가. 1단계: 문헌검토를 통한 자살 예방정보 이해력 척도 문항 정리

가장 먼저, 본 연구는 호주에서 개발된 자살 예방정보 이해력 척도의 문항들을 정리했다. 현재 한국형 자살 리터러시 척도가 개발되어 있지 않은 상황이기 때문에, 본 연구는 Calear et al.(2021)이 개발한 자살 리터러시 척도(the Literacy of Suicide Scale, LOSS) 를 기준 척도로 활용했다. LOSS 는 자살의 원인/자극제를 측정하는 항목 10개, 위기 신호 5개, 위험 요인 7개, 치료 및 예방법 4개 등 전체 27개 항목으로 구성된다. 각 항목은 참/거짓의 진위형으로 측정되며, 정답률에 따라 0점부터 27점까지 분포된다. 해당 척도는 12개로 구성된 단축형 버전을 함께 제시하고 있지만, 본 연구는 척도 개발이 목적이므로 27개로 구성된 원척도를 이용했다(표 1). LOSS는 호주에서 개발된 척도이기 때문에, 영어로 된 원문을 한국어로 번안하는 과정을 거쳤다. 척도 번안은 영어와 한국어에 모두 능통한 연구자들에 의해 이루어졌다.

나. 2단계: 일반인 대상 온라인 심층 조사

기존 척도는 호주에서 개발된 척도이기 때문에, 본 연구는 2단계 작업으로 한국 사회에 적합한 문항을 구성하기 위한 조사를 시행했다. 자살 예방정보 이해력 척도에는 자살 예방을 위해 일반인들이 반드시 알고 있어야 하는 정보가 반영되어야 한다. 그래야지만 해당 척도를 이용한 조사 결과에 따라 현재 부족한 지식이 무엇인지 파악할 수 있고, 이를 토대로 관련 지식을 습득시키기 위한 교육을 실행할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구는 일반 성인 남녀 57명을 대상으로 자살 예방에 관한 전반적인 지식수준과 함께, 이들이 잘못 알고 있는 공통 항목들이 무엇인지 파악하기 위한 온라인 조사를 시행했다. 즉, 일반인 대상 조사의 목적은 대다수가 잘 알지 못하는 자살 예방정보들을 한국형 자살 예방정보 이해력 척도 문항에 반영하기 위함이다.

조사에 참여한 57명의 응답자 중 남성이 27명(47.4%), 여성이 30명(52.6%)이었으며, 이들의 평균 연령은 43.77세(SD=13.90, Min=20, Max=65)로 확인됐다. 학력 분포는 고등학교 졸업 미만이 3명(5.3%), 고등학교 졸업이 6명(10.5%), 대학 재학이 7명(12.3%), 대학 졸업이 37명(64.9%), 대학원 이상이 4명(7.0%)으로 조사되었다. 참가자 중 가족이나 친척, 친구 중 자살을 시도한 사람이 있다고 응답한 사람은 16명(28.1%), 자살로 사망한 사람이 있다고 응답한 사람은 13명(22.8%)이었다.

온라인 조사는 전문 리서치 회사에서 대행했으며, 자살의 원인･신호･대처 방법과 관련한 의견들을 최대한 많이 끌어내기 위해 주관식 문항을 이용한 심층 조사 방식으로 진행했다. 조사를 시작하기에 앞서, 참가자들에게 “자살의 원인, 위험 요인, 신호, 치료(예방)법에 관한 귀하의 생각을 묻고자 합니다. 자살은 왜 발생하며, 이를 예방하기 위해서는 무엇이 필요한 지를 잠시 생각해보시기 바랍니다”라는 문구를 제시했다. 참가자들이 충분한 시간을 두고 고민한 후 각 질문에 답변할 수 있도록, 문항당 1분이 지나야만 다음 페이지로 넘어갈 수 있도록 기계적 설정을 해두었다. 조사에 사용된 개방형 질문들은 총 3개로, “ 자살의 원인 혹은 어떠한 사람들이 주로 자살을 한다고 생각하십니까?”, “ 자살 위험을 나타내는 신체적, 심리적 증상이나 자살을 암시하는 신호가 있다면 무엇이라고 생각하십니까?”, “자살 생각이나 충동이 들었을 때 이러한 생각에서 벗어날 방법은 무엇이라고 생각하십니까?” 등이다. 참가자들이 질문에 답변하는 데 어려움을 느끼지 않도록, “ 주로 OO한 사람들이 자살을 선택한다”, “OO은 자살의 주요 증상(혹은 신호)이다”, “ 자살 생각(혹은 충동)에서 벗어나기 위해서는 OO해야 한다”라는 문장을 제시해주었으며, 이를 활용해 질문당 3개 이상의 답변을 적도록 지시했다. 설문 응답시간은 평균 10분가량 소요되었다.

