노인의 낙상두려움 측정도구 개발: 심리측정 타당성 연구

Dayeon Lee; Sunghee H Tak

doi:10.4040/jkan.25036

Articles

Page Path: HOME > J Korean Acad Nurs > Ahead-of print articles > Article

Research Paper 노인의 낙상두려움 측정도구 개발: 심리측정 타당성 연구: 이다연¹, 탁성희²
Development of a scale to measure fear of falling in older adults: a psychometric validation study: Dayeon Lee¹, Sunghee H Tak²; DOI: https://doi.org/10.4040/jkan.25036
Published online: August 21, 2025

¹한림대학교 간호대학, 간호과학연구소

²서울대학교 간호대학, 간호과학연구소

¹School of Nursing, Research Institute of Nursing Science, Hallym University, Chuncheon, Korea

²College of Nursing, The Research Institute of Nursing Science, Seoul National University, Seoul, Korea

Corresponding author: Sunghee H Tak College of Nursing, The Research Institute of Nursing Sciences, Seoul National University, 103 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul 03080, Korea E-mail: shtak@snu.ac.kr

• Received: March 13, 2025 • Revised: July 22, 2025 • Accepted: July 23, 2025

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution NoDerivs License (http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0) If the original work is properly cited and retained without any modification or reproduction, it can be used and re-distributed in any format and medium.

35 Views
1 Download

Full Article

Download PDF

Abstract
서론
방법
결과
고찰
결론
Article Information
References
Appendix

Abstract

Purpose
This study aimed to develop a scale to measure fear of falling in older adults and to validate its reliability and validity.
Methods
In total, 31 initial items were developed by referring to expressions from previous studies and items from existing instruments. After verifying content validity through expert evaluation, the remaining 27 items were used to construct a survey. Data from 252 participants recruited at three senior welfare centers in the metropolitan area were analyzed to examine item analysis, construct validity, convergent validity, discriminant validity, and reliability. Confirmatory factor analysis (CFA) was conducted to test construct validity. The correlation with the Korean version of the Falls Efficacy Scale-International (KFES-I) was used to assess convergent validity. Cronbach’s alpha was calculated to determine reliability.
Results
The final instrument consisted of 21 items. CFA confirmed acceptable model fit. Convergent and discriminant validity were also acceptable. Correlations with the KFES-I ranged from .54 to .63. The Cronbach’s alpha coefficients for the total score and all factors ranged from .84 to .97.
Conclusion
The Fear of Falling Scale for Older Adults developed in this study is a validated tool capable of measuring various dimensions of fear of falling. It provides a foundation for accurately assessing fear of falling in older adults and addressing its specific aspects.
Key words: Accidental falls; Aged; Fear; Psychometrics

서론

1. 연구의 필요성

낙상두려움은 노인에게 흔하게 발생하며, 낙상을 야기하는 주요 원인이자, 낙상으로 인해 발생하는 부정적인 결과 중 하나이다[1-5]. 낙상두려움은 단순히 심리적인 불안감에 그치지 않고 신체 및 사회활동 전반에 대한 회피 행동을 유발하여 궁극적으로 노인의 독립성 상실을 초래할 수 있다[1,2,5]. 뿐만 아니라 높은 수준의 낙상두려움을 가진 노인은 인지기능 저하의 위험이 더 높으며[2], 사망률 또한 유의하게 증가하는 것으로 보고되고 있다[5,6]. 이렇듯 낙상두려움은 노인에게 신체적, 심리적, 사회적으로 다양한 영향을 미치며 그 수준이 높을수록 삶의 전반에 더 많은 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 노인의 낙상두려움을 잘 관리하는 것이 중요하며, 이를 위해서는 낙상두려움을 정확히 측정하는 것이 선행될 필요가 있다.

Arora 등[7]의 연구에서 특정 측정도구를 사용하기에 앞서 해당 측정도구가 다루고자 하는 개념을 정확히 측정하고 있는가에 대한 검증이 선행되어야 한다고 밝힌 바 있으며[7], 잘 개발된 측정도구는 목표 개념을 이해하는 기반을 마련할 수 있다고 하였다[8]. 특히 노화가 진행됨에 따라 노인의 인지능력과 기억능력 중 일부가 저하될 수 있고[9,10], 신체적으로 시력, 청력 등의 기능이 저하될 수 있으며[9,11], 연령이 증가함에 따라 건강정보 이해력 및 문해력이 감소한다고 받아들여지고 있다[12,13]. 따라서 노인을 대상으로 측정도구를 개발할 때에는 그들의 문해력, 집중력 등 인지적 특성을 충분히 고려하여 반영하는 것이 중요하다. 따라서 노인의 낙상두려움을 다루기에 앞서, 그들의 낙상두려움 수준을 정확하게 파악하기 위해 대상자의 낙상두려움을 잘 포착할 수 있는 측정도구를 사용하는 것이 필요하다.

낙상두려움을 측정하기 위해 다양한 수준의 방법을 사용하고 있는데, 단순한 한 개의 질문을 통해 낙상두려움 여부를 확인하는 것부터 낙상두려움 측정도구를 활용하는 등 여러 전략이 활용되고 있다[14]. 특히 낙상두려움 측정도구의 경우, 낙상두려움을 어떻게 정의내렸느냐에 따라 다른 방식으로 낙상두려움을 측정하고 있는데[14], 현재 낙상두려움 측정에 자주 사용되는 측정도구로는 Korean version of Falls Efficacy Scale-International (KFES-I) 도구가 있으며[15], 일부 연구에서는 일상생활활동에 대한 두려움을 피하는 정도에 따라 낙상두려움을 측정하는 Fear of Falling Questionnaire를 번안 및 수정해서 사용하기도 하였다[16]. KFES-I 도구의 경우, 낙상두려움을 자신감과 연속선상에 있는 개념으로 보는 Falls Efficacy Scale (FES) 도구와 Activities-specific Balance Confidence Scale 도구를 통합한 Falls Efficacy Scale-International (FES-I) 도구를 한국의 특성에 맞게 번안한 것으로[14,15], 이 측정도구를 사용하면 여러 활동을 할 때 대상자가 느끼는 효능감 수준을 기반으로 한 낙상두려움의 정도를 파악할 수 있다. 그러나 근래에는 낙상효능감과 낙상두려움이 서로 다른 개념이며, 두 개념을 서로 분리해서 다루어야 한다는 의견이 대두되고 있다[17]. Soh 등[17]의 연구에서 낙상효능감은 “넘어지지 않고 일상생활을 수행할 수 있는 자기 효능감”이며, 낙상두려움은 “개인이 수행할 수 있는 활동을 피하도록 하는 낙상에 대한 지속적인 우려”라고 정의내린 바 있다[17]. 그러므로 낙상두려움을 보다 정확하게 측정하고 다루기 위하여 낙상효능감이나 보행자신감 등 여타의 개념과 구분되는 고유한 낙상두려움의 개념을 측정하는 도구가 필요하다.

Lee와 Tak [18]의 연구에 의하면, 노인의 낙상두려움은 예측할 수 없는 낙상으로 인한 불안, 스스로의 취약성과 관련된 우려, 환경과 관련된 높아진 경계심, 낙상 후 발생 가능한 위해에 대한 걱정의 4가지 속성으로 구성된다고 하였다[18]. 해당 연구에서 보고한 4가지 속성은 낙상두려움의 다양한 측면을 반영하고 있으므로, 이를 활용하면 낙상두려움을 보다 포괄적으로 다룰 수 있을 것이라고 생각된다. 이에 본 연구는 선행연구에서 제시된 낙상두려움의 네 가지 속성을 균형 있게 반영하여, 노인의 전반적인 낙상두려움을 포괄적으로 측정할 수 있는 측정도구를 개발하고, 그 타당성과 신뢰도를 검증하고자 한다.

