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일반적으로 척도문항 점수는
5점척도: 1점(매우부정) ~ 3점(보통) ~ 5점(매우긍정) 또는
7점척도: 1점(매우부정) ~ 4점(보통) ~ 7점(매우긍정) 등으로
점수가 매겨 집니다.
그러나 이를 100점만점으로 환산할 경우
무조건 매우부정을 0점(Min), 매우긍정을 100점(Max)으로 정할 수는 없습니다.
왜냐하면 100점만점에 의한 점수는
통상적으로 인지되는 느낌에 좌우될 수 있기 때문입니다.
즉,
사람들이 100점만점에 의한 시험점수에 익숙해 있기 때문에
Min 을 0점으로 했을 경우, "보통"에 해당하는 "50점" 이라는 점수가
과연 사람들에게 "보통이다" 라는 느낌을 줄 수 있는가 하는 것입니다.
오히려
통상 낙제점수라고 인식되는 40점을 최하점(Min) 정도로 했을때
40점(Min)과 100점(Max)의 가운데에 해당하는 "70점" 정도가
"중간쯤에 해당하겠군" 이라는 자연스러운 느낌을 줄 수도 있습니다.
이와같이 100점만점으로의 환산은
척도문항 질문의 성격이나 분석결과가 사용되는 논문,레포트 등의 상황에 따라
환산점수 안배가 달라져야 할 것입니다.
굳이 공식을 적용해 본다면
k점척도 점수 X를 100점만점으로 환산한 점수 P는
P = Min + {A * (X - 1)} ☜ A = (Max - Min) / (k -1)
예를들어
5점척도(k=5) 에서 "보통"에 해당하는 3.0점을
최하점(min)이 40점인 100점(Max)만점으로 환산할 경우
A = (100 - 40) / (5 - 1) = 15
P = 40 + {15 x (3.0 - 1)} = 70(점)
물론 최하점(Min)을 0점으로 공식에 적용했을 경우 3.0 은 50점으로 환산됩니다.
해당 문항에 대한 응답데이터 전체의 척도 평균값을
위 공식으로 계산하여 분석결과물에 곧바로 사용하실 수도 있고
모든 응답데이터 각각에 대한 100점만점 환산 데이터가 필요하신 경우
SPSS 에서 위 공식을 대입한 "COMPUTE" 명령을 사용하여
100점만점으로 환산된 새로운 변인을 생성시키면 될 것입니다.
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