주관식 설문을 통해 문항별 171개씩 총 513개의 답변이 수집됐다. 연구자들은 수집된 전체 답변을 유사한 의미를 지닌 대표 답변으로 묶어나가는 작업을 시행했다. 한국어로 번안된 LOSS의 27개 문항을 기준으로 두고, 각 문항과 공통되거나 유사한 의미를 지닌 답변을 하나의 문항으로 통합했다. 예를 들어, “ 우울은 자살의 주요 증상이다”, “ 우울”, “ 우울감” 등과 같은 참가자들의 답변은 LOSS에 해당하는 문항 중 “자살하는 사람이 정신과 상담을 받았다면, 모두 우울증 진단을 받았을 것이다(F)”와 유사하다고 판단했다. 또한, “ 타인에게 너무 의지하고 외롭다고 많이 이야기한다”, “힘들다는 말을 한다”, “ 자살할 거야 얘기한다”, “ 죽고 싶다는 말을 한다” 등의 답변은 LOSS 문항 중 “자살에 대해 생각하는 사람은 자신의 생각을 다른 사람에게 털어놓지 않는다(F)”에 해당한다고 보았다. 반면, “ 갑자기 모임, 만남 등 교류를 거부한다”, “주변 정리를 한다”, “소유물을 나눠준다” 등의 답변은 LOSS 문항과 일치하거나 유사한 것이 없다고 판단되어 별도로 구분했다. 이 과정을 통해 총 513개의 답변은 LOSS에 해당하는 27개 문항 및 참가자들의 답변을 통해 도출된 30개 문항 등 총 57개 문항으로 축소됐다.

다. 3단계: 전문가 델파이 1차

세 번째 단계로, 본 연구는 문헌검토 및 온라인 심층 조사를 통해 구성된 57개 문항이 한국 사람들의 자살 예방정보 이해력을 평가하는데 적절한지 확인하기 위한 전문가 델파이 조사를 시행했다. 본 연구는 자살의 복합적인 속성을 고려해 다양한 분야의 자살 예방 및 정신건강 전문가들을 섭외했다. 구체 적으로, 델파이 1차에는 박사학위를 소지하고 관련 분야에 10년 이상 경력을 지닌 정신건강의학자 2명, 심리학자 1명, 사회학자 2명, 사회복지학자 1명, 자살 예방 실무자 1명 등 총 7명이 참여했다.