2. 연구목적

본 연구의 목적은 노인의 낙상두려움을 측정하는 도구를 개발하고 평가하는 것이며, 구체적인 목적은 다음과 같다. 첫째, 노인의 낙상두려움 측정도구를 개발한다. 둘째, 노인의 낙상두려움 측정도구의 타당도와 신뢰도를 검정한다.

방법

1. 연구설계

본 연구는 노인의 낙상두려움을 측정하는 측정도구를 개발하고, 그 타당도와 신뢰도를 확인하고자 하는 방법론적 연구이다.

2. 도구 개발

1) 예비문항 개발 및 척도 결정

본 연구는 DeVellis [19]가 제시한 도구 개발의 8단계 지침을 기반으로 진행되었다(Supplementary Figure 1). 선행 개념분석을 통해 확인된 ‘예측할 수 없는 낙상으로 인한 불안,’ ‘스스로의 취약성과 관련된 우려,’ ‘환경과 관련된 높아진 경계심,’ 그리고 ‘낙상 후 발생 가능한 위해에 대한 걱정’의 4가지 속성에 대하여 총 31개의 예비문항을 개발하였다[18]. 각 문항은 문헌에서 확인된 내용과 문헌에 언급된 대상자의 직접적인 표현, 그리고 다양한 선행 도구의 문항에 기반하여 구성하였으며, 한 속성당 5–11개의 문항으로 구성하였다. 3점 Likert 척도에 비해 5점 Likert 척도를 사용하는 것이 신뢰도의 측면에 있어서 이점이 있고, 7점 Likert 척도에 비해 5점 Likert 척도가 더 용이한 응답과정을 제공함에도 불구하고 신뢰도 측면에서 큰 단점이 없다는 선행연구를 기반으로 하여[20], 각 문항을 측정하기 위한 척도로 5점 Likert 척도를 사용하였으며, ‘전혀 그렇지 않다’(1점)부터 ‘매우 그렇다’(5점)으로 구성하였다.

2) 내용타당도 검증

개발된 예비문항에 대해 적절히 측정할 수 있는 척도를 결정한 후, 내용타당도를 검정하기 위해 2023년 1월 6일부터 1월 16일까지 전문가에게 설문조사를 시행한 후, 문항에 대한 전문가 평가를 시행하였다. 전문가 집단은 노인을 자주 접하고 낙상 및 낙상두려움과 관련된 연구 또는 실무경험이 있는 3차 병원 수간호사 2인, 3차 병원 교육간호사 2인, 간호학 교수 1인, 신경외과 전문의 1인으로 구성되었다. 총 6명의 전문가에게 사전에 낙상두려움의 개념과 속성에 대한 설명을 제공하였고, 각 문항에 대해 5점 Likert 척도로 평가하도록 하였다[21,22].

내용타당도는 문항 수준의 내용타당도(item-level content validity index [I-CVI])와 척도 수준의 내용타당도(scale’s content validity [S-CVI])의 2가지 방법으로 측정되었다. 5명 이상의 전문가에게 평가를 수행한 경우, I-CVI 값은 최소한 .78은 되어야 한다는 Lynn [23]이 제시한 기준에 따라[24], I-CVI 값이 .78보다 낮은 4개의 문항 중 3개의 문항을 삭제하였고[23], 1개 문항은 전문가의 의견에 따라 문항을 수정하였다. 내용타당도 검정 후, 총 27개의 문항이 남았으며, 각각의 문항은 전문가의 의견에 따라 일부 용어 및 내용을 수정하였다. 이후, 남은 27개 문항에 대해 I-CVI와 S-CVI/Ave를 확인하였으며, 모든 문항의 I-CVI 값이 .78보다 높게 나타났고, S-CVI/Ave 값은 .91로 Polit과 Beck [24]이 제시한 .90보다 높게 나타나, 본 측정도구가 적절한 문항으로 구성되었음을 확인할 수 있었다[22].

3) 예비조사

내용타당도 검정 후, 27개 문항으로 구성된 도구를 사용해 만 65세 이상이고, 거동이 가능한 지역사회의 노인 20명에게 2023년 2월 2일부터 2월 7일까지 예비조사를 시행하여, 문장의 가독성 및 이해하기 어려운 부분의 유무에 대한 의견을 받았다. 이때, 일부 문항은 와상 상태인 대상자에게 적절하지 않거나 응답이 어려울 수 있어, 측정도구의 타당도 확보를 위해 거동 가능한 노인만을 대상으로 하였다. 그 중 16명은 설문 문항에 대하여 특별한 의견이 없다고 하였고, 4명은 설문 문항이 이해하기 쉬웠다고 답하였다. 이를 기반으로 설문 문항을 더 수정하지 않고 그대로 유지하였으며, 총 27개의 문항으로 구성된 최종 측정도구를 완성하여 본 설문조사를 시행하였다.

3. 도구 평가

1) 연구대상

다양한 수준의 낙상두려움을 지닌 대상자를 모집하기 위해 2023년 4월 10일부터 17일까지 수도권 소재 노인복지관 세 곳에서 만 65세 이상이고, 설문을 읽고 응답하는 데 어려움이 없으며, 거동이 가능한 노인을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 요인분석을 위한 대상자의 수를 결정하는 데 있어, 문항 수 대비 대상자의 비율이 3:1에서 20:1로 다양하지만[25], 본 연구에서는 가장 많이 사용되는 방법인 10:1의 규칙을 적용하여[26], 총 270명에게 설문조사를 시행하였다. 그 중, 선정기준 중 연령에 대한 기준을 만족하지 못한 응답자 1명, 불성실한 응답자 17명의 자료를 제외하였으며, 확인적 요인분석을 시행하기 위해 일반적으로 최소 200명 이상의 자료가 필요하다고 보고한 선행연구를 기반으로[27], 총 252명의 자료를 분석에 활용하였다.

2) 자료수집

연구대상자의 일반적 특성에 대해 파악하기 위해, 연령, 성별, 최종 학력, 종교, 평소 건강상태, 1년 내 낙상 경험, 낙상으로 인한 골절 또는 부상 경험, 보행보조기구 사용 여부, 우울감 여부, 사회활동 참여 여부, 이환된 질환 및 복용 중인 약물 등에 대해 조사하였다. 이때 연구대상자의 일반적 특성 중, 최종 학력에 대해 결측값이 1개 존재하였으며, 그 외의 항목에는 결측값이 존재하지 않아 결측값이 있는 연구대상자의 자료를 포함시켜 분석에 활용하였다. 이후, 본 연구에서 개발한 총 27개 문항으로 구성된 낙상두려움 측정도구에 응답하도록 하였으며, 마지막으로, 준거타당도의 기준으로 활용하기 위해 Yardley 등[28]이 개발한 FES-I 도구를 한국의 실정에 맞게 수정 및 보완한 한국어판 낙상효능척도-국제형(Korean version of Falls Efficacy Scale-International [KFES-I]) 도구를 원저자의 승인을 받은 후 사용하였다[15,28]. 도구 개발 당시 KFES-I의 Cronbach’s alpha 계수는 .97로 나타났으며[15], 본 연구에서의 Cronbach’s alpha 계수는 .94였다.

3) 타당도 검정

수집된 자료를 분석하기 위해 IBM SPSS Statistics ver. 29.0 프로그램(IBM Corp.)과 IBM SPSS Amos ver. 29.0 Graphics 프로그램(IBM Corp.)을 사용하였다.

