심리통계학
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1. 개요
심리통계학은 심리적 속성을 측정하고, 정신적 측정을 위한 통계적 모델을 개발하고 적용하는 학문 분야이다. 심리 측정의 기초로 고전 검사 이론과 문항 반응 이론을 다루며, 신뢰도, 타당도와 같은 개념을 설명한다. 요인 분석은 변수 간의 관계를 분석하여 공통 요인을 추출하는 통계적 방법으로, 탐색적 요인 분석과 확인적 요인 분석으로 나뉜다. 또한, 실험 설계 및 다변량 행동 연구에 사용되는 다양한 통계적 방법들을 소개하며, 심리통계학 관련 학술지와 심리 연구를 위한 소프트웨어를 제시한다.
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| 심리통계학 | |
|---|---|
| 심리통계학 | |
 | |
| 학문 분야 | |
| 분야 | 통계학, 심리학 |
| 하위 분야 | 통계, 측정, 평가 |
| 관련 주제 | |
| 관련 주제 | 연구 디자인 측정 이론 통계적 모델링 심리 측정 실험심리학 행동 과학 |
| 주요 인물 | |
| 주요 인물 | 찰스 스피어만 루이스 리언 서스톤 리 크론바흐 제이콥 코헨 앤드루 게먼 |
| 관련 학술지 | |
| 관련 학술지 | 《Psychometrika》 《Multivariate Behavioral Research》 《Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal》 《Behavior Research Methods》 《Journal of Educational and Behavioral Statistics》 《Assessment》 《Psychological Methods》 《Journal of Applied Measurement》 《Educational and Psychological Measurement》 《Journal of Personality Assessment》 《Applied Psychological Measurement》 《British Journal of Mathematical and Statistical Psychology》 |
2. 심리 측정의 기초
심리통계학은 심리적 속성 측정과 관련이 있으며, 정신적 측정을 위한 통계적 모델을 개발하고 적용하는 것을 포함한다.[3] 측정 이론은 고전 검사 이론과 문항 반응 이론의 두 가지 주요 영역으로 나뉜다.[2]
2. 1. 고전 검사 이론
고전 검사 이론(진점수 이론 또는 신뢰도 이론)은 심리 검사 및 척도 개발에 사용되는 통계적 절차이다. 이 이론의 기본 방정식은 다음과 같다.:X = T + E
여기서 X는 총점수, T는 진점수, E는 측정 오차를 의미한다. 각 참가자에게는 진점수가 존재하며, 획득한 점수(X)는 가능한 한 진점수에 가까워야 한다고 가정한다.[3][4] 획득한 점수와 진점수의 근접성은 획득한 점수의 신뢰도로 표현된다. 고전 검사 절차에서 신뢰도는 진점수와 획득한 점수 간의 상관 관계이다.
일반적인 검사 구성 절차는 다음과 같다.
1. 구성 요소 결정
2. 구성 요소의 행동 영역 개요 작성
3. 원하는 검사 길이보다 3~5배 더 많은 항목 작성
4. 전문가에 의한 항목 내용 분석 및 항목 선정
5. 검사의 초기 버전에 대한 데이터 확보
6. 항목 분석 (통계적 절차)
7. 요인 분석 (통계적 절차)
8. 두 번째 정리 후 최종 버전 제작
9. 연구에 사용
2. 1. 1. 신뢰도
신뢰도는 특정 방식으로 계산된다.(A) 평정자간 신뢰도: 평정자간 신뢰도는 독립적인 평정자 간의 일치도 추정치이다. 이는 주관적인 응답에 가장 유용하다. 코헨의 카파, 크리펜도르프의 알파, 급내 상관 계수, 상관 계수, 켄달의 일치 계수 등이 유용한 통계 도구이다.
(B) 재검사 신뢰도: 재검사 절차는 검사의 시간적 일관성을 추정하는 것이다. 동일한 표본에 시간 간격을 두고 두 번 검사를 실시한다. 두 점수 집합 간의 상관 관계가 신뢰도의 추정치로 사용된다. 검사 조건은 동일하다고 가정한다.
