Objective : GRIT is a non-cognitive trait which is defined as perseverance and passion for long-term goals. It predicts success, performance and thedifference from other traits. The purpose of this study was to examine the reliability and validity of the Korean version of the GRIT scale. Methods : A...
Objective : GRIT is a non-cognitive trait which is defined as perseverance and passion for long-term goals. It predicts success, performance and thedifference from other traits. The purpose of this study was to examine the reliability and validity of the Korean version of the GRIT scale. Methods : A total of 92 patients were enrolled in the study. All patients received psychiatric assessment including Clinical Useful Depression Outcome Scale (CUDOS), Clinical Useful Anxiety Outcome Scale (CUXOS), Patient Health Questionnaire (PHQ-15), Connor-Davidson Resilience Scale (CDRS), Brief Resilience Scale (BRS), and GRIT as well as demographic assessment. Cronbach's alpha coefficient of total GRIT score and the split-half reliability of each item was calculated to assess test reliability. Exploratory and confirmatory factor analyses were performed to select the best fitting model and assess construct validity. Finally, a correlation analysis was performed to check convergent and discriminant validity. Results : Cronbach's alpha coefficient for GRIT was found to be 0.85 and all Cronbach's alpha were more than 0.8 even in cases where all items were deleted. We found 3 appropriate factor models in exploratory factor analysis, compared them with 3 models and chose the 2-factor model as the most suitable based on the best fit test. Finally, correlation of the GRIT with CUDOS, CUXOS, PHQ-15, CDRS and BRS were statistically significant (all p<0.01), with relatively low correlation coefficient. Conclusion : This study indicates that the Korean version of GRIT is a reliable and valid instrument for investigating individual power of passion and perseverance.
Objective : GRIT is a non-cognitive trait which is defined as perseverance and passion for long-term goals. It predicts success, performance and thedifference from other traits. The purpose of this study was to examine the reliability and validity of the Korean version of the GRIT scale. Methods : A total of 92 patients were enrolled in the study. All patients received psychiatric assessment including Clinical Useful Depression Outcome Scale (CUDOS), Clinical Useful Anxiety Outcome Scale (CUXOS), Patient Health Questionnaire (PHQ-15), Connor-Davidson Resilience Scale (CDRS), Brief Resilience Scale (BRS), and GRIT as well as demographic assessment. Cronbach's alpha coefficient of total GRIT score and the split-half reliability of each item was calculated to assess test reliability. Exploratory and confirmatory factor analyses were performed to select the best fitting model and assess construct validity. Finally, a correlation analysis was performed to check convergent and discriminant validity. Results : Cronbach's alpha coefficient for GRIT was found to be 0.85 and all Cronbach's alpha were more than 0.8 even in cases where all items were deleted. We found 3 appropriate factor models in exploratory factor analysis, compared them with 3 models and chose the 2-factor model as the most suitable based on the best fit test. Finally, correlation of the GRIT with CUDOS, CUXOS, PHQ-15, CDRS and BRS were statistically significant (all p<0.01), with relatively low correlation coefficient. Conclusion : This study indicates that the Korean version of GRIT is a reliable and valid instrument for investigating individual power of passion and perseverance.
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문제 정의
본 척도의 개발자인 Angella는 높은 학업 성취를 이루는 학생들을 관찰하면서, 우수한 학업적 성취는 높은 지능보다는 열정적이면서 끈기가 있는 것과 관계된다는 점을 인식하게 되었다. 따라서 이러한 장기적인 열정과 인내를 평가할 수 있는 도구를 이용하여, 육군사관 후보생들이 얼마나 훈련에 끝까지 남게 되는지, 철자법 대회 경쟁에서 누가 끝까지 살아남게 되는지, 기반 조건이 좋지 않은 지역에 배정받은 교사들이 얼마나 오랫동안 학교 근무를 하게 되는지를 연구하였다. 또한 회사와 연계하여 누가 세일즈 경쟁에서 살아 남게 되는지 GRIT과의 관계를 알아 보았다.
따라서 이러한 장기적인 열정과 인내를 평가할 수 있는 도구를 이용하여, 육군사관 후보생들이 얼마나 훈련에 끝까지 남게 되는지, 철자법 대회 경쟁에서 누가 끝까지 살아남게 되는지, 기반 조건이 좋지 않은 지역에 배정받은 교사들이 얼마나 오랫동안 학교 근무를 하게 되는지를 연구하였다. 또한 회사와 연계하여 누가 세일즈 경쟁에서 살아 남게 되는지 GRIT과의 관계를 알아 보았다. Z3 그 결과 이러한 성취들은 GRIT 과 매우 밀접한 관계를 보였으며, GRIT척도를 이용한 개인의 평가가 미래의 목표성취의 예상에 매우 유용하며 특이적인 변별 구성을 갖추고 있다는 것을 증명하게 된다.