(1) 문항분석

문항분석에서 각 문항의 평균, 표준편차, 문항-총점 상관계수(item-total correlation [ITC])를 확인하였으며, 문항-총점 상관계수가 .30보다 커야 하고, 낮은 상관계수를 보이는 문항은 제거되어야 한다는 선행연구에 근거하여 문항을 선택하였다[29].

(2) 구성타당도: 확인적 요인분석

확인적 요인분석을 통해 구성타당도를 검정하였으며, 확인적 요인분석을 시행할 때, 표준요인부하량의 기준을 .70 이상으로 보아야 한다고 제시한 선행연구와[30-33], 다중상관제곱값이 .50 이상이 되어야 이상적이라고 한 선행연구를 기반으로[31,34], 표준요인부하량이 .70보다 작고, 다중상관제곱값이 .50보다 작은 문항을 순차적으로 삭제하였다[35]. 이후, 표준화된 카이제곱검정(standardized chi-square/degrees of freedom [CMIN/df]), 터커-루이스지수(Tucker-Lewis index [TLI]), 비교적합지수(comparative fit index [CFI]), 표준화 평균제곱잔차의 제곱근(standardized root mean residual [SRMR]), 근사오차평균자승의 제곱근(root mean square error of approximation [RMSEA])의 모형적합도지수를 확인하여 모형의 적합도를 확인하였다.

(3) 수렴타당도

도구의 요인별 수렴타당도를 확인하기 위해 각 요인이 통계적으로 유의한지 확인하였고, 평균분산추출(average variance extracted [AVE]) 값이 .50 이상인지 확인하였으며, 개념신뢰도(construct reliability [CR]) 값이 .70 이상인지 확인하였다[36].

(4) 판별타당도

모형의 판별타당도를 확인하기 위해 각 요인의 AVE 값이 상관계수의 제곱값보다 크게 산출되는지 확인하였고, 각 요인에 아무런 제약을 가하지 않은 비제약모형과 일부 요인의 분산과 공분산을 1로 제약한 제약모형 간의 χ² 값을 비교하여, df=1일 때, χ² 값의 차이가 3.84보다 큰지 확인하였다[36,37].

(5) 준거타당도

요인분석을 통해 문항 선택을 완료한 후, 해당 문항들로만 구성된 측정도구의 측정값과 기존에 낙상두려움을 측정하는 데 활용되었던 KFES-I 도구의 측정값 간의 상관관계를 분석하여 준거타당도를 검증하였다[15].

4) 신뢰도 검정

완성된 측정도구의 Cronbach’s alpha 계수를 확인하였으며, 요인분석을 통해 확인된 요인별 Cronbach’s alpha 계수도 확인하여 내적 일관성을 확인하였다. Cohen 등[38]에 의해 제시된 ≤.60(수용 불가능할 정도로 낮은 신뢰도), .60–.69(최소한으로 신뢰할 수 있음), .70–.79(신뢰할 수 있음), .80–.90(매우 신뢰할 수 있음), >.90(굉장히 신뢰할 수 있음)를 기준으로 도구의 신뢰도를 평가하였다[38]. 이후, 최종적으로 완성된 노인의 낙상두려움 측정도구를 제시하고, 측정방법과 측정을 통해 얻을 수 있는 점수의 범위 및 측정결과를 해석하는 방법에 대해 제시하였다.

5) 윤리적 고려

본 연구는 서울대학교 생명윤리위원회의 승인을 얻은 후, 이에 기반하여 진행되었다(IRB No. 2211/003-014). 본 연구에 참여한 연구대상자는 연구에 대한 충분한 설명을 들은 후, 자발적으로 연구에 참여하였으며, 참여 도중 언제든지 참여를 중단할 수 있음에 대해 사전에 고지받았다. 수집된 자료는 익명성을 유지하였으며, 연구목적으로만 활용되었다.

결과

1. 대상자의 일반적 특성

본 연구에 참여한 대상자는 252명이었으며, 그들의 일반적 특성은 다음과 같다(Table 1). 전체 대상자의 평균 연령은 78.9±6.34세였으며, 대상자 중 여성의 비율이 61.9%로 남성보다 높은 비율을 차지하였다. 또한 고등학교 졸업의 최종 학력을 지닌 대상자의 비율이 37.1%로 가장 높았으며, 종교가 있는 대상자의 비율이 75.8%로 나타났다. 대상자 중 30.2%는 최근 1년 내 낙상을 경험하였으며, 낙상 후 부상을 경험한 사람의 비율은 40.5%였다. 보행보조기구를 사용하는 대상자의 비율은 15.1%였고, 사회활동에 참여하는 대상자의 비율이 93.7%로 나타나, 대부분의 대상자가 사회활동에 참여하고 있음을 확인할 수 있었다. 대상자의 이환된 평균 질병 개수는 2.03±1.43개였으며, 복용 중인 평균 약물 종류의 개수는 1.46±1.09개로 나타났다.

2. 타당도 검정

1) 문항 분석

전체 문항의 평균이 1.96–3.15의 범위 내에 형성되었으며, 표준편차는 1.08–1.45의 범위 내에서 형성된 것을 확인할 수 있었다. 또한 각 문항의 왜도의 절대값이 2 이내, 첨도의 절대값이 7 이내로 형성되어[39], 문항별 점수의 분포가 정규분포의 조건을 만족하였다. 수정된 문항-총점 상관계수를 확인했을 때, 10번 문항을 제외한 모든 문항의 상관계수가 .62–.82의 범위 내에 형성되어 있었다. 이에, 문항-총점 상관계수가 .30보다 낮아 도구의 일관성을 해치는 10번 문항을 삭제하였다. 또한 27개 문항의 Cronbach’s alpha 계수는 .96이었으며, 10번 문항이 삭제되었을 때 Cronbach’s alpha 계수가 .97까지 개선되는 것이 확인되어, 이를 기반으로 10번 문항을 삭제하고 남은 26개의 문항을 선정하였다.

2) 구성타당도: 확인적 요인분석

측정도구의 구성타당도를 검정하기 위하여, 개념분석을 통해 확인된 요인구조를 기반으로 모형을 설정한 후, 확인적 요인분석을 시행하였다. 총 26개 문항에 대해 ‘예측할 수 없는 낙상으로 인한 불안,’ ‘스스로의 취약성과 관련된 우려,’ ‘환경과 관련된 높아진 경계심,’ 그리고 ‘낙상 후 발생 가능한 위해에 대한 걱정’의 4가지 요인을 기준으로 문항을 배치한 후, 확인적 요인분석을 시행하였다(Figure 1). 확인적 요인분석을 시행하기 전 다변량 정규성을 확인하였으나, 다변량 첨도의 임계비가 69.19로 나타나 정규성을 만족하지 않았다[40,41]. 이에 부트스트래핑 방법을 사용하여 분석하였으며[27], 부트스트래핑 표본 수를 2,000으로, 편향-교정 신뢰구간을 95%로 지정하여 분석을 시행하였다.

모든 측정변수의 형태계수가 유의한 것을 확인하였으며, 이후 표준요인부하량이 .70 이하로 측정된 5개의 문항을 순차적으로 삭제하여 최종 모형을 제시하였다(Figure 1). 모형적합도지수를 확인한 결과, CMIN/df=3.30, TLI=.90, CFI=.91, SRMR=.047, RMSEA=.096으로 나타나, 각각 CMIN/df≤3, TLI≥.90, CFI≥.90, SRMR≤.08, RMSEA≤.10의 기준에 비교했을 때[42-45], 모형적합도지수는 전반적으로 수용 가능한 수준이었으나 CMIN/df 지수와 TLI 지수가 일부 기준치를 충족하지 못한 것으로 나타났다(Table 2).

