1) 초기 문항 도출을 위한 심층면담

초기 문항을 도출하기 위해 국내에 거주하는 65세 이상 남녀 노인을 대상으로 성별, 나이, 교육수준, 경제상태, 결혼상태 및 거주형태 등을 고려하여 의도 표출(maximum variation sampling)하였다. 자료수집기간은 2016년 6월 28일부터 7월 5일까지였으며, 평균 면담 횟수는 1~2회로, 1회 면담시간은 40~50분 정도 소요되었다. 심층면담은 의미있는 진술이 더 이상 새롭게 발견되지 않는 포화상태까지 이루어 졌으며, 총 10명으로 여성 6명, 남성 4명이었다. 참여자의 평균 연령은 80.40±8.73세이었으며, 교육수준은 무학 4명, 초졸 1명, 중졸 3명, 고졸 1명과 대졸 1명이었다. 거주형태는 가족 동거노인이 4명, 독거노인이 6명이었으며, 자녀수는 평균 2.10±1.85명이었다.

심층 면담을 위한 주 질문은 “외로움을 느끼십니까?”이며, 보조 질문은 “주로 언제 외로움을 느끼십니까?”, “무엇 때문에 외롭다고 생각하십니까?”, “외로울 때 어떤 생각이나 느낌이 드십니까?”, “외로움을 극복하기 위해 어떻게 노력하십니까?”, “노인이라서 더 외롭다고 느끼는 점이 있으십니까?” 등이었다. 본 연구에서는 심층 면담을 통해 수집된 자료를 반복적으로 읽고 Colaizzi [12]의 방법으로 의미있는 진술과 재진술로부터 의미를 끌어내어 주제(themes), 주제묶음(theme clusters), 범주화(categories) 과정을 거쳐 문항을 도출하였다. 면담내용은 참여자의 동의하에 녹음을 하였으며, 바로 필사하였다. 또한 면담 중 대상자의 언어 및 비언어적인 행동을 노트에 기록하여 정확하고 완전한 정보를 얻고자 하였다.

심층 면담의 자료분석은 타당성 및 진실성을 확보하고자 Lincoln과 Guba [13]의 네 가지 엄정성 평가 기준에 따라 평가하였다. 첫째, 사실적 가치(truth value)를 평가하기 위해 참여자 2인에게 분석된 결과가 참여자의 경험적 진술과 일치하는지 확인하였다. 둘째, 적용 가능성(applicability)을 평가하기 위해 참여자가 아닌 노인 2인에게 그들이 외로움을 느끼는 경험과 본 연구의 결과가 일치하는지 확인하였다. 셋째, 일관성(consistency)을 확보하기 위해서는 질적 연구 전공 간호학 교수 1인에게 자료의 해석과 분석에 대한 평가를 받고 지속적인 범주화 과정을 거쳤다. 마지막으로, 중립성(neutrality)을 확보하기 위해 연구에 대한 편견을 갖지 않고자 질문 전 정답이나 오답이 없다고 미리 알렸으며, 답변에 대해 논평을 하지 않고, 연구에 대한 선 이해나 가정 등을 기술하는 작업을 통해 객관성을 유지하였다. 심층면담을 통한 질적 연구 결과는 내면적 외로움과 외부 관계에서 오는 외로움으로 범주화 되었으며, 내면적 외로움은 개인과 관련된 외로움으로, 외부 관계에서 오는 외로움은 가족, 친구, 사회와 관련된 외로움으로 구성되었다. 본 연구에서 심층면담을 통해 도출된 외로움은 본인 내면에서 느껴지는 쓸쓸한 느낌이나 외부 관계의 부족 또는 결핍으로 인해 노인이 주관적으로 느끼는 불유쾌한 경험을 의미한다. 문항도출시 관련 선행연구와 기존 외로움 도구들에 대하여 함께 검토하였다.

2) 내용타당도 검증

일반적으로 의견, 신념이나 태도를 측정할 때는 리커트 척도법(Likert scaling)이 주로 사용되는데[11], 4점 Likert 척도는 중심경향성을 최소화하여 천장/바닥 효과를 피할 수 있으며, 노인과 같이 인지능력이 상대적으로 낮은 경우에 적합하다고 하여[11] 본 연구에서는 노인이 이해하기 쉽도록 1점(전혀 아니다), 2점(아니다), 3점(그렇다), 4점(매우 그렇다)으로 구성하였으며, 점수가 높을수록 외로움 정도가 높음을 의미한다.

