제곱 값이 낮고 항목 조정된 전체 상관 계수 값이 낮고 Cronbach의 알파 값이 아주 높으면 항목을 설문조사나 검사에서 제거하여 내부 일치성을 개선할 수도 있습니다.

생략된 항목 통계 항목 조정된 생략된 수정된 수정된 총 전체 상관 다중 상관 Cronbach의 변수 총 평균 표준 편차 계수 계수 제곱 알파 항목 1 5.780 2.613 0.9166 0.8447 0.9268 항목 2 6.100 2.525 0.9134 0.8413 0.9277 항목 3 6.000 2.563 0.8870 0.7869 0.9476

이 결과에서 항목 1이 제외될 때 Cronbach의 알파는 0.9268입니다. 항목 2가 제외될 때 Cronbach의 알파는 0.9277입니다. 항목 3이 제외될 때 Cronbach의 알파는 0.9476입니다. 모든 생략된 항목에 대한 Cronbach의 알파가 유사하며, 이는 모든 항목이 동일한 특성을 측정한다는 것을 나타냅니다.

산점도 행렬

산점도 행렬은 개별 산점도를 배열한 것입니다. 행렬의 각 산점도는 x와 y축의 항목 쌍에 대한 점수를 그래프로 표시합니다.

해석

항목이나 변수의 각 조합 사이의 관계를 시각적으로 측정하는 데 사용합니다.

이 산점도 행렬은 모든 항목 쌍이 양의 선형 관계를 가진다는 것을 나타냅니다.

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