5. 심리검사의 기본개념

05. 심리검사의 기본개념

 

05-01. 변인 및 척도

변인의 개념: 변인(variable)이란 서로 다른 수치를 부여할 수 있는 모든 사건이나 대상의 속성을 말한다. 예를 들어 성별은 남자에게 1, 여자에게 2라는 수치를 부여할 수 있기 때문에 하나의 변인이다. 마찬가지로 연령, 불안수준, 학과목 성적, 친구의 수, 스트레스 수준, 직무만족, 직업선호도 등도 직업상담 연구자가 관심을 갖는 변인일 수 있다. 변인의 측정은 모든 연구에서 필수적인 일이다.

척도의 개념: 실증적 연구에서 변인을 측정하는 것은 필수적이다. 측정이란 현상에 대해 체계적으로 수치를 부여하는 과정이고, 이들 수치를 분석자료로 삼아 결론을 내리게 된다. 이들 수치를 체계적으로 할당하는 데 사용하는 도구를 측정도구라 하는데, 일반적으로 척도(scale)라고 부른다. 예를 들어 몸무게를 재기 위한 체중계나 키를 재기 위한 신장계, 인간의 내적 특성을 재기 위한 심리검사들은 모두 척도들이다.

 

①명명척도: 숫자의 차이가 대상에 따라 측정한 속성이 다르다는 것만을 나타내는 척도이다. 축구선수나 배구선수의 등번호나 자료처리를 위한 주민번호의 남자1, 여자2

-어떤 사물을 지칭하거나 분류하기 위한 척도  ex)주민등록번호에서 남자1,여자2

②서열척도: 숫자의 차이가 측정한 속성의 차이에 관한 정보 뿐 아니라, 그 순위관계에 대한 정보도 포함하고 있는 척도이다. 예를 들어 학급석차의 경우 1,2,3이라는 숫자를 통해 각기 성적이 다르다는 사실과 성적이 더 좋다, 나쁘다는 추가적인 정보를 알 수 있다.

-크기나 중요성에 기준하여 측정결과들의 순위를 매기는 척도 ex)학급석차 매기는 것

③등간척도: 명명척도와 서열척도가 제공하는 정보 이외에 추가로 수치 사이의 간격이 동일하다는 정보를 제공하는 척도이다.

[수치상의 차이가 실제 측정한 속성간의 차이와 동일한 숫자집합을 말한다. 따라서 등간척도는 할당된 수의 차이가 ‘다르다’는 차이정보와 ‘더 ~하다’는 서열 정보 외에도, 수의 차이가 반영하는 속성의 차이가 동일하다는 등간정보도 포함하고 있다.]

-동일한 측정단위 간격마다 동일한 차이를 부여하는 척도 ex)온도계로 측정한 온도차이

④비율척도: 차이정보와 서열정보, 등간정보 외에 수의 비율에 관한 정보도 담고 있는 척도이다. 예를 들면 절대영이 있는 키나 몸무게의 경우 100센티미터는 10센티미터의 10배이고 1킬로그램은 100그램의 10배가 된다.

-수치가 크기의 차이뿐 아니라, 그 비율까지 나타내 주는 것으로 가장 폭넓은 척도 ex)키, 몸무게

 

05-02. 통계적 기본개념들

 

①분포: 자료를 제시하는 가장 기본적인 방법으로, 일단 빈도분포를 만들어 볼 수 있다. 이런 분포도의 사례수가 충분하다면 대개 종모양의 정상분포로 이루어 진다.

②평균: 한 집단의 특성을 가장 간편하게 표현하기 위해 개발된 개념이다. 대표값(중앙치,최빈치,평균치 등)을 이용한다.

③표준편차: 한 집단의 수치가 얼마나 동질적인지를 표현하기 위해 개발한 통계치 중의 하나이며, 다른 말로 하면 변산성을 표현하기 위한 통계치이다. 개념적으로 말하면 ‘집단의 각 수치들이 그 집단의 평균치로부터 평균적으로 얼마나 떨어져 있는가’, 즉 점수들이 평균에서 벗어나 평균거리를 나타내는 통계치이다. 따라서 이 값이 클수록 해당 집단의 사례들이 서로 이질적이라는 것이 된다.

어떤 점수의 분포가 정상분포라면, 전체 사례의 68% 정도가 평균을 중심으로 1표준편차(1SD)보다 크거나 작은 값을 갖게 되며, 2표준편차(2SD) 내의 점수대에 전체 사례의 95%가, 3표준편차(3SD) 내의 점수대에 99%가 있게 된다. 예를 들어 평균이 100이고 표준편차가 15인 정상분포가 있다면, 85~115점(평균±1SD)대에 전체 사례의 68%가 속하게 되고, 70~130점(평균±2SD) 안에 전체의 95%가 속하게 된다. 다시 말하면 어떤 사람의 점수가 130점이라면 이 점수는 상위 2.5%에 해당하는 점수라는 뜻이 된다.

③표준점수와 표준화점수

표준점수: 점수변환의 성질을 이용해서 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 변환한 값을 표준점수(Z점수)라고 한다. 표준점수는 원점수에서 평균을 뺀 후 표준편차로 나눈 값이다.

Z=(X-M)/S, 표준편차는 서로 다른 체계로 측정한 점수들을 동일한 조건에서 비교할 수 있게 해준다.

표준화점수: 표준점수에 상수를 더하거나 곱해서 친숙한 수치로 변환하는 것으로, 이렇게 만든 점수를 표준화점수라고 한다. 표준화점수의 대표적인 예는 T점수인데, 원점수를 변환해서 평균이 50이고 표준편차가 10인 분포로 만든 것인데, T=10×표준점수(Z)+50, T점수를 이용하는 대표적인 검사는 미네소타 다면적 인성검사(MMPI)이다. 그 외 지능검사 중에서 웩슬러 지능검사는 평균이 100이고 표준편차가 15가 되도록 점수를 변환해서 사용하고 있다.

 

Z점수: 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 변환한 점수를 의미하는데, 이 점수는 원점수에서 평균을 뺀 후 표준편차로 나눈값이다. Z=(원점수-평균)÷표준편차 T점수: 표준점수의 한 종류로 Z점수를 일반인이 쉽게 이해할 수 있도록 평균은 50점이고 표준편차는 10인 단위로 변환한 점수이다. T=50+10Z

 

④상관계수: 두 변인(예,지능지수, 학업성적)이 서로 일정한 관련성을 갖고 있는 정도를 나타낼 수 있도록 개발된 통계치가 상관계수이다. 상관계수를 분석하는 것은 검사의 신뢰도나 타당도를 분석할 때 매우 널이 이용된다. 가장 보편적인 방법은 피어슨의 적률상관계수이다. 상관계수는 -1에서 +1까지의 값을 갖도록 제작되었다. 상관계수가 +1이라는 것은 한 변인의 수치가 한 단위 커지면, 다른 변인의 수치도 한 단위만큼 커진다는 것을 뜻한다. 상관의 크기는 산포도를 그려봄으로써 알 수 있다.

※상관계수의 크기에 영향을 미치는 요인으로는 점수의 제한, 서로 다른 두 집단의 결합 등이 있다.