델파이 조사는 이메일을 통해 개별적으로 진행했으며, 각 전문가의 개인 메일을 통해 한국형 자살 예방정보 이해력 척도개발을 위한 전문가용 설문지를 전달했다. 첫 번째로, 한국 사회에서 발생하는 자살 특성을 고려해, 해당 척도에 반드시 포함되어야 한다고 생각하는 문항 내용이 있다면 무엇이라고 생각하는지”에 관해 주관식으로 질문했다. 두 번째로, 27 개 문항이 4개 요인으로 구성된 국외에서 개발된 척도(Calear et al., 2021)에 관한 적합성에 관해 질문했다. 5점 리커트 척도(1점: 적절하지 않음, 5 점: 매우 적절함)를 이용해 각 문항을 양적으로 평가하고, 문항별 수정이 필요한 내용에 대해 직접 기술해달라고 요청했다. 또한, 요인별로 “해당 요인에 포함된 문항 외에 한국 사회의 문화적 특성이 반영된 자살의 OO 요인을 측정하기 위해 추가해야 할 항목이 있으면 적어주세요. 일반인들이 자살 위기에 처한 사람을 도와주기 위해 평소 알고 있으면 좋겠다고 생각하시는 정보를 중심으로 적어주시기 바랍니다”라는 질문을 제시했다. 세 번째로, 온라인 심층조사를 토대로 발견된 30개 문항을 제시하고, 한국형 자살 예방정보 이해력 척도에 포함하는 것이 적합한지 5점 척도(1점: 적절하지 않음, 5 점: 매우 적절함)로 평가하고, 문항별 수정 사항이나 참고할 의견이 있으면 작성해달라고 요청했다. 마지막으로, 제시된 문항 이외에 자살 예방을 위해 일반인들이 평소 알고 있어야 하는 정보와 한국형 자살 예방정보 이해력 척도 개발 시 주의해야 할 점, 척도의 구성 내용과 형식 및 분량 등에 대한 의견을 조사했다.

전문가 평가를 통해 얻은 57개 예비 문항에 대한 적합도 결과는 <표 2>에 제시했다. 본 연구자들은 델파이 조사를 통해 얻은 양적 평가치와 질적 의견을 참고해, 2 차 문항을 선정했다. 적합도 결과가 3점 미만인 문항들은 모두 제외했으며, 3점 이상인 문항 중에서도 전문가들이 수정 의견을 제안한 경우는 이를 반영하여 문항을 변경했다. 예를 들어, “자살로 사망하는 비율은 여성보다 남성이 더 높다”라는 문항에 대해 전문가들은 ‘통계적 결과로 봤을 때 사실이지만, 국내에서 자살을 시도하는 비율은 여성이 남성보다 더 높다’, ‘해당 문항은 단순 지식일 뿐 이러한 정보를 알고 있는 것이 자살 예방이나 자살에 대한 태도를 변화시키는 데 관여하지 않을 것이다’ 등의 의견을 제시했다. 위 문항은 본래 LOSS에 포함된 것이었지만, 본 연구에서는 전문가들의 평가 결과를 고려해 문항 선별 과정에서 삭제했다.

마찬가지로, “ 자살하는 사람들은 정신질환자이다”라는 문항도 LOSS에 포함된 것이지만, 적합도 평가를 낮게 받았다. 이에 대해 전문가들은 ‘정신질환자에 대한 사회적 편견을 조장할 수 있는 표현이 담겨 있다’, ‘ 자살하기 직전에는 정신적인 문제를 보이는 경우가 많지만, 정신질환자라는 표현은 환자에 대한 편견을 조장할 우려가 있다’, ‘ 모두 정신질환자는 아니지만, 정신질환과 자살의 연관성을 무시할 수는 없다’ 등의 의견을 주었다. 위 문항에 대해 Calear et al.(2021) 역시 “정신적 문제와 환경적 문제가 복잡하게 얽혀 발생하는 자살 위기를 정신질환의 유/무로 단편적으로 평가하는 것은 한계가 있다(p. 5)”고 한계점을 제시한 바 있다. 이에 본 연구는 해당 문항을 “자살한 사람 중에는 정신질환을 앓고 있던 경우가 많다”로 수정했다.

또한, 본 연구는 자살 예방정보 이해력 척도가 포함하는 개념적 범위를 ‘자살 예방을 위해 필요한 지식수준’으로 제한함으로써, 도덕적 평가와 같이 진위형으로 판단하기 어려운 문항들은 모두 제외했다. “ 자살 성향은 타고나는 것으로 유전이다”, “ 불안을 호소하는 사람은 그렇지 않은 사람에 비해 자살 위험이 더 높다” 등과 같이 아직 연구 결과가 명확하게 밝혀지지 않거나 자살의 복합성으로 인해 정답을 내리기 어려운 문항들도 제외했다. 이외에도 의미가 비슷한 중복되는 문장들은 통합하고, 한국적 상황에 적합하지 않은 내용이나 모호한 표현, 오해의 소지가 있는 문항들은 전문가 의견들을 참고하여 모두 삭제 혹은 수정했다. 한편, “ 자살을 생각하는 사람은 자살을 비하하거나 죽음에 관한 이야기를 자주 한다”, “ 규칙적인 생활과 운동은 가벼운 우울증에는 도움이 되지만, 자살 충동을 느끼는 우울증을 해결해주지는 못 한다” 등과 같이 기존 척도에는 포함되어 있지 않지만, 자살 예방을 위해 일반인들이 알고 있어야 하는 중요한 정보라고 제안한 문항들을 모두 추가했다. 이 과정을 거쳐 총 37개의 항목을 선정했다.