(C) 내적 일관성 신뢰도: 내적 일관성 신뢰도는 항목 간의 일관성을 추정한다. 반분 신뢰도(스피어만-브라운 예측 공식)와 크론바흐 알파는 이 신뢰도의 인기 있는 추정치이다.[5]
(D) 동형 신뢰도: 이는 두 개의 다른 측정 도구 간의 일관성 추정치이다. 검사 또는 척도의 두 개의 동형 간의 상호 상관 관계가 동형 신뢰도의 추정치로 사용된다.
2. 1. 2. 타당도
척도 또는 검사의 타당도는 해당 도구가 측정하고자 하는 것을 측정하는 능력이다.[2] 타당도의 유형으로는 구성 타당도, 내용 타당도, 준거 타당도가 있다.구성 타당도는 수렴 타당도와 변별 타당도 및 요인 분석을 통해 추정한다. 수렴 타당도와 변별 타당도는 유사한 구성과 다른 구성 간의 상관 관계를 통해 확인한다.
내용 타당도는 해당 분야 전문가가 평가한다.
준거 타당도는 검사와 구성의 준거 변수(또는 변수들) 간의 상관 관계이다. 회귀 분석, 다중 회귀 분석, 로지스틱 회귀는 준거 타당도의 추정치로 사용된다.
2. 2. 문항 반응 이론
문항 반응 이론은 잠재 특성 모델을 기반으로 하는 현대 검사 이론이다. 모든 문항은 검사 응시자의 능력을 추정하는데, 이 능력 모수는 세타(θ)로 표시된다. 문항의 난이도는 b로 표시되는 난이도 모수로 나타낸다. 문항 반응 이론의 두 가지 중요한 가정은 국소적 독립성과 단일 차원성이다.[7]문항 반응 이론에는 1 모수 로지스틱 모델, 2 모수 로지스틱 모델, 3 모수 로지스틱 모델과 같은 세 가지 모델이 있으며, 다범주 IRT 모델도 유용하다.[7]
R 소프트웨어에는 IRT 분석에 유용한 'ltm' 패키지가 있다.
3. 요인 분석
요인 분석은 여러 변수 간의 상관 관계를 분석하여 변수들의 기저에 있는 공통 요인을 추출하는 통계적 방법이다. 주성분 분석에는 탐색적 요인 분석과 확인적 요인 분석 두 가지 유형이 있다.
3. 1. 탐색적 요인 분석
주성분 분석에는 탐색적 요인 분석과 확인적 요인 분석 두 가지 유형이 있다.[1]탐색적 요인 분석은 이론이 없거나 매우 잠정적인 이론으로 시작하는 차원 축소 기법이다.[1] 이는 심리 측정, 데이터의 다변량 분석 및 데이터 분석에 유용하다.[1] 일반적으로 변수의 k차원 상관 행렬 또는 공분산 행렬이 r < k인 k X r 요인 패턴 행렬로 축소된다.[1] 데이터를 추출하는 두 가지 방법으로는 주성분 분석과 공통 요인 분석이 있다.[1] 주축 요인 추출, ML 요인 분석, 알파 요인 분석, 이미지 요인 분석은 탐색적 요인 분석(EFA)의 가장 유용한 방법이다.[1] 탐색적 요인 분석은 직교(상관되지 않은 요인 생성) 및 사각(상관된 요인 생성)으로 분류할 수 있는 다양한 요인 회전 방법을 사용한다.[1]
R의 'psych' 패키지는 탐색적 요인 분석(EFA)에 유용하다.[1]
3. 2. 확인적 요인 분석
확인적 요인 분석(CFA)은 이론으로 시작하여 요인 분석을 수행하여 이론을 검증하는 요인 분석 기법이다. CFA는 요인을 실제 관찰 가능한 변수를 유발하는 잠재 변수로 간주하는 잠재 구조 분석이라고도 한다.[8][9] CFA의 기본 방정식은 다음과 같다.X = Λξ + δ
여기서 X는 관찰된 변수, Λ는 구조 계수, ξ는 잠재 변수(요인)이고 δ는 오차이다. 모수는 ML 방법을 사용하여 추정하지만 다른 추정 방법도 사용할 수 있다. 카이제곱 검정은 매우 민감하므로 다양한 적합도 측도가 사용된다.[8][9] R 패키지 'sem', 'lavaan'이 유용하다.