3) 수렴타당도

요인별 수렴타당도를 확인하기 위해 4개 요인에 대하여 AVE값과 CR값을 확인한 결과, 모든 요인에 대하여 AVE값은 .62–.72으로 기준값 이상이었으며, CR값 또한 .83–.96으로 기준값 이상으로 나타났다(Table 2).

4) 판별타당도

모형의 판별타당도를 확인하기 위해 4개 요인에 대하여 AVE값이 각 요인을 포함하는 상관계수의 제곱값보다 크게 나타나는지 확인하였다(Table 3). 제1 요인과 제3 요인, 제1 요인과 제4 요인 사이의 관계에 있어서, 각 두 요인의 상관관계의 제곱값보다 각 요인의 AVE값이 더 크게 나타나 판별타당도가 확인되었다. 제2 요인과 제4 요인, 제3 요인과 제4 요인 사이의 관계에 있어서, 일부 요인의 AVE값이 각 두 요인의 상관관계의 제곱값보다 큰 것으로 나타나, 부분 판별타당도를 확보하였다. 그 외에 제1 요인과 제2 요인, 제2 요인과 제3 요인 사이의 관계에 있어서, 각 요인의 AVE값이 두 요인의 상관관계의 제곱값보다 작은 것으로 나타나 판별타당도가 확보되지 않았다.

또한 각 요인에 아무런 제약을 가하지 않은 비제약모형과 일부 요인의 분산과 공분산을 1로 제약한 제약모형 간의 χ²값을 비교하여, df=1일 때, χ²값의 차이가 3.84보다 큰지 확인하였다. 그 결과, 비제약모형과 모든 제약모형 사이의 χ²값의 차이가 3.84보다 큰 것으로 나타나 모든 요인에 대하여 판별타당도가 확보되었다(Table 4).

5) 준거타당도

노인의 낙상두려움을 측정하는 데 기존에 활용되어오던 도구인 KFES-I 도구와 본 연구에서 개발된 노인의 낙상두려움 측정도구(Fear of Falling Scale for Older Adults [FFSO])의 제1 요인(예측할 수 없는 낙상으로 인한 불안), 제2 요인(스스로의 취약성과 관련된 우려), 제3 요인(환경과 관련된 높아진 경계심), 제4 요인(낙상 후 발생 가능한 위해에 대한 걱정) 그리고 총점 사이의 상관관계를 비교하였다. 그 결과, KFES-I 점수와 노인 낙상두려움 측정도구 제1 요인, 제2 요인, 제3 요인, 제4 요인, 총점 사이에 유의한 상관관계가 확인되었다. 이때, 본 연구에서 개발된 FFSO 측정도구와 KFES-I 측정도구 점수 사이의 상관계수의 크기가 .54–.63으로, 선행연구에서 권장한 .40–.80 범위 내로 나타나[46], 본 측정도구가 KFES-I 도구와 적절한 상관관계를 지님을 확인할 수 있었다.

3. 신뢰도 검정

최종 측정도구의 내적 일관성을 확인하기 위해 전체 측정도구와 각 요인별 Cronbach’s alpha 계수를 확인하였다. 그 결과, 전체 측정도구의 Cronbach’s alpha 계수가 .97이었고, 모든 요인의 Cronbach’s alpha 계수가 .84–.96의 범위 내에서 형성되어, 본 연구에서 개발된 FFSO 측정도구의 내적 일관성 신뢰도가 매우 신뢰할 수 있는 수준 이상임을 확인하였다[38].

4. 도구의 최적화

최종 선정된 노인의 낙상두려움 측정도구는 21개 문항이며, ‘예측할 수 없는 낙상으로 인한 불안’ 4문항, ‘스스로의 취약성과 관련된 우려’ 3문항, ‘환경과 관련된 높아진 경계심’ 5문항, ‘낙상 후 발생 가능한 위해에 대한 걱정’ 9문항으로 구성되었다(Appendix 1). 각각의 문항은 5점 Likert 척도로 측정하였으며, ‘전혀 그렇지 않다’(1점)부터 ‘매우 그렇다’(5점) 중, 해당하는 곳에 표기할 수 있도록 하였다. 본 측정도구의 총점은 21–105점의 범위 내에서 형성되며, 점수가 높을수록 높은 낙상두려움을 지니고 있다는 것을 의미한다.

고찰

본 연구에서는 노인의 낙상두려움을 측정하는 도구를 개발하고, 내용타당도, 구성타당도, 수렴타당도의 다양한 방법을 통해 타당도를 검정하고, 신뢰도를 검정하였다. 완성된 측정도구는 21문항으로 구성되었으며, 타당한 모형적합도를 지닌 것으로 확인되었다.

초기 문항은 선행연구에서 확인된 내용 및 선행연구에서 언급된 대상자의 표현 등과 다양한 선행도구의 문항을 기반으로 만들었으며, 내용타당도 검정을 진행하면서 전문가 집단에게 받은 수정 의견에 따라 대부분의 문항을 수정하였다. 쉬운 용어를 사용하고, 문장당 단어를 15–20개 미만으로 사용하는 것이 대상자의 이해를 도와 보다 수월한 의사소통을 돕는다는 선행연구에 근거하여[47], 문항의 수정은 가독성을 높이고, 상대적으로 전문적이고 어려운 용어를 보다 일반적이고 쉬운 용어로 바꾸는 방향으로 진행되었으며, 유사한 내용을 묻는 두개의 질문을 하나로 통합하기도 하였다. 이때, 1개의 역문항을 추가하였으나, 요인분석 단계에서 낮은 공통성으로 인해 삭제되었다. 이는 문항에 대한 대칭적이지 않은 반응으로 인해 도구의 내적타당성 및 신뢰도를 낮출 수 있다는 역문항의 특성으로 인한 것으로 보인다[48,49].

개념분석에서 확인되었던 4개 속성을 기준으로 각각의 문항을 묶었을 때, 각 속성 간의 관계가 어떻게 되는지 확인하기 위해 확인적 요인분석을 시행하였다. 그 결과, 대부분의 모형적합도가 수용 가능하게 나타났으나, CMIN/df 지수와 TLI 지수가 기준에 부합하지 않은 것을 확인할 수 있었다. 이는 일부 요인이 서로 밀접하게 연관되어 있어, 각 요인의 AVE값과 요인 간 상관관계의 제곱값을 비교했을 때, 모형의 판별타당도가 부분적으로 확보되었기 때문인 것으로 보인다. 4개 요인 간의 상관관계가 .67–.96으로 나타났으며, 특히 ‘예측할 수 없는 낙상으로 인한 불안’과 ‘스스로의 취약성과 관련된 우려’ 사이에 높은 상관관계가 있었다. 그러나 모형의 판별타당도를 확인하는 또 다른 방법으로 비제약모형과 제약모형 간 χ2값의 차이를 비교하였을 때에는 모든 요인에 대해 판별타당도가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 본 모형의 판별타당도를 보다 정확하게 제시하기 위해 다른 표본을 대상으로 동일한 측정도구를 적용하여 구조의 적합성을 반복적으로 검증해 보는 후속연구가 필요하다.