가. 4단계: 탐색적 항목 추출

일반인 552명을 대상으로 추출된 37개의 예비 문항에 대한 명료성과 타당성을 검증하는 작업을 수행했다. 조사는 전문리서치 회사를 통해 온라인으로 실시했다. 해당 업체는 통계청 인구 추계와 유사한 비율로 구성된 패널을 보유하고 있어, 한국인의 대표성을 최대한 확보할 수 있는 방향으로 참가자 모집이 가능하다. 이에 본 연구는 우리나라 국민의 인구통계학적 특성을 고려해 패널 표본을 비례 할당 추출했다. 이들을 대상으로 자살 리터러시 척도 문항에 대한 평가 작업을 시행했다. 조사에 참여한 대상 중 남성이 271명(49.1%), 여성이 281명(50.9%)이었으며, 이들의 평균 연령은 44.38세(SD=13.71, Min=20, Max=69)였다. 학력분포는 고등학교 졸업 미만이 6명(1.1%), 고등학교 졸업이 84명(15.2%), 대학 재학이 42명(7.6%), 대학 졸업이 354명(64.1%), 대학원 이상이 66명(12.0%)으로 확인됐다. 참가자 중 가족이나 친척, 친구 중 자살을 시도한 사람이 있다고 응답한 사람은 122명(22.1%), 자살로 사망한 사람이 있다고 응답한 사람은 113명(20.5%)이었다.

참가자들에게 37개의 예비 문항과 함께, “각 문항을 읽고, 해당 문장이 맞는다고 생각하시면 O, 틀리다고 생각하시면 X로 표시하여 주십시오. 답을 정확히 잘 모르실 땐 ‘잘 모르겠음’에 표시하여 주십시오”라는 지시문을 제시했다. 이후 연구자들은 참가자들의 응답 결과를 토대로 자살 예방정보 이해력 척도에 적합한 문항들을 탐색적으로 추출하는 작업을 수행했다. 본격적인 분석에 앞서, 참가자들의 답변을 점수화하는 과정을 거쳤다. 정답을 맞혔으면 1점을, 틀렸을 때는 0점을 부여했다. ‘잘 모르겠다’라고 응답한 경우도 0점을 부여했다.

문항 추출을 위한 통계적 방법으로는 기술통계 및 요인분석을 시행했다. 본 연구에서 다루는 척도 문항들은 자살 예방에 필요한 정보들로 요인 간 상관관계가 있으므로 요인분석시 주성분 분석(principle component method) 및 배리멕스직교회전법(varimax rotation method) 을 이용했다. 초기 분석시에는 37개 문항을 모두 투입했고, 요인 적재 값이 .4 이하보다 낮거나 두 개 이상의 요인에 중복으로 적재되어 나타나는 항목들은 다음 단계의 분석에서 모두 제외했다. 이후 스크리 도표를 이용해 최적 요인 수를 확인하고, 고정된 요인 수에 따른 결과 변화를 살피는 과정을 반복했다. 연구자들은 추출된 항목들을 읽어보며 중복되거나 의미가 제대로 전달되지 못하는 문항들이 있는지 계속 점검했다. 이 과정을 거쳐 37개 문항은 3개의 요인으로 구성된 20개의 문항으로 추출됐다(표 3).

