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체육측정평가 : 구형성 가정 위반이 신뢰계수 (α) 추정에 미치는 영향 = The effects of noncircularity and data categorization on the sampling distribution of the estimates of reliability coefficient
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2000
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-KDC
600
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KCI우수등재
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793-804(12쪽)
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신뢰계수(α)의 추정이 반복측정 ANOVA 모형을 통해서 이루어지며, ANOVA에서 제공되는 제곱평균은 구형성 가정 위반에 영향을 받는다는 사실에 근거하여 본 연구에서는 구형성 가정 위반이 추정된 신뢰계수의 표본분포에 미치는 영향을 연구하기 위해 다양한 실험조건을 선택하여 각각의 실험조건에서 모의실험(simulation study)을 통하여 추정된 신뢰계수를 비교하였다. 자료의 특성이 범주형 자료인 경우에 추정된 α 계수들은 연속변인에서 추정된 α 계수에 비해 현저하게 낮게 추정되었다. 특히, 범주형 자료의 범위가 2-3점 척도일 경우에는 약 20% 정도의 감소가 있었다. 그리고 ANOVA에 의해 추정되는 α 계수는 일관성은 있으나 전반적으로 하향추정되는 특성이 있으므로 사례수가 적은 경위(n<30)나 또는 신뢰계수가 .75미만인 경우, 특히 범주형 자료일 경우에는 불편중 추정 공식을 사용할 것은 제안하였다. 그리고 연속변인인 경우에는 구형성 가정이 심각하지 위반되지 않는 한( ε>.70), α 계수의 표본이론과 통계적 검증 방법은 항내성이 있으나 척도의 범위가 3개 미만인 범주형 자료인 경우 에는 α 계수의 표본이론이 부적합하다는 것을 제시하였다.
더보기The present study emplyed Monte Carlo procedure to investigate the effects of noncircularity and data categorization on reliability coefficient estimates. Computer program, FORTRAN, was developed to conduct a series of simulations under various sampling conditions. Five independent parameters were initially considered in the simulations: three level of population alpha, three level of epsilon values, three level of repeated measures, three sample sizes, and four types of data. The results obtained from each condition were based on 2,000 - 6,000 repeated analyses. Due to a large amount of data the results from various conditions were integrated and accordingly presented. It was shown that the categorization of continuous data resulted in a considerably smaller a than for the parent continuous data, especially for a 3-point or less scale. Furthermore, the estimation procedure based on ANOVA produced a consistent, but negatively biased estimate. This bias was more noticeable for a small sample size, coupled with a small population α value. Thus, the use of an unbiased estimate was recommended for this type of design. Noncircularity conditions did not introduce any bias to the mean of the estimates, but yielded more variable estimates, thus increasing the variability of sampling distribution of a. The sampling theory of α with continuous data was fairly robust to a moderate departure from circularity, but somewhat sensitive to a severe nancircularity. However, the sampling theory of α was not adequate for categorical data, especially for a 3-point or less scale as it failed to produce appropriate proportions beyond the theoretical tolerance intervals.
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