심층 면담을 통해 도출된 26문항에 대하여 전문가 10인에게 내용타당도를 검증받았다[14]. Content Validity Index (CVI) 측정을 위한 도구의 내용은 내면적 외로움의 하위요인인 개인 8문항과 외부 관계에서 오는 외로움의 하위요인 가족 6문항, 친구 6문항, 사회 6문항으로 구성되었다. 전문가 집단은 성인 간호학 교수 2인, 노인 간호학 교수 1인, 정신 간호학 교수 1인, 간호학 박사 3인, 너싱홈 운영자 1인, 도구개발 수업을 이수한 박사학위과정생 2인으로 이루어졌다. 어휘의 정확성과 표현의 적절성 확보를 위해서는 국립국어원의 자문을 받았다. 전문가의 의견에 따라 26문항 중 일부 문항을 수정·보완하고 1문항을 추가하였으며, 문항 수준 내용타당도 지수(Item-level Content Validity Index [I-CVI])가 기준치 .78 미만[14]으로 나타난 2문항을 삭제하였다. 나머지 25문항의 I-CVI값은 .80~1.00으로 기준을 충족하였으며, 척도 수준 내용타당도 지수(Scale-level Content Validity Index [S-CVI]) 중 S-CVI/Ave (averaging)가 .95로 나타나 기준치 .90 이상[15]을 충족하였다.

3) 예비조사

예비조사는 S시에 있는 경로당에서 65세 이상 남녀 노인 40명을 대상으로 시행하였다. 이들의 평균 연령은 78.03±8.37세였으며, 여성 47.5%, 남성 52.5%이었다. 교육 수준은 무학 37.5%, 초졸 17.5%, 중졸 15.0%, 고졸 15.0%, 대졸 이상 15.0%이었다. 예비조사 결과, 문항의 길이와 적절성, 응답 소요시간과 문항의 난이도는 문제가 없었으나, “젊은 사람들은 노인인 나에게 무관심하다.” 문항의 의미가 모호하며, 노인의 외로움을 측정하는 내용과 거리가 있는 것 같다는 대상자들의 의견에 따라 해당 문항을 삭제하였다. 예비조사를 통해 도출된 24개의 초기 문항은 내면적 외로움과 외부 관계에서 오는 외로움으로 구성되었으며, 하위요인별로는 개인 7문항, 가족 6문항, 친구 7문항과 사회 4문항으로 이루어졌다.

1) 연구 대상

본 연구 대상자의 표적 모집단(target population)은 한국에 거주하는 65세 이상 남녀 노인이며, 근접 모집단(accessible population)은 S시와 K도에 거주하는 65세 이상 남녀 노인이다. 대상자는 언어적 의사소통이 가능한 노인 중, 의사에게 치매 등 인지기능 장애를 진단받지 않고, 정신과적 기왕력이나 정신과적 약물(항정신병 약물, 항우울제, 항불안제나 수면제 등)을 복용하지 않는지 대상자에게 직접 질문하여 선정하였다.

도구 개발을 위한 대상자 모집 시 탐색적 요인분석의 경우 Hinkin [16]의 기준에 따라 150명 이상이 적합하다고 하여 150명을 모집하였으며, 확인적 요인분석의 경우 Anderson과 Gerbing [17]의 기준에 따라 최소 150명 이상의 표본이 필요하다고 하여 150명을 모집하였다. 또한, 본 연구에서는 표본 추출을 위해 성별에 따른 할당 표본 추출법(quota sampling)을 사용하였는데, 2015년 기준 65세 이상 수도권 거주 노인의 성비가 여성 56.8%, 남성 43.2%로 나타나[18], 본 연구에서도 여성과 남성의 비율을 6:4로 모집하였다. 따라서 본 연구에서는 탈락률 15.0%를 고려하여 총 345명 모집하였으나, 응답이 불성실하거나 중도에 탈락한 23명을 제외하고 결측치가 없는 최종 322명의 자료를 분석하였다. 동일한 대상으로 탐색적, 확인적 요인분석을 시행하게 되면 구성타당도와 모형적합도가 과장되게 나타난다고 하여[16], 본 연구에서는 SPSS program의 케이스 무작위 표본 추출 방법을 통해 총 322명을 탐색적 요인분석 172명과 확인적 요인분석 150명으로 무작위 추출하여 구분하였다.