나. 5단계: 전문가 델파이 2차

탐색적 요인분석을 통해 도출된 결과에 관한 내용 타당도 검증을 위해 델파이 조사를 시행했다. 델파이 2차에는 박사학위를 소지하고 관련 분야에 10년 이상 경력을 지닌 정신건강의학자 2명, 심리학자 1명, 사회학자 2명, 자살 예방 실무자 1명 등 총 6명이 참여했다. 델파이 1차 조사 때와 마찬가지로 이메일을 통해 개별적으로 진행했으며, 각 전문가의 개인 메일을 통해 한국형 자살 예방정보 이해력 척도개발을 위한 전문가용 설문지를 전달했다.

전문가들은 각 요인에 해당하는 문항에 대한 적합도를 5점 리커트 척도(1점: 적절하지 않음, 5 점: 매우 적절함)로 평가했다. 또한, 각 요인이 자살 예방과 관련해 어떠한 측면을 대표한다고 생각하는지 선택하도록 함으로써, 요인명이 전문가들에 의해 결정될 수 있도록 했다. 구체적으로, “위에 제시된 문항들은 아래 제시된 세 가지 요인 중 어떠한 측면을 측정하는 것으로 생각하십니까? 만약 제시된 보기 중 적절한 항목이 없다고 판단되시면, 기타에 적절한 요인명을 적어주시길 부탁드립니다”라는 질문을 이용했다.

<표 3>에 2차 전문가 델파이 조사 결과를 통해 얻은 문항별 적합도에 대한 평균 점수 및 요인명을 함께 표기했다. 또한, 내용 타당도 지수(content validity index, CVI)를 함께 제시했다. 일반적으로 전문가 6~10명이 참여한 조사에서는 CVI 값이 0.78 이상이어야 문항의 내용 타당도가 만족한다고 본다(Lynn, 1986). 본 연구는 문항별 적합도 및 타당도 지수와 전문가들이 제안한 의견을 참고하여 최종 문항을 선별했다. 예를 들어, “자살 시도는 도와달라는 신호이기도 하다”, “자살의 위험성은 생물학적 요인들의 영향을 받는다” 등과 같이 내용 타당도 지수가 .5 이하인 문항들을 모두 제외했다. “자살을 시도한 사람이 다시 자살을 시도하는 경우가 많다”와 “과거 자살 시도 경험이 있는 사람은 그렇지 않은 사람보다 자살을 시도할 가능성이 더 높다”의 경우는 유사한 의미를 지닌 문항들이기 때문에, 하나만 남기고 삭제했다. 또한, “자살 시도는 음주 상태에서 일어나는 경우가 많다”와 같이 “많다”라는 것의 의미와 판단 기준이 모호한 문장은 “음주 상태는 자살 시도의 위험성을 높인다”로 수정했다. 결과적으로, 위기대응/예방 요인에 6문항, 위험 요인에 5문항, 위기 신호에 4문항 등 전체 15문항이 최종 문항들로 선정됐다.

다. 6단계: 최종 척도 타당도 검증

마지막으로, 본 연구는 전문가들에게 내용 타당도를 평가받아 선별된 총 15개 문항에 대한 타당도 검증을 시행했다. 본 연구에서는 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis) 과 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis) 을 모두 진행했다. 우선, 본 연구에서는 탐색적 요인분석을 통해 15개의 문항이 세 개의 요인으로 구성되어 있는지 재확인하고자 척도 차원성을 검증했다. 요인 추출을 위해 주성분 분석 방법을 이용했으며, 요인 회전은 베리멕스 직교회전법을 적용했다. 이후, 해당 척도의 구성 타당도를 검증하고자 기존 척도들과의 수렴 타당도 분석을 시행했다. 분석을 위해선 통계 프로그램인 SPSS 26.0을 이용했다.

