길이나 무게와 같은 물리적인 특성이 아닌, 모호하고 추상적인 개념(construct)을 측정하는 경우를 생각해 보겠습니다.
예를 들어서, ‘의도(intention)’라는 개념을 측정한다고 가정해 봅시다.
‘의도’라는 개념은 눈에 보이거나 형체를 알 수 있는 물리적인 특성을 가지고 있지 않습니다.
연구자는 모호하고 추상적인 개념을 가지고 있는 ‘의도’를 어떻게 측정할까요?
위의 질문을 조금 다르게 표현 한다면, 연구자는 모호하고 추상적인 개념을 가지고 있는 ‘의도’를 어떻게 측정해야 정확하게(valid) 측정하였다고 말을 할 수 있을까요?
여러 종류의 타당도 중에서 ‘구성 타당도’라는 형태의 타당도가 있습니다.
구성 타당도는 “the degree to which a test measures an intended hypothetical construct”로 정의할 수 있습니다.
즉, 내가 측정하고자 하는 가설적 개념을 얼마나 정확하게 측정할 수 있는지의 정도를 뜻합니다.
연구자가 어떠한 ‘개념(construct)’의 값을 측정할 때에는 반드시 적정한 수준의 구성타당도를 가지는 도구에 의해서 그 값을 측정하였다라는 점을 논문에서 기술해야 합니다.
구성 타당도를 확보하기 위해서 연구자가 할 수 있는 일은 크게 2가지 입니다.
첫 번째는, 전문가의 의견을 구하는 것이고,
두 번째는, 관련 연구논문들이 어떻게 ‘개념 (construct)’을 측정하였는지 관찰하고, 필요한 경우에는 그대로 인용(adapt)하거나, 또는 자기의 연구에 맞게 수정(adapt & revise)하는 것 입니다.
앞서 예를 들었던 ‘의도(intention)’라는 개념을 측정하기 위해서 저의 한 연구논문에서 다음과 같은 4개의 설문문항을 구성하였습니다:
Intention (Lee, Hsieh, & Ma, 2011)
(1) Given the opportunity, I would use YouTube for learning procedural tasks in the future.
(2) I will recommend others to use YouTube for learning procedural tasks.
(3) I intend to use YouTube to learn procedural tasks in the future.
(4) I intend to use YouTube as an autonomous procedural learning tool.
(Lee, Hsieh, & Ma, 2011)를 적은 이유는, 다른 연구자의 연구논문을 이용하여 저의 연구주제에 맞게 수정하였음을 명시하기 위함입니다.