2) 자료수집 및 윤리적 고려

본 연구의 내용과 방법에 대하여 H대학교 기관생명윤리위원회의 승인을 받았다(IRB No. HYI-16-104-2). 해당기관에 공문을 보내 자료수집에 대한 허락을 구하였으며, 참여자들에게 연구의 목적과 방법, 대상자의 비밀 보장, 사생활 보호, 중도 철회, 자발적 동의 등을 고지하여 연구참여에 대한 서면 동의서를 받았다. 2016년 7월 20일부터 2016년 8월 10일까지 S시와 K도의 노인 복지관 3곳(95명), 경로당 5곳(87명), 노인복지센터(54명), 공원(58명), 아파트 단지 내(28명)에서 자료를 수집하였다. 설문 조사는 본 연구자 1인이 대상자와 일대일 면접 방식으로 시행하였으며, 고령이거나 시력이 좋지 않은 노인에게는 설문 문항을 직접 읽어주고 응답을 대신 표기하는 방법으로 진행하였다. 설문조사에 소요된 시간은 1인당 15~25분 정도였다.

3) 측정 도구

4) 자료분석 방법

본 연구의 자료는 SPSS/WIN 22.0 version과 AMOS/WIN 22.0 version (SPSS Inc., Chicago, USA), MedCalc software version 16. 4. 3 (MedCalc Software, Mariakerke, Belgium)을 이용하여 분석하였다. 첫째, 본 연구 대상자의 인구통계학적 특성은 기술 통계로 분석하였으며, 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석 대상자의 동질성 검증은 교차분석으로 확인하였다. 둘째, 문항 분석에서 문항의 편중 정도를 확인하기 위해 각 문항의 평균, 표준편차, 왜도와 첨도를 평가하였다. 해석 용이성을 평가하기 위해서는 전체 점수의 분포를 바닥 효과(floor effect)와 천장 효과(ceiling effect)를 통해 확인하였다. 셋째, 타당도 중 구성타당도를 검증하기 위해 탐색적, 확인적 요인분석을 시행하였으며, 수렴, 변별 타당도를 확인하였다. 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis [EFA])은 주축요인법(Principal Axis Factoring [PAF])과 사각 회전 방식(oblique rotation) 중 직접 oblimin 방식을 이용하였으며, 스크리 도표, 고유값과 누적 분산 퍼센트 기준 등을 통해 요인의 개수를 정하였다. 넷째, 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis [CFA])에서 적합도 지수는 χ²통계량(p값), Normed χ² (Chi-square minimum/degree of freedom [CMIN/DF]), 표준원소간 평균자승 잔차(Standardized Root Mean Residual [SRMR]), 근사원소 평균자승 오차(Root Mean Square Error of Approximation [RMSEA]), 증분적합지수(Incremental Fit Index [IFI]), 비교 적합지수(Comparative Fit Index [CFI]), 간명표준 적합지수(Parsimonious Normed Fit Index [PNFI])와 간명비교 적합지수(Parsimonious Comparative Fix Index [PCFI])를 평가하였다. 다섯째, 수렴, 변별 및 동시타당도를 검증하기 위해서 우울, 불안, 외로움 측정도구로 각각 측정한 점수와 KGLS 점수 간의 상관관계를 Pearson correlation test로 평가하였다. 여섯째, 절단점(cut-off score)을 추정하기 위해 ROC 곡선하면적의 민감도와 특이도를 산출하였으며, ROC 곡선의 곡선하면적(area under the curve [AUC])을 통해 측정도구의 타당도(정확도)를 평가하였다. 마지막으로 신뢰도 중 안정성(stability) 신뢰도를 검증하기 위해 검사-재검사 신뢰도(test-retest reliability)인 급내 상관계수(Intraclass Correlation Coefficient [ICC])를 측정하여 평가하였으며, 동질성(homogeneity) 신뢰도를 검증하고자 문항-총점 간 상관관계(corrected Item Total Correlation [ITC])와 내적 일관성 신뢰도(Cronbach's α 계수)를 평가하였다.