수렴 타당도 분석을 위해서는 자살 예방정보 이해력 척도와 유사한 성격을 지닌 다음의 척도들을 이용했다. 첫 번째로 참고한 척도는 자살 예방 게이트키퍼 교육(Question, Persuade, Refer, QPR) 후 지식수준의 변화를 평가하기 위해 활용되는 도구(Knowledge of QPR, Wyman et al., 2008) 이다. 해당 척도는 자살의 위험 징후와 오해, 자살 예방을 위한 행동 등을 묻는 14개 질문들을 총 100점 만점으로 환산하여 자살에 대한 지식을 측정한다. 각 문항은 주어진 보기 중 정답을 선택하는 단답형 혹은 다지선다형으로 구성되어 있다. 예를 들어, “자살의 경고신호가 아닌 것은 무엇인가요?”라는 질문과 함께, ① 소중하게 여기던 물건을 다른 사람에게 준다, ② 종교에 대해 갑작스럽게 관심을 가지거나 관심을 잃는다, ③ 자살에 관해 이야기한다, ④ 돈이 많지 않은 사람이 돈을 많이 쓴다 등의 보기를 주고, 이 중에서 답을 선택하는 방식이다. 해당 척도는 본 연구에서 개발하고자 하는 자살 예방정보 이해력 척도와 비교했을 시, 위기신호 및 대응 방법에 관한 분별력을 평가한다는 점에서 유사하다.

수렴 타당도 분석을 위해 선정한 두 번째 척도는 Smith et al.(2014)이 개발한 자살 관련 지식(suicide-related knowledge) 측정 도구이다. 해당 척도는 총 9개 문항으로 구성되며, 본 연구에서 개발하고자 하는 척도 및 LOSS와 같이 진위형 방식으로 지식수준을 측정한다. 따라서 해당 척도는 9점 만점으로 계산되며, 여기에서는 “중증 정신질환자의 자살률은 일반인의 6배에 달한다”, “자살하는 사람은 정말로 죽고 싶어 한다”, “누군가 자살을 진지하게 생각한다면, 그것을 막을 방법은 거의 없다” 등의 문항들을 질문한다. 위 척도 역시 본 연구에서 개발하고자 하는 자살 예방정보 이해력 척도와 자살 위험요소 및 위기신호를 평가하는 항목들을 포함하고 있다는 측면에서 수렴 타당도 검증을 위해 적합하다고 판단했다.

마지막으로 참고한 척도는 Renberg & Jacobsson(2003)이 개발한 자살에 대한 태도(Attitude toward suicide, ATTS) 척도이다. 이 척도는 자살에 관한 고정관념을 확인하는 차원에서 많이 활용되고 있다. 자살에 대해 잘못 이해하고 있던 점들을 바로 잡아주는 것 또한 자살 예방정보 이해력 척도의 역할이고, 본 연구에서 예비 문항 구성을 위해 참가자들을 통해 얻은 답변 역시 자살에 관해 일반인들이 평소 가지고 있던 고정관념과 유사하므로, 수렴 타당도 분석을 위한 참고용으로 적절하다고 판단했다. ATTS 는 총 34개 문항의 10개 요인으로 구성되는데, 본 연구에서는 10개의 하위 요인 중 자살 예방을 위한 지식과 관련된 ‘예방 가능성’, ‘ 자살 결정 과정’, ‘자살 예방 준비성’ 등에 해당하는 문항들을 이용했다. 수렴 타당도 검증을 위해 이용한 문항들은 “대부분의 자살 시도는 충동적인 행동이다”, “자살하는 사람들은 대개 정신질환을 갖고 있다”, “만약 당신이 자살에 대하여 질문한다면, 누군가의 마음에 자살 사고를 유발할 위험이 있다”, “자살 시도는 기본적으로 도움을 요청하는 신호이다” 등이며, 5 점 리커트 척도(1점: 전혀 동의하지 않음, 5 점: 매우 동의함)로 측정했다.

이후 본 연구는 AMOS 25.0을 이용해 확인적 요인분석을 시행했으며, 이를 통해 측정 문항의 신뢰도, 판별 타당도 등을 확인했다. 마지막 단계에 관한 결과는 다음 장의 연구 결과에 상세히 기술해두었다.