KFES-I 도구와 본 연구에서 개발된 노인의 낙상두려움 측정도구 사이의 상관관계를 확인하였을 때, 둘 사이에 중간 정도의 유의한 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다[50]. 또한 본 연구에서 개발된 측정도구의 모든 하위 영역과 KFES-I 측정도구 사이에 유의한 상관관계가 있는 것을 확인하였으며, 역시 그 정도가 중간 정도임을 확인하였다[50]. KFES-I 측정도구와 본 연구에서 개발된 FFSO 측정도구가 모두 낙상두려움을 측정하고 있기 때문에, 두 측정도구 사이에 상관관계는 유의하게 나타났다. 그러나 KFES-I 측정도구는 16개의 신체적, 사회적 활동에 대하여 ‘전혀 문제없다’(1점)부터 ‘매우 어렵다’(4점)의 4점 Likert척도로 측정하고 있는 데 반해[15], 본 측정도구의 경우 내/외부의 다양한 원인으로 유발되는 불안, 우려, 경계심 등 여러 감정상태의 항목을 기반으로 낙상두려움을 측정하고 있으므로, 상관계수의 크기가 .40-.80의 범위 내에서 형성된 것으로 보인다[46].

마지막으로, 본 연구에서 개발된 노인의 낙상두려움 측정도구의 신뢰도를 확인하기 위해 도구 전체의 Cronbach’s alpha 계수와 각 요인의 Cronbach’s alpha 계수를 확인하였다. 그 결과, 본 측정도구의 전체 Cronbach’s alpha 계수는 .97이었고, 하위 4개 요인의 Cronbach’s alpha 계수는 .84–.96으로 나타나 좋은 내적 일관성이 있다고 평가할 수 있다[38].

본 연구의 경우, 지역사회의 노인복지관 3개 소에서 수집된 자료를 기반으로 측정도구의 타당도를 검증하였으며, 이를 통해 다양한 수준의 낙상두려움을 지닌 노인을 모집할 수 있었다는 장점이 있다. 그러나 표집범위의 제한으로 인해 본 도구의 타당도를 다양한 환경에 있는 노인에게 일반화하기에는 어려움이 있을 수 있다. 특히 대상자가 자발적으로 노인복지관에 출석하고 있었기 때문에, 상대적으로 사회활동에 적극적으로 참여하는 노인이 주로 포함되었을 가능성이 있으며, 이러한 특성이 연구결과에 영향을 미칠 수 있었다는 점은 제한점으로 작용한다.

또한 본 연구에서 선행연구의 모형에 근거하여 확인적 요인분석을 시행하였으나, 탐색적 요인분석을 시행하지 않았다는 한계가 있다. 탐색적 요인분석을 먼저 시행하고 이어서 확인적 요인분석을 시행하는 것은 더 적합한 모형을 찾는 데 기여할 수 있으므로, 추후 연구에서는 탐색적 요인분석을 연계하여 시행하는 것이 필요하다. 마지막으로, 수차례의 검토를 통해 낙상두려움의 속성을 측정하는 문항을 개발하였으나, 측정도구의 구성타당도를 확인하는 단계에서 판별타당도가 부분적으로 확보되면서 CMIN/df 및 TLI 모형적합도지수가 기준보다 낮게 보고되었다. 따라서 이를 보완할 수 있도록 병원, 지역사회 등 다양한 환경에서 더 많은 대상자에게 자료수집을 시행하고, 확인적 요인분석을 시행하여 측정도구의 구성타당도에 대한 보다 탄탄한 근거를 마련하는 것이 필요하다.

결론

본 연구에서는 노인의 낙상두려움이 지닌 다양한 측면을 확인하고 포괄적으로 측정하기 위해 개념분석을 통해 확인된 4가지 속성을 기반으로 노인의 낙상두려움 측정도구를 개발하고 그 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 최종 개발된 낙상두려움 측정도구는 총 21문항으로 구성되었으며, 각 문항은 5점 Likert 척도로 응답하도록 설계되었다. 총점은 21점에서 105점 사이로 산출되며, 점수가 높을수록 더 높은 수준의 낙상두려움을 의미한다. 본 측정도구의 타당도와 신뢰도를 검증한 결과, 모두 수용 가능한 수준으로 확인되어, 노인의 낙상두려움을 평가하는 데 적절한 도구임을 시사한다.

따라서 본 측정도구는 노인의 낙상두려움을 보다 포괄적으로 이해하고 평가하는 데 기여할 수 있으며, 전반적인 낙상두려움을 파악하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 특히 하위 요인별 점수를 통해, 대상 노인이 어떤 측면에서 더 높은 두려움을 보이는지 확인할 수 있으므로, 이를 기반으로 낙상두려움의 특성과 양상에 따라 맞춤형 중재전략을 설계하는 데 기반을 마련할 수 있을 것이다.

뿐만 아니라, 본 도구는 중재 전후의 낙상두려움 변화를 측정하는 데 활용되어 중재의 효과를 확인하는 데 기여할 수 있을 것이다. 특히 노인이 이해하기 쉬운 용어와 문장으로 구성되어 있어, 다양한 임상 및 연구환경에서 노인의 낙상두려움을 측정하고, 관리하는 데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Article Information

Conflicts of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

Acknowledgements

None.

Funding

This work was supported by Research Fund of the Korean Gerontological Nursing Society. The first author received a scholarship from the BK21 education program (Center for Human-Caring Nurse Leaders for the Future). The second and corresponding author was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea government (MSIT) (No. 2023R1A2C1006362).

Data Sharing Statement

Please contact the corresponding author for data availability.

Supplementary Data

Supplementary data to this article can be found online at https://doi.org/10.4040/jkan.25036.

Supplementary Figure 1 . Process of the scale development.

jkan-25036-Supplementary-Figure-1.pdf

Author Contributions

Conceptualization or/and Methodology: DL, ST. Data curation or/and Analysis: DL. Funding acquisition: DL, ST. Investigation: DL. Project administration or/and Supervision: ST. Resources or/and Software: none. Validation: DL, ST. Visualization: none. Writing: original draft or/and Review & Editing: DL, ST. Final approval of the manuscript: all authors.

Fig. 1.

Results of confirmatory factor analysis. (A) Initial confirmatory factor analysis model. (B) Final confirmatory factor analysis model.

Table 1.

General characteristics of the participants (N=252)

Characteristic	Value
Age (yr)	78.9±6.34
Gender
Men	96 (38.1)
Women	156 (61.9)
Educational level^a)
None	12 (4.8)
Elementary school	56 (22.3)
Middle school	42 (16.7)
High school	93 (37.1)
College or above	48 (19.1)
Religion
Yes	191 (75.8)
No	61 (24.2)
Fall experience
Yes	76 (30.2)
No	176 (69.8)
Injury experience after fall
Yes	102 (40.5)
No	150 (59.5)
Usage of mobility devices
Yes	38 (15.1)
No	214 (84.9)
Social activity
Yes	236 (93.7)
No	16 (6.3)
Perceived health status
Very bad	10 (4.0)
Bad	59 (23.4)
Normal	114 (45.2)
Good	56 (22.2)
Very good	13 (5.2)
Perceived depression status
Not at all	93 (36.9)
Little	105 (41.7)
Usually	38 (15.1)
Frequently	12 (4.8)
Strongly	4 (1.6)
No. of comorbidities	2.03±1.43
No. of prescriptions	1.46±1.09

Values are presented as mean±standard deviation or number (%).

^a)N=251.

Table 2.