1) 구성타당도

(1) 탐색적 요인분석

본 연구에서는 측정 문항들이 공통적으로 갖는 의미있는 구조를 추출하기 위해 주축요인법(PAF)으로 요인을 추출하였으며, 하위요인 간에 상관관계가 존재하므로 사각회전 방법인 직접 oblimin 방식을 이용하였다. 우선, 요인분석에 적합한 자료인지 확인하기 위해 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)과 Bartlett 구형성 검정을 실시하였다. 본 연구에서 KMO값은 .89로 1에 근접하여 문항 간의 공통적인 잠재요인이 존재하는 것으로 나타났고, Bartlett 구형성 검정 근사카이 제곱값은 1309.89 (p<.001)로 기준치 p<.05에 부합하여 요인분석에 적합한 자료[26]임이 확인되었다.

본 연구에서는 22문항에 대해 탐색적 요인분석을 시행하였으며, 구조행렬과 패턴행렬의 결과를 토대로 하위요인을 추출하였다[11]. 문항 추출시 요인부하량은 .40 이상, cross factor loadings로 요인 간 요인부하량(Factor Loading [FL]) 값이 .20보다 작은 차이를 보이는 것은 삭제하는 것을 기준으로 삼았다[28]. 분석결과, 구조행렬에서 모든 문항의 요인부하량은 40 이상이었으나[28], 10문항(3, 4, 5, 7, 8, 16, 19, 21, 23, 24번)이 2가지 요인에 중복(cross factor loadings)으로 속하면서 요인 간 FL값의 차이가 .20 미만으로 나타나 패턴행렬을 통해 확인하였다. 그 결과, 4번, 7번과 21번 문항의 FL값이 .40 미만이면서 cross factor loadings로 나타나 삭제하였고, 3번, 16번, 24번 문항은 cross factor loadings로 요인 간 FL값이 .20보다 작은 차이를 보여 삭제하였다[28]. 제거 후 남은 16문항에 대하여 2차 탐색적 요인분석을 시행한 결과, 구조행렬에서 FL값은 모두 .40 이상이었으나 5문항(8, 10, 15, 19, 23번)이 cross factor loadings로 나타나, 이들 문항을 패턴행렬을 통해 확인하였다. 그 결과, 23번 문항만 FL값이 .40 미만이면서 cross factor loadings로 나타나 삭제하였다. 제거 후 최종 15문항에 대해 확인한 결과, 구조행렬에서 4문항(8, 10, 15, 19번)이 cross factor loadings로 나타났으나, 패턴행렬에서는 FL값이 모두 .40 이상이면서 cross factor loadings로 나타난 문항도 없어 최종 3개 하위요인, 15문항이 추출되었다. 구조행렬의 결과는 Table 2와 같다.

Table 2
Exploratory Factor Analysis of Korean Geriatric Loneliness Scale (N=172)

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요인의 개수를 결정하기 위해서 스크리 검사(scree test), 고유값(eigen value), 누적 분산 퍼센트 기준 등을 통해 결정하였다. 스크리 도표에서 elbow point가 3으로 나와 요인의 수를 3개로 정하였으며, 표본 상관행렬의 고유값이 기준값 1보다 큰 경우가 3개로 나와 요인을 3개로 정하였다. 누적 분산 비율은 누적 설명량이 60.0% 이상이어야 한다는 권고[28]에 따라 91.6%로 나타나 기준을 충족하였다. 각 요인의 설명 분산 비율은 요인 1이 34.3%, 요인 2는 32.4%, 요인 3은 24.9%로 나타났고, 특정 요인에 치우치지 않게 골고루 분산되었다(less than 40.0%). 이처럼 요인별로 묶인 문항들의 공통된 특징을 토대로 하위요인을 다음과 같이 명명하였다. 요인 1은 가족과의 접촉이나 가족 간에 심리적 애착 관계가 부족할 때 나타나는 외로움을 파악하는 문항들로 “가족관계 외로움”으로 명명하였다. 요인 2는 친구나 이웃과 같은 주변 사람과의 관계의 양이나 질의 부족으로 인한 외로움을 측정하는 문항들로 “사회적 외로움”이라고 명명하였다. 마지막으로 요인 3은 자신이 퇴직 등으로 인해 쓸모가 없어져 사회적으로 필요하지 않으며, 마땅히 할 일이 없어서 느끼게 되는 외로움에 관한 문항들로 “소속감 결여”라고 명명하였다.