가. 척도 차원성 분석

최종 선별된 15개 문항을 투입하여 요인분석을 시행했다. 분석에 사용된 자료의 적절성을 살펴본 결과, KMO 표본형성 적절성 지표 값은 .80으로 확인됐으며, Bartlett 의 구형성 검증 결과도 통계적 유의미성이 검증됐다(X² =934.22, df=105, p=.000). 주성분 분석 방법으로 추출된 요인은 총 3개로, 이에 관한 결과는 <표 4>에 제시했다. 각 문항의 최솟값은 0, 최댓값은 1이며, 이에 대한 왜도(skew)와 첨도(kurtosis) 값은 정규분포조건1)에 충족되었음이 확인됐다. 척도 차원성에 대한 분석 결과는 <표 4>에 제시했다.

첫 번째 요인은 총 6개 문항으로 구성되었으며, 전체 분산의 16.22%를 설명했다. 여기에는 “자살을 생각하고 있는 사람에게 관심을 기울여주면 자살 예방에 도움이 된다.”, “자살 위험이 높은 사람은 혼자 두지 말아야 한다.”, “자살 생각을 하는 사람에게는 그의 이야기를 경청해주어야 한다.” 등이 포함되었으며, “위기대응/예방”으로 명명했다. 두 번째 요인은 총 5개 문항으로 전체 분산의 12.21%를 설명했다. 여기에는 “자살을 생각하는 사람은 자신을 비하하거나 죽음에 관한 이야기를 자주 한다.”, “가족이나 친구를 자살로 잃은 사람은 그렇지 않은 사람보다 자살을 시도할 가능성이 더 높다.”, “자살을 시도한 사람이 다시 자살을 시도하는 경우가 많다.” 등이 포함되어, “위기 신호”로 명명했다. 마지막 세 번째 요인은 총 4개 문항으로 전체 분산의 10.93%를 설명했다. “자살 시도는 관심을 끌기 위해서인 경우도 있다.”, “우울증에서 회복되는 초기에 자살 위험성이 가장 높다.”, “자살을 시도하는 모든 사람이 사전에 계획을 세우는 것은 아니다.” 등이 여기에 포함됐으며, 이에 “위험요소”로 명명했다.

나. 항목 간 신뢰도 분석

각 요인을 구성하는 문항들의 내적 일관성을 검증하기 위해 신뢰도 분석을 실시했다. 신뢰도는 크론바흐 알파(Cronbach’s α) 계수를 통해 확인했다. 대체로, 알파 계수가 .6 이상일 때 항목 간 내적 신뢰도가 적절하다고 평가받고 있다(Churchill, 1979). 분석결과, 각 요인의 신뢰도 값이 .685, .697, .646 으로 산출되어, 각 요인을 설명하는 문항들의 내적 신뢰도가 획득되었다고 볼 수 있다(표 4).

다. 척도 타당도 분석

본 연구를 통해 추출된 자살 리터러시 문항의 구성 타당도를 검증하기 위해, 기존 척도와의 수렴 타당도 분석을 위해 상관분석을 실시했다. 새로운 척도의 구성 타당도는 해당 척도와 유사한 개념을 설명하는 또 다른 척도와의 상관관계를 비교함으로써 검증할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 Calear et al.(2021)이 개발한 LOSS의 단축형 척도, Smith et al.(2014)의 자살 관련 지식측정 도구, Renberg & Jacobsson(2003)이 개발한 ATTS를 활용했다. LOSS 는 총 12문항, 자살 지식측정 도구는 총 9문항, ATTS는 총 37문항으로 구성된다. 척도 간 상관관계를 분석한 결과는 <표 5>에 제시했다. 본 연구에서 개발된 자살 예방정보 이해력 척도의 전체 문항과 하위 요인들은 모두 유의미한 상관관계를 나타냈다. 또한, 기존 척도인 자살 관련 지식과 LOSS와도 모두 정적 상관관계를 보였다. 단, ATTS와의 상관관계에 있어서는 자살 예방정보 이해력 척도 전체 문항(r=.09, p =.046)과 위험 요인(r=.12, p =.007) 및 위기신호(r=.11, p =.012)를 측정한 문항과는 유의미하였지만, 위기대응/예방과는 유의미한 관계를 나타내지 않았다(r=-.04, p=.360).

