자주 묻는 질문

Frequently asked questions

modidoc 사용에 관한 질문과, 척도 개발 과정에서 자주 마주치는 방법론 질문을 나누어 정리했습니다. 수치 기준에는 출처를 함께 적었습니다.

modidoc 사용

Using modidoc

modidoc은 무엇을 하는 서비스인가요?

modidoc은 논문용 심리측정 척도 개발을 자동화하는 플랫폼입니다. 논문 초록을 입력하면 구인 추출, 리커트 문항 생성, EFA와 CFA 실행, 타당도·신뢰도 검증, 방법론 절 초안 작성까지 하나의 파이프라인으로 진행합니다. KCI·SSCI·Scopus 등재지의 심사 기준을 전제로 설계되었습니다.

설문 배포와 응답 수집도 되나요?

되지 않습니다. modidoc은 측정 도구와 그 심리측정적 근거를 만드는 데까지 다룹니다. 완성된 설문지와 코드북을 내보내 다른 설문 플랫폼으로 배포하고, 수집한 응답 데이터를 다시 올려 타당화 단계를 진행하는 방식입니다.

이미 개발된 척도를 검증하는 데도 쓸 수 있나요?

쓸 수 있습니다. 기존 척도의 문항과 응답 데이터를 올리면 요인 구조 확인, 신뢰도와 타당도 산출, 집단 간 측정 동일성 검증을 수행합니다. 문항을 새로 만드는 앞 단계를 건너뛰고 타당화 단계부터 시작하는 경로입니다.

무료로 어디까지 쓸 수 있나요?

무료 플랜은 프로젝트 1개와 월 5회 요인 추출을 기간 제한 없이 제공합니다. 그 이상이 필요하면 단건 결제 66,000원으로 프로젝트 1개를 만료 없이 쓰거나, Researcher 플랜(월 44,000원, 연 330,000원)으로 무제한 사용할 수 있습니다.

AI가 만든 문항을 논문에 써도 되나요?

생성된 문항을 그대로 쓰는 것이 아니라 검증 절차를 거쳐야 합니다. modidoc은 문항 생성과 함께 내용 타당도 검증(CVR·CVI), 인지 면접, 요인 분석을 파이프라인에 두고 있어 그 절차가 산출물로 남습니다. 또한 AI 도구를 사용했다면 논문에 그 사실과 범위를 밝혀야 합니다. 생성형 AI는 저자가 될 수 없습니다.

척도 개발 방법론

Scale development methodology

척도 개발에는 어떤 절차가 필요한가요?

구인 정의와 내용 타당도 검증, 문항 생성, 예비조사, 탐색적 요인 분석, 확인적 요인 분석, 수렴·판별 타당도 검증이 기본 골격입니다. 집단 비교를 계획한다면 측정 동일성 검증이 추가되고, 구조방정식을 쓸 계획이라면 모형 식별과 표본 크기 점검이 앞에 붙습니다.

EFA와 CFA는 무엇이 다른가요?

EFA는 요인 구조를 탐색하고 CFA는 설정한 구조가 데이터에 맞는지 확인합니다. 새로 만든 척도라면 EFA로 구조를 찾은 뒤 다른 표본에서 CFA로 확인하는 순서가 표준입니다. 같은 표본에서 EFA와 CFA를 모두 돌리면 확인의 의미가 없어지므로 표본을 나누거나 별도로 수집합니다.

CFA 적합도 기준값은 얼마인가요?

CFI는 0.90 이상(우수 0.95 이상), SRMR은 0.08 이하가 널리 쓰이며 출처는 Hu & Bentler(1999)입니다. RMSEA는 0.08 이하(우수 0.06 이하)로 Browne & Cudeck(1993)에서 나왔습니다. 세 지표를 함께 보고하고 RMSEA는 90% 신뢰구간을 병기하는 것이 원칙입니다.

AVE가 0.5에 못 미치면 논문을 쓸 수 없나요?

쓸 수 있습니다. AVE 0.5 이상은 Fornell & Larcker(1981)의 권고 기준이며 절대 조건이 아닙니다. 합성신뢰도가 안정적이고 문항이 이론적으로 일관된다면 제한점에 명시하고 진행하는 사례가 많습니다. 다만 여러 요인에서 동시에 미달한다면 요인 구조 자체를 재검토하는 편이 낫습니다.

측정 동일성은 언제 검증해야 하나요?

집단 간 비교를 하는 연구라면 비교 분석 전에 검증합니다. 평균 비교를 하려면 절편 동일성까지 성립해야 하며, 판단 기준은 ΔCFI 0.01 이하(Cheung & Rensvold, 2002)와 ΔRMSEA 0.015 이하(Chen, 2007)입니다. 두 기준값의 출처가 다르므로 인용할 때 구분해야 합니다.

CFA에 표본이 몇 명 필요한가요?

모형에 따라 다르므로 단일한 숫자는 없습니다. 200명 이상, 사례 수 대 추정 모수 비율 10대 1 이상이 흔히 쓰이는 경험칙입니다. 논문에서 표본 크기 정당화를 요구받는다면 RMSEA 기반 검정력 분석(MacCallum, Browne & Sugawara, 1996)으로 산출합니다. G*Power는 회귀·분산분석용이라 구조방정식에는 적용되지 않습니다.

각 단계의 판단 기준은 방법론 가이드에서 자세히 다룹니다. 제품 범위와 다루지 않는 영역은 modidoc이란 페이지에 정리해 두었습니다.