역코딩이란 무엇입니까? (정의 & #038; 예)

에 의해 벤자민 앤더슨 7월 21, 2023 가이드 댓글 0개

설문조사나 설문지를 만들 때 연구자들은 개인이 일관된 응답을 할 수 있도록 때때로 “긍정적인” 질문을 “부정적인” 방식으로 바꾸어 표현합니다.

예를 들어, 다음 두 가지 질문을 고려해 보십시오.

1. 나는 새로운 프로젝트를 할 때 소규모로 작업하기보다는 혼자 작업하는 것을 선호한다.

2. 나는 선택의 여지가 있으므로 새로운 프로젝트를 혼자 진행하기보다는 소규모 그룹으로 작업하는 것을 선호합니다.

질문 1의 경우 “전적으로 동의함”은 내향성에 해당합니다. 그러나 질문 2에서 “매우 동의함”은 외향성에 해당합니다.

우리는 질문 2가 역코딩 되었다고 말합니다.

두 질문 모두 개인의 내향성과 외향성의 수준을 측정하려고 하지만 반대 표현을 사용합니다.

내향성 또는 외향성 수준을 결정하기 위해 개인에게 종합 점수를 할당할 때 역코딩된 질문도 역점수를 매기는 것이 중요합니다.

다음 예에서는 역코딩된 질문의 점수를 반대로 바꾸는 방법을 보여줍니다.

연구자가 이전 두 질문을 사용하여 개인에게 “내향성” 점수를 할당한다고 가정해 보겠습니다. 점수가 높을수록 내향성이 높은 것을 의미합니다.

연구자가 ‘매우 동의함’에 5, ‘동의함’에 4, ‘동의도 반대도 아님’에 3, ‘반대’에 2, ‘전적으로 동의하지 않음’에 1의 값을 할당했다고 가정해 보겠습니다.

그런 다음 첫 번째 질문에 “매우 동의”라고 답하고 두 번째 질문에 “전적으로 동의하지 않음”이라고 답한 사람의 전체 평균 점수를 고려하세요.

1. 나는 새로운 프로젝트를 할 때 소규모로 작업하기보다는 혼자 작업하는 것을 선호한다.

2. 나는 선택의 여지가 있으므로 새로운 프로젝트를 혼자 진행하기보다는 소규모 그룹으로 작업하는 것을 선호합니다.

평균 점수는 다음과 같이 계산됩니다: (5 + 1) / 2 = 3 . 이렇게 하면 내향적인 사람과 외향적인 사람 사이에서 완벽하게 나타날 수 있습니다.

그러나 개별 질문을 읽어보면 두 시나리오 모두에서 혼자 작업하는 것을 선호한다는 것을 알 수 있습니다. 그들은 훨씬 더 높은 내향성 점수를 받아야 합니다.

두 번째 질문은 역코딩되어 있으므로 표기를 반대로 해야 합니다 .

이를 수행하는 가장 쉬운 방법은 가능한 최대 점수(5)를 선택하고 1을 추가하는 것입니다. 그런 다음 원래 점수를 빼서 역 득점 값을 얻습니다.

예를 들어:

그런 다음 첫 번째 질문에 “매우 동의”라고 답하고 두 번째 질문에 “전적으로 동의하지 않음”이라고 답한 사람의 전체 평균 점수를 고려하세요.

1. 나는 새로운 프로젝트를 할 때 소규모로 작업하기보다는 혼자 작업하는 것을 선호한다.

2. 나는 선택의 여지가 있으므로 새로운 프로젝트를 혼자 진행하기보다는 소규모 그룹으로 작업하는 것을 선호합니다.

평균 점수는 다음과 같이 계산됩니다: (5 + 5) / 2 = 5 . 이는 그들이 최대의 내향성 점수를 받았다는 것을 의미합니다. 이는 질문에 대한 응답을 고려하면 의미가 있습니다.

참고 1 : 실제로 대부분의 설문조사에는 2개 이상의 질문이 포함되지만, 단순화를 위해 이 예에서는 2개의 질문만 사용했습니다.

참고 2 : 이 예에서는 문제 채점을 수동으로 취소하지만 대부분의 통계 소프트웨어에는 문제 코드를 취소할 수 있는 기능이 있습니다.

다음 자습서에서는 설문지 및 설문 조사에 일반적으로 사용되는 기타 용어를 설명합니다.

안녕하세요. 저는 통계학 교수를 퇴직하고 전임 통계 교사로 변신한 벤자민입니다. 통계 분야의 광범위한 경험과 전문 지식을 바탕으로 Statorials를 통해 학생들에게 힘을 실어주기 위해 지식을 공유하고 싶습니다. 더 알아보기