Convergent validity in confirmatory factor analysis

Factor	Item	B	SE	C.R.	β	p	AVE	CR
Unpredictability							.66	.89
	1	1.00			.76
	2	1.07	.08	13.58	.83	<.001
	3	1.13	.08	13.53	.83	<.001
	4	1.12	.08	13.73	.84	<.001
Vulnerability							.63	.84
	5	1.00			.74
	6	1.14	.09	13.49	.83	<.001
	8	1.04	.08	12.92	.80	<.001
Vigilance							.63	.90
	12	1.00			.80
	13	0.88	.07	13.24	.76	<.001
	14	1.01	.07	15.00	.83
	15	0.98	.07	14.65	.82	<.001
	18	1.01	.08	13.27	.76	<.001
Harm							.72	.96
	19	1.00			.82
	20	1.08	.06	17.24	.87	<.001
	21	1.14	.06	17.72	.88	<.001
	22	1.13	.07	17.3	.87	<.001
	23	1.16	.07	17.83	.89	<.001
	24	1.16	.07	16.23	.84	<.001
	25	1.17	.07	17.62	.88	<.001
	26	1.08	.07	15.61	.82	<.001
	27	0.94	.07	13.77	.75	<.001
	CMRIN/df=3.30, TLI=.90, CFI=.91, SRMR=.047, RMSEA=.096

AVE, average variance extracted; CFI, comparative fit index; CMIN/df, standardized chi-square/degrees of freedom; C.R., critical ratio; CR, construct reliability; Harm, concern about potential harm after fall events; RMSEA, root mean square error of approximation; SE, standard error; SRMR, standardized root mean residual; TLI, Tucker-Lewis index; Vigilance, high vigilance-related to the environment; Unpredictability, apprehension caused by the unpredictable nature of falls; Vulnerability, unease related to one’s vulnerability.

Table 3.

Discriminant validity 1 in confirmatory factor analysis

Factor	R (R²)
Factor	Unpredictability	Vulnerability	Vigilance	Harm
Unpredictability	.66^a)
Vulnerability	.96 (.91)	.62^a)
Vigilance	.78 (.61)	.89 (.79)	.63^a)
Harm	.67 (.45)	.81 (.65)	.84 (.70)	.72^a)

AVE, average variance extracted.

^a)The diagonal figures refer to the AVE value of each factor.

Table 4.

Discriminant validity 2 in confirmatory factor analysis

Model/constrained factor	χ²	df	∆χ^2a)
Unconstrained model	603.60	183
Constrained model		184
Unpredictability–Vulnerability	609.92		6.32
Unpredictability–Vigilance	754.08		150.48
Unpredictability–Harm	900.97		297.37
Vulnerability–Vigilance	635.85		32.25
Vulnerability–Harm	691.94		88.34
Vigilance–Harm	766.16		162.56

df, degrees of freedom.

^a)χ2 of constrained model–χ2 of unconstrained model.