4. 실험 설계
심리학 연구에서는 실험 설계를 통해 인과 관계를 밝히고, 다양한 변인들의 영향을 분석한다. 실험적 방법은 심리학에서 매우 널리 사용되며, 그 역사는 100년 이상 거슬러 올라간다.
4. 1. 실험 심리학
실험 심리학은 심리학의 하위 분야로, 100년 이상 심리학에서 널리 사용되어 온 실험적 방법을 활용한다.[1]실험 심리학 데이터를 설계하고 분석하는 데는 t-검정, 분산 분석, 공분산 분석, 다변량 분산 분석, 다변량 공분산 분석, 이항 검정, 카이제곱 검정 등의 통계적 방법이 사용된다.[1]
5. 다변량 행동 연구
다변량 행동 연구는 심리학 분야에서 매우 인기를 얻고 있다. 이러한 방법에는 다중 회귀 분석, 조절 및 매개 회귀 분석, 로지스틱 회귀, 캐노니컬 상관 분석, 군집 분석, 다층 모형, 생존 분석, 구조 방정식 모형 등이 있으며, 심리학 통계에 매우 유용하게 사용된다.[10][11][9][12][13]
6. 심리통계학 관련 학술지
- 심리측정학
- 교육 및 심리 측정
- 평가
- 미국 평가 저널
- 응용 심리 측정
- 행동 연구 방법
- 영국 수학 및 통계 심리학 저널
- 교육 및 행동 통계 저널
- 수리 심리학 저널
- 다변량 행동 연구
- 심리 평가
- 구조 방정식 모델링
7. 심리 연구를 위한 소프트웨어
심리 연구를 위한 통계적 방법에는 다양한 소프트웨어 패키지를 사용할 수 있다. 이는 상용 소프트웨어(예: JMP, SPSS)와 오픈 소스(예: R)로 분류할 수 있다. 오픈 소스 제품 중 R 소프트웨어가 가장 인기가 많다. R에 대한 많은 온라인 참고 자료가 있으며, 심리학자를 위한 R 전문 서적도 쓰여지고 있다.[14] R의 "psych" 패키지는 심리학자에게 매우 유용하다. "lavaan", "sem", "ltm", "ggplot2" 등이 인기 있는 패키지이다. PSPP, KNIME도 다른 무료 패키지이다. 상용 패키지에는 JMP, SPSS 및 SAS가 있다. JMP와 SPSS는 책에서 흔히 언급된다.
참조
[1]
서적
Modern Statistics for the Social and Behavioral Sciences: A Practical Introduction
CRC Press
[2]
서적
Psychometric Theory
McGraw-Hill
[3]
서적
Statistical theories of mental test scores
Addison-Wesley
[4]
서적
Introduction to Psychometric Theory
Routledge
[5]
논문
Coefficient alpha and the internal structure of tests
[6]
서적
Psychological Testing: A Practical Approach to Design and Evaluation
Sage Publications
[7]
서적
Item Response theory: Principles and Applications
Kluwer
[8]
서적
Structural Equations with Latent Variables
John Wiley & Sons
[9]
서적
Latent Variable Models: An Introduction to Factor, Path, and Structural Analysis
Lawrence Erlbaum
[10]
서적
Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis
The Guilford Press
[11]
서적
Categorical data analysis
Wiley
[12]
서적
Applied logistic regression analysis
Sage Publications
[13]
서적
Using Multivariate Statistics
Allyn and Bacon
[14]
서적
Statistics for Psychology Using R
SAGE
[15]
서적
Modern Statistics for the Social and Behavioral Sciences: A Practical Introduction
CRC Press
[16]
서적
Psychometric Theory
McGraw-Hill
[17]
서적
Statistical theories of mental test scores
Addison-Wesley
[18]
서적
Introduction to Psychometric Theory
Routledge
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