가. 모형 적합도 확인

척도에 대한 타당성을 검증하기에 앞서, 모형 적합도를 확인했다. 본 연구에서는 카이제곱(χ²), 절대적합도(GFI). 비교적 합도(CFI), 간명표준적합지수(PNFI) 간명비교적합지수(PCFI), 근사오차평균자승의 이중근(RMSEA) 등을 평가 기준으로 사용했다. 이 중 카이제곱(χ²)은 표본의 크기가 200이 넘을 경우 모형 적합도를 평가하기에 적절하지 않다는 지적에 따라(홍세희, 2000), 자유도(df)로 나눠준 값을 사용했다. 일반적으로, χ² /df 가 5 이하, GFI, CFI 가 .9 이상, PNFI, PCFI가 .5 이상, RMSEA가 .08 이하일 때 모형 적합성이 양호하다고 평가한다(김대업, 2008). 본 연구에서는 χ² /df=1.20, GFI=.98, CFI=.93, PNFI=.57, PCFI=.74, RMSEA=.02 로 확인됐다. 이에 본 연구는 15개의 문항으로 구성된 세 개 요인의 모델 적합도가 설명력이 높다고 판단했다.

나. 수렴 타당도 검증

최종적으로 구성된 척도에 대한 타당도 검증을 위해, 수렴 타당도(convergent validity)를 평가했다. 수렴 타당도는 하나의 요인을 설명하는 서로 다른 항목들이 높은 상관관계를 가졌는지 확인하는 방법이다. 본 연구에서 수렴 타당도는 확인적 요인분석을 통해 도출된 요인 부하량과 평균 분산 추출값(Average Variance Extracted, AVE), 잠재 요인 신뢰도(composite reliability) 를 이용해 살펴보았다.

우선, 하나의 요인을 설명하는 각 문항이 유의미한 요인 부하량을 가졌는지 확인했다. 수렴 타당도를 확보하기 위한 요인 부하량은 최소한 .5 이상이 되어야 한다. <표 6>을 통해 알 수 있듯이, 15개 문항들의 요인 부하량은 모두 .5 이상이었으며, 대부분 .5 ~ .6 사이에 위치하였다. 또한, 모든 문항들의 요인 부하량이 통계적으로 유의미하였다. 이상의 결과를 통해, 자살 리터러시를 설명하는 세 가지 요인과 이에 속한 15개 문항들은 수렴 타당도를 가진다고 볼 수 있다.

보다 엄격한 수렴 타당도 검증을 위해, 평균분산추출 값(AVE)과 잠재 요인 신뢰도를 살펴보았다. 평균 분산 추출값은 표준화된 요인 부하량을 제곱하여 합한 뒤, 해당 요인의 문항 수로 나눈 값이다. 잠재 요인 신뢰도는 표준화된 요인 부하량 합의 제곱을 표준화된 요인 부하량 합의 제곱과 오차 분산의 합으로 나눈 값이다. 일반적으로, 평균 분산 추출값이 .5 이상, 잠재 요인 신뢰도는 .7 이상이면 적정 수준의 수렴 타당도를 확보한 것으로 평가된다. 평균분산추출 값을 분석한 결과, ‘위기대응/예방’ 요인이 .36, ‘위기신호’ 요인이 .43, ‘위험요소’ 요인이 .34로 확인되었다. 비록 위 값은 .5에 미치지 못했으나, 개념 신뢰도가 요인 순서대로 .77, .75, .72 로 .7 이상으로 나타났다.

다. 판별 타당도 검증

구성 타당도를 검증하는 또 하나의 방법은 판별 타당도(discriminant validity) 를 확인하는 것이다. 판별 타당도는 서로 다른 개념을 설명하는 각각의 요인들이 낮은 상관관계를 나타내는지 검증하는 방법이다. <표 7>에 제시된 것과 같이, 모든 요인 간의 상관계수가 기준치인 0.9 이하로 나타나 판별 타당도가 입증되었다. 가장 높은 상관계수를 보여준 위험요소와 위기 신호의 경우, 0.82로 확인됐으며, 가장 낮은 상관계수를 나타낸 위험요소와 위기 신호의 경우에는 0.58로 나타났다.