References

1. Choi K, Ko Y. Characteristics associated with fear of falling and activity restriction in South Korean older adults. J Aging Health. 2015;27(6):1066-1083. https://doi.org/10.1177/0898264315573519Article PubMed
2. Noh HM, Roh YK, Song HJ, Park YS. Severe fear of falling is associated with cognitive decline in older adults: a 3-year prospective study. J Am Med Dir Assoc. 2019;20(12):1540-1547. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2019.06.008Article PubMed
3. Shirooka H, Nishiguchi S, Fukutani N, Tashiro Y, Nozaki Y, Hirata H, et al. Cognitive impairment is associated with the absence of fear of falling in community-dwelling frail older adults. Geriatr Gerontol Int. 2017;17(2):232-238. https://doi.org/10.1111/ggi.12702Article PubMed
4. Kim S, So WY. Prevalence and correlates of fear of falling in Korean community-dwelling elderly subjects. Exp Gerontol. 2013;48(11):1323-1328. https://doi.org/10.1016/j.exger.2013.08.015Article PubMed
5. MacKay S, Ebert P, Harbidge C, Hogan DB. Fear of falling in older adults: a scoping review of recent literature. Can Geriatr J. 2021;24(4):379-394. https://doi.org/10.5770/cgj.24.521Article PubMed PMC
6. Lee A, Lee J, Lee G, Lee DR. Fear of falling and mortality among older adults in Korea: analysis of the Korean Longitudinal Study of Aging. Korean J Fam Med. 2020;41(4):243-249. https://doi.org/10.4082/kjfm.18.0128Article PubMed PMC
7. Arora C, Sinha B, Malhotra A, Ranjan P. Development and validation of health education tools and evaluation questionnaires for improving patient care in lifestyle related diseases. J Clin Diagn Res. 2017;11(5):JE06-JE09. https://doi.org/10.7860/JCDR/2017/28197.9946Article PubMed PMC
8. Boateng GO, Neilands TB, Frongillo EA, Melgar-Quiñonez HR, Young SL. Best practices for developing and validating scales for health, social, and behavioral research: a primer. Front Public Health. 2018;6:149. https://doi.org/10.3389/fpubh.2018.00149Article PubMed PMC
9. Murman DL. The impact of age on cognition. Semin Hear. 2015;36(3):111-121. https://doi.org/10.1055/s-0035-1555115Article PubMed PMC
10. Sung JE. Age-related changes in sentence production abilities and their relation to working-memory capacity: evidence from a verb-final language. PLoS One. 2015;10(4):e0119424. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0119424Article PubMed PMC
11. Shin EY, Cho EB, Kim JS. The development of geriatric everyday life health index (GELHI). Audiology. 2014;10(2):125-137. https://doi.org/10.21848/audiol.2014.10.2.125Article
12. Chesser AK, Keene Woods N, Smothers K, Rogers N. Health literacy and older adults: a systematic review. Gerontol Geriatr Med. 2016;2:2333721416630492. https://doi.org/10.1177/2333721416630492Article PubMed PMC
13. Amalraj S, Starkweather C, Nguyen C, Naeim A. Health literacy, communication, and treatment decision-making in older cancer patients. Oncology (Williston Park). 2009;23(4):369-375. PubMed
14. Jung D. Fear of falling in older adults: comprehensive review. Asian Nurs Res (Korean Soc Nurs Sci). 2008;2(4):214-222. https://doi.org/10.1016/S1976-1317(09)60003-7Article PubMed
15. Park G, Cho B, Kwon IS, Park BJ, Kim T, Cho KY, et al. Reliability and validity of Korean version of Falls Efficacy Scale-International (KFES-I). J Korean Acad Rehabil Med. 2010;34(5):554-559.
16. Kang KS. The effects of the fall prevention exercise program focussed on activity of daily living, fear of fall and quality of life for the senior citizen center elderly. J Korea Acad Ind Coop Soc. 2016;17(8):267-272. https://doi.org/10.5762/KAIS.2016.17.8.267Article
17. Soh SL, Tan CW, Thomas JI, Tan G, Xu T, Ng YL, et al. Falls efficacy: extending the understanding of self-efficacy in older adults towards managing falls. J Frailty Sarcopenia Falls. 2021;6(3):131-138. https://doi.org/10.22540/JFSF-06-131Article PubMed PMC
18. Lee D, Tak SH. A concept analysis of fear of falling in older adults: insights from qualitative research studies. BMC Geriatr. 2023;23(1):651. https://doi.org/10.1186/s12877-023-04364-5Article PubMed PMC
19. DeVellis RF. Scale development: theory and applications. 4th ed. SAGE; 2017.
20. Aybek EC, Toraman C. How many response categories are sufficient for Likert type scales?: an empirical study based on the item response theory. Int J Assess Tools Educ. 2022;9(2):534-547. https://doi.org/10.21449/ijate.1132931Article
21. Davis LL. Instrument review: getting the most from a panel of experts. Appl Nurs Res. 1992;5(4):194-197. https://doi.org/10.1016/S0897-1897(05)80008-4Article
22. Polit DF, Beck CT, Owen SV. Is the CVI an acceptable indicator of content validity?: appraisal and recommendations. Res Nurs Health. 2007;30(4):459-467. https://doi.org/10.1002/nur.20199Article PubMed
23. Lynn MR. Determination and quantification of content validity. Nurs Res. 1986;35(6):382-385. Article PubMed
24. Polit DF, Beck CT. The content validity index: are you sure you know what’s being reported?: critique and recommendations. Res Nurs Health. 2006;29(5):489-497. https://doi.org/10.1002/nur.20147Article PubMed
25. Williams B, Onsman A, Brown T. Exploratory factor analysis: a five-step guide for novices. Australas J Paramed. 2010;8:990399. https://doi.org/10.33151/ajp.8.3.93Article
26. Knapp TR, Campbell-Heider N. Numbers of observations and variables in multivariate analyses. West J Nurs Res. 1989;11(5):634-641. https://doi.org/10.1177/019394598901100517Article PubMed
27. Lee EH. Psychometric properties of an instrument 2: structural validity, internal consistency, and cross-cultural validity/measurement invariance. Korean J Women Health Nurs. 2021;27(2):69-74. https://doi.org/10.4069/kjwhn.2021.05.18Article PubMed PMC
28. Yardley L, Beyer N, Hauer K, Kempen G, Piot-Ziegler C, Todd C. Development and initial validation of the Falls Efficacy Scale-International (FES-I). Age Ageing. 2005;34(6):614-619. https://doi.org/10.1093/ageing/afi196Article PubMed
29. Streiner DL, Norman GR, Cairney J. Health measurement scales: a practical guide to their development and use. 5th ed. Oxford University Press; 2015.
30. Ab Hamid MR, Mustafa Z, Suradi NR, Idris F, Abdullah M. Multi-factor of employee values: a confirmatory factor analytics (CFA) validation. Afr J Bus Manag. 2011;5(32):12632. https://doi.org/10.5897/AJBM11.2224Article
31. Cho H, Kwon M, Choi JH, Lee SK, Choi JS, Choi SW, et al. Development of the Internet addiction scale based on the Internet Gaming Disorder criteria suggested in DSM-5. Addict Behav. 2014;39(9):1361-1366. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2014.01.020Article PubMed
32. Shim JS. The use of confirmatory factor analysis in public administration and policy research: comparison with exploratory factor analysis. Korean J Policy Anal Eval. 2015;25(2):247-278. https://doi.org/10.23036/kapae.2015.25.2.010Article
33. Jeon S, Lee J, Lee J. A study on the users intention to adopt an intelligent service: focusing on the factors affecting the perceived necessity of conversational AI service. J Korea Technol Innov Soc. 2019;22(2):242-264. https://doi.org/10.35978/jktis.2019.04.22.2.242Article
34. Kline RB. Principles and practice of structural equation modeling. 4th ed. Lee HS, Chang SM, Shin HS, Kim SJ, Jeon KH, translators. Hakjisa; 2019.
35. Lin XF, Deng C, Hu Q, Tsai CC. Chinese undergraduate students' perceptions of mobile learning: conceptions, learning profiles, and approaches. J Comput Assist Learn. 2019;35(3):317-333. https://doi.org/10.1111/jcal.12333Article
36. Choi CH, You YY. The study on the comparative analysis of EFA and CFA. J Digit Converg. 2017;15(10):103-111. https://doi.org/10.14400/JDC.2017.15.10.103Article
37. Yu JP. Concept and understanding of structural equation modeling. Rev. ed. Hannarae Publishing; 2022.
38. Cohen L, Manion L, Morrison K. Research methods in education. 8th ed. Routledge; 2018.
39. Curran PJ, West SG, Finch JF. The robustness of test statistics to nonnormality and specification error in confirmatory factor analysis. Psychol Methods. 1996;1(1):16-29. https://doi.org/10.1037/1082-989X.1.1.16Article
40. Seongok Y, Seo W. The structural relations among multicultural behavior, multicultural cognition, multicultural attitude and multicultural behavior intention of the Korean adolescents. Asian J Educ. 2019;20(1):119-148. https://doi.org/10.15753/aje.2019.03.20.1.119Article
41. Oh YC, Park ES, Yun KH. Analysis of adolescents’ well-being using structural equation models. Surv Res. 2017;18(4):87-103. https://doi.org/10.20997/SR.18.4.4Article
42. Kim SY. Fundamentals and extensions of structural equation modeling: with Mplus examples. Hakjisa; 2016.
43. Yu JP. A study on the effect of sample size and normality on the fit index and path coefficient of the research in structural equation modeling. J Prod Res. 2023;41(1):1-6. https://doi.org/10.36345/kacst.2023.41.1.001Article
44. Yu CS, Kang H. An evaluation of type I error of fit indices for structural equation model. J Korean Data Anal Soc. 2020;22(1):111-119. https://doi.org/10.37727/jkdas.2020.22.1.111Article
45. Hong S. The criteria for selecting appropriate fit indices in structural equation modeling and their rationales. Korean J Clin Psychol [Internet]. 2000 [cited 2025 Feb 20];19(1):161-177. Available from: https://accesson.kr/kjcp/assets/pdf/26659/journal-19-1-161.pdf
46. Lee K, Shin S. Validity of instrument development research in Korean nursing research. J Korean Acad Nurs. 2013;43(6):697-703. https://doi.org/10.4040/jkan.2013.43.6.697Article PubMed
47. Peter M, Maddocks S, Tang C, Camp PG. Simplicity: using the power of plain language to encourage patient-centered communication. Phys Ther. 2024;104(1):pzad103. https://doi.org/10.1093/ptj/pzad103Article PubMed
48. Ko KK, Tak HW, Kang SJ. The impact of reverse coding on survey response and analysis. Korean Public Adm Rev. 2015;49(3):515-539. https://doi.org/10.18333/KPAR.49.3.515Article
49. Weijters B, Baumgartner H. Misresponse to reversed and negated items in surveys: a review. J Mark Res. 2012;49(5):737-747. https://doi.org/10.1509/jmr.11.036Article
50. Park YG. Correlation and regression analysis. J Korean Acad Fam Med. 2001;22(1):43-51.

Appendix

Appendix 1.

Fear of Falling Scale for Older Adults

노인의 낙상두려움 측정도구

No.	문항	전혀 그렇지 않다	약간 그렇다	보통 그렇다	자주 그렇다	매우 그렇다
1	나는 내가 언제든지 넘어지거나 미끄러져 낙상할 수 있다는 생각 때문에 불안하다.
2	나는 내가 익숙한 환경에서도 낙상할 수 있다고 생각한다.
3	나는 다른 사람과 부딪히거나 예상하지 못한 신체 접촉이 발생했을 때 낙상할까 봐 불안하다.
4	나는 스스로의 행동을 조심하거나 주변 환경을 개선해도 낙상이 발생할 수 있다고 생각하여 불안하다.
5	나는 낙상이 두려워서 가능한 천천히 조심해서 움직이는 편이다.
6	나는 나의 균형 능력이 떨어져 있어서 쉽게 낙상할 것 같아 걱정된다.
7	나는 나이가 점점 들수록 낙상하게 될까 봐 우려된다.
8	나는 걸려 넘어질까 봐 주변이나 바닥을 자주 확인한다.
9	나는 바닥이 미끄러운 지 주의해서 살핀다.
10	나는 내가 익숙하지 않은 장소에 있다고 생각하면 낙상하게 될까 봐 긴장된다.
11	나는 딱딱한 바닥에서 낙상하게 되면 크게 다칠까 봐 더 경계한다.
12	나는 낙상할까 봐 계단이 많이 있는 장소에 방문하는 것을 꺼린다.
13	나는 낙상하여 다치거나 골절될까 봐 두렵다.
14	나는 낙상하게 되면 심한 통증으로 아플까 봐 우려된다.
15	나는 낙상하면 신체적 장애가 생길까 봐 걱정된다.
16	나는 낙상하면 가족에게 짐이 될 것 같아 우려된다.
17	나는 낙상하면 혼자 힘으로 일상생활을 수행하지 못할 것 같아 걱정된다.
18	나는 낙상하면 내 집이 아닌 요양원에서 살게 될까 봐 두렵다.
19	나는 낙상하면 혼자 힘으로 걸을 수 없게 되어, 휠체어를 타고 다니게 될까 봐 두렵다.
20	나는 낙상하게 된다면 주변 사람의 도움을 받지 못하고 방치될까 봐 두렵다.
21	나는 내가 낙상했을 때 다른 사람이 웃거나 이상하게 생각할까 봐 걱정된다.