(2) 확인적 요인분석

전체 대상자 322명 중 무작위로 추출된 150명을 대상으로 확인적 요인분석을 실시하였다. 분석 전 이상치가 있는지 확인한 결과, 각 변수의 Z-score 값이 ±3 미만으로 나타나 일변량 이상치가 없었으며, AMOS에서 case의 Mahalanobis d-squared 값이 32.91 미만이고, 유의확률 p1, p2 값이 .001 이하가 없어 다변량 이상치가 없는 것으로 확인되었다[25]. 확인적 요인분석의 추정 방법은 문항 분석에서 일변량 정규성 가정을 만족하였기 때문에 최대우도법(maximum likelihood)을 사용하여[25] 분석하였으며, 본 도구에서 하위요인 당 문항이 3개 이상으로 구성되어 식별에 문제가 없어 분석을 시행하였다.

3개의 하위요인으로 이루어진 15개 문항에 대해 확인적 요인분석을 시행한 결과, 8번 문항 “나는 복지관, 노인정이나 종교 단체 모임 등에 속해있다.”의 FL값이 .44로 기준치 .50 이상[25]을 충족하지 않아 삭제하였다. 8번 문항은 탐색적 요인분석에서도 공통성 값이 .30으로 가장 낮았으며, Squared Multiple Correlations (SMC) 값도 .19로 나타나 외로움에 대해 설명력이 낮았던 문항이었다. 3개의 하위요인을 가진 14개 문항으로 확인적 요인분석을 다시 시행한 결과, 모든 문항의 FL값은 .50 이상이었으며, 유의성(C.R.>1.965, p<.05) 역시 기준[25]에 부합하였다. 본 도구의 모형 적합도는 χ²=162.61 (p<.001), CMIN/df=2.20, SRMR=.07, RMSEA=.09, IFI=.92, CFI=.91, PNFI=.70과 PCFI=.74로 나타나 χ² (p값)를 제외한 모든 적합도 지수가 기준치인 CMIN/DF 3 이하, SRMR .08 이하, RMSEA .10 이하, IFI .90 이상, CFI .90 이상, PNFI .50 이상, PCFI .50 이상[25]을 만족하였다. χ²는 표본 크기나 모델의 복잡성에 따라 영향을 받기 때문에 다른 지수와 함께 고려하여야 한다고 하여[25], 본 도구의 적합도 지수는 적합한 것으로 평가하였다.

확인적 요인분석에서 수렴타당도를 평가하기 위해 분석한 결과, 모든 문항의 표준화된 요인부하량은 .65~.89로 기준치(=.50) 이상이었고, 유의성(Critical Ratio [C.R.]) 값은 7.18~11.88로 기준(=1.97)을 충족하였다. 또한 표준분산추출(Average Variance Extracted [AVE]) 값은 .66~.72로 기준치(=.50) 이상이었으며, 개념신뢰도(Composite Reliability [CR]) 값은 .88~.90으로 기준치(=.70) 이상[25]이어서 수렴타당도가 검증되었다. 변별타당도는 AVE값이 상관계수의 제곱 값보다 큰지 확인하였는데[25], AVE값(범위: .66~.72)이 하위요인 간 상관계수의 제곱값(범위: .22~.40)보다 커서 변별타당도가 검증되었다(Table 3).

Table 3
Confirmatory Factor Analysis of Korean Geriatric Loneliness Scale (N=150)

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4. ROC 곡선하면적 및 절단점

본 연구에서는 절단점을 산출하기 위해 단일 문항의 외로움 측정도구를 준거로 하여 ROC 곡선하면적을 평가하였다. 준거 도구인 단일 문항의 외로움 측정도구는 1~4점으로 응답하게 되어있으나, 본 연구에서는 분석을 위해 이분형 응답인 외롭지 않음(‘전혀 아니다’와 ‘거의 아니다’)과 외로움(‘가끔 느낀다’와 ‘자주 느낀다’)으로 구분하였다. MedCalc program을 통해 절단점을 자동으로 산출한 결과, 최적 절단점 ≥32점으로 나타났으며, 본 도구의 AUC값은 .83 (95% CI: 0.79~0.88), 민감도(sensitivity) 71.0%, 특이도(specificity) 80.2%, 양성 예측도(Positive Predicted Value [PPV]) 76.9%, 음성 예측도(Negative Predicted Value [NPV]) 74.9%이었다.