Figure & Data

REFERENCES

Citations

Citations to this article as recorded by

ePub Link

Cite

CITE: export Copy Download Format; Close

Download Citation

Download a citation file in RIS format that can be imported by all major citation management software, including EndNote, ProCite, RefWorks, and Reference Manager.

Format:

RIS — For EndNote, ProCite, RefWorks, and most other reference management software
BibTeX — For JabRef, BibDesk, and other BibTeX-specific software

Include:

Citation for the content below
Citation and abstract for the content below

Development of a scale to measure fear of falling in older adults: a psychometric validation study

DOI: https://doi.org/10.4040/jkan.25036

XML Download

Figure

We recommend

Related articles

Development of a scale to measure fear of falling in older adults: a psychometric validation study

Fig. 1. Results of confirmatory factor analysis. (A) Initial confirmatory factor analysis model. (B) Final confirmatory factor analysis model.

Fig. 1.

Development of a scale to measure fear of falling in older adults: a psychometric validation study

Characteristic	Value
Age (yr)	78.9±6.34
Gender
Men	96 (38.1)
Women	156 (61.9)
Educational level^a)
None	12 (4.8)
Elementary school	56 (22.3)
Middle school	42 (16.7)
High school	93 (37.1)
College or above	48 (19.1)
Religion
Yes	191 (75.8)
No	61 (24.2)
Fall experience
Yes	76 (30.2)
No	176 (69.8)
Injury experience after fall
Yes	102 (40.5)
No	150 (59.5)
Usage of mobility devices
Yes	38 (15.1)
No	214 (84.9)
Social activity
Yes	236 (93.7)
No	16 (6.3)
Perceived health status
Very bad	10 (4.0)
Bad	59 (23.4)
Normal	114 (45.2)
Good	56 (22.2)
Very good	13 (5.2)
Perceived depression status
Not at all	93 (36.9)
Little	105 (41.7)
Usually	38 (15.1)
Frequently	12 (4.8)
Strongly	4 (1.6)
No. of comorbidities	2.03±1.43
No. of prescriptions	1.46±1.09

Factor	Item	B	SE	C.R.	β	p	AVE	CR
Unpredictability							.66	.89
	1	1.00			.76
	2	1.07	.08	13.58	.83	<.001
	3	1.13	.08	13.53	.83	<.001
	4	1.12	.08	13.73	.84	<.001
Vulnerability							.63	.84
	5	1.00			.74
	6	1.14	.09	13.49	.83	<.001
	8	1.04	.08	12.92	.80	<.001
Vigilance							.63	.90
	12	1.00			.80
	13	0.88	.07	13.24	.76	<.001
	14	1.01	.07	15.00	.83
	15	0.98	.07	14.65	.82	<.001
	18	1.01	.08	13.27	.76	<.001
Harm							.72	.96
	19	1.00			.82
	20	1.08	.06	17.24	.87	<.001
	21	1.14	.06	17.72	.88	<.001
	22	1.13	.07	17.3	.87	<.001
	23	1.16	.07	17.83	.89	<.001
	24	1.16	.07	16.23	.84	<.001
	25	1.17	.07	17.62	.88	<.001
	26	1.08	.07	15.61	.82	<.001
	27	0.94	.07	13.77	.75	<.001
	CMRIN/df=3.30, TLI=.90, CFI=.91, SRMR=.047, RMSEA=.096

Factor	R (R²)
Factor	Unpredictability	Vulnerability	Vigilance	Harm
Unpredictability	.66^a)
Vulnerability	.96 (.91)	.62^a)
Vigilance	.78 (.61)	.89 (.79)	.63^a)
Harm	.67 (.45)	.81 (.65)	.84 (.70)	.72^a)

Model/constrained factor	χ²	df	∆χ^2a)
Unconstrained model	603.60	183
Constrained model		184
Unpredictability–Vulnerability	609.92		6.32
Unpredictability–Vigilance	754.08		150.48
Unpredictability–Harm	900.97		297.37
Vulnerability–Vigilance	635.85		32.25
Vulnerability–Harm	691.94		88.34
Vigilance–Harm	766.16		162.56

No.	문항	전혀 그렇지 않다	약간 그렇다	보통 그렇다	자주 그렇다	매우 그렇다
1	나는 내가 언제든지 넘어지거나 미끄러져 낙상할 수 있다는 생각 때문에 불안하다.
2	나는 내가 익숙한 환경에서도 낙상할 수 있다고 생각한다.
3	나는 다른 사람과 부딪히거나 예상하지 못한 신체 접촉이 발생했을 때 낙상할까 봐 불안하다.
4	나는 스스로의 행동을 조심하거나 주변 환경을 개선해도 낙상이 발생할 수 있다고 생각하여 불안하다.
5	나는 낙상이 두려워서 가능한 천천히 조심해서 움직이는 편이다.
6	나는 나의 균형 능력이 떨어져 있어서 쉽게 낙상할 것 같아 걱정된다.
7	나는 나이가 점점 들수록 낙상하게 될까 봐 우려된다.
8	나는 걸려 넘어질까 봐 주변이나 바닥을 자주 확인한다.
9	나는 바닥이 미끄러운 지 주의해서 살핀다.
10	나는 내가 익숙하지 않은 장소에 있다고 생각하면 낙상하게 될까 봐 긴장된다.
11	나는 딱딱한 바닥에서 낙상하게 되면 크게 다칠까 봐 더 경계한다.
12	나는 낙상할까 봐 계단이 많이 있는 장소에 방문하는 것을 꺼린다.
13	나는 낙상하여 다치거나 골절될까 봐 두렵다.
14	나는 낙상하게 되면 심한 통증으로 아플까 봐 우려된다.
15	나는 낙상하면 신체적 장애가 생길까 봐 걱정된다.
16	나는 낙상하면 가족에게 짐이 될 것 같아 우려된다.
17	나는 낙상하면 혼자 힘으로 일상생활을 수행하지 못할 것 같아 걱정된다.
18	나는 낙상하면 내 집이 아닌 요양원에서 살게 될까 봐 두렵다.
19	나는 낙상하면 혼자 힘으로 걸을 수 없게 되어, 휠체어를 타고 다니게 될까 봐 두렵다.
20	나는 낙상하게 된다면 주변 사람의 도움을 받지 못하고 방치될까 봐 두렵다.
21	나는 내가 낙상했을 때 다른 사람이 웃거나 이상하게 생각할까 봐 걱정된다.

Table 1. General characteristics of the participants (N=252)

Values are presented as mean±standard deviation or number (%).

^a)N=251.

Table 2. Convergent validity in confirmatory factor analysis

Table 3. Discriminant validity 1 in confirmatory factor analysis

AVE, average variance extracted.

^a)The diagonal figures refer to the AVE value of each factor.

Table 4. Discriminant validity 2 in confirmatory factor analysis

df, degrees of freedom.

^a)χ2 of constrained model–χ2 of unconstrained model.

노인의 낙상두려움 측정도구