또한 각 질환 군별로의 GRIT의 특징을 찾아내어 현재 환자가 가지고 있는 GRIT의 정도를 파악하고, 치료의 경과에 따라 GRIT의 변화를 감지하며, GRIT 의 상승을 목표로 치료가 이루어 진다면, 환자의 평가하는 보다 넓은 시야를 제공해주고, 질환 및 치료의 경과에 영향을 미치는 또다른 변수를 고려할 수 있게 된다. 본 연구는 일종의 예비연구로서 정신과적 임상영역에서 GRIT의 활용에 대한 소개를 한 점에서, 차후 확대된 영역과 대상자들에게 표준화의 신뢰도가 검증된 GRIT이 적용될 기회를 제시했다는 점에 의의가 있다.
현재까지 국내에 GRIT을 이용한 학업성취, 학업 적응과 관련해 교육학, 심리학 분야의 연구들이 몇몇 있었지만 정신건강의학과적 관점과 임상 영역에서 GRIT 척도의 신뢰도와 타당도를 연구한 연구들은 현재까지 없는 상태이다. 이에 본 연구에서는 정신과적 평가 영역을 확장하고 임상적 영역에서의 활용을 대비하고자, GRIT의 한국어판 개발과 함께 신뢰도, 타당도 분석을 시행하였다.
제안 방법
3요인 모형에서는 12번 문향의 측정오차분산이 음수로 나타나는 Heywood case가 발생해 이를 0.005로 고정한 뒤 재분석을 시행했다. 분석 결과 기존 모형 보다는 2요인 모형이, 2요인 모형보다는 3요인 모형의 적합도가 더 높았으나 CFI, TLI값이 모두 0.
GRIT의 개발자로부터 한국어판 번안 및 표준화 승인을 받은 후 2명의 정신과 전문의와 5인의 임상심리사가 영-한 번역과 한-영역 번역의 검증을 실시하였으며 한국어 번안이 자연스럽고 의미전달이 분명해 질 때까지 번역-역번역이 반복되었다. 마지막으로 일차 번역자, 연구참여자, 역 번역자 간의 최종 합의가 이루어진 끝에 최종 한글 척도가 완성 되었다.
Korean version GRIT의 12 문항에 대해 우선적으로 요인의 수를 제한하지 않은 탐색적 요인분석을 실시하였다. 요인분석의 적합도 여부를 알아보기 위한 KM0 표본 적합도는 0.
주성분 분석에 Varimax 요인 회전을 적용해 요인모형을 구성했고, 이와 별개로 기존 요인으로 제한한 뒤 탐색적 요인분석을 시행해 또 다른 요인모형을 얻었다. 각 모형에 대해 Barlett의 구 형성분석과 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)값을 얻어 모형의 적절성에 대해 알아보았다. 확인적 요인 분석 과정에서는 최대우도 법에 Varimax 방법으로 요인 회전을 적용했으며, 모형의 적절성 판정을 위해 앞선 두 모형에 더해 기존 연구에서 제시하는 모형을 포함한 세 가지 모형에 대해 Conifirmatory Fit Index (CFI), Tucker-Lewis Index(TLI), Root Mean Square Error of Approximation(RMSEA)값을 산출해 어떤 모형이 적합한지 알아보았다.
이에 본 논문에서는 '흥미유지', 노력 지속 외의 세 번째 요인을 기존 연구를 참조해 상황 적응'이라고 명명했다. 다만 본 논문의 목적이 GRIT의 개발이 아닌 타당성 확인이었기 때문에 요인의 수를 2개로 제한한 탐색적 요인분석을 추가로 시행해 보았다. 이 경우 기존 '흥미유지' 요인에 있던 8번 문항이 노력 지속에 속하는 것을 확인할 수 있었다.
또한 측정 문항을 제거하였을 때 Cronbachs alpha 값의 변화를 나타내는 Alpha if deleted값을 산출하였고 마지막으로 기우법을 적용한 반분신뢰도를 구하였다. 도구의 구성 타당도 분석을 위해 탐색적 요인분석을 수행했다. 주성분 분석에 Varimax 요인 회전을 적용해 요인모형을 구성했고, 이와 별개로 기존 요인으로 제한한 뒤 탐색적 요인분석을 시행해 또 다른 요인모형을 얻었다.
표시했다. 도구의 일관성 신뢰도를 검증하기 위해 문항별, 전체 문항의 Cronbachs alpha값을 각각 산출하였으며, 문항-총점 상관계수(Item-Total Correlation, ITC)을 구하였다. 또한 측정 문항을 제거하였을 때 Cronbachs alpha 값의 변화를 나타내는 Alpha if deleted값을 산출하였고 마지막으로 기우법을 적용한 반분신뢰도를 구하였다.
확인적 요인 분석 과정에서는 최대우도 법에 Varimax 방법으로 요인 회전을 적용했으며, 모형의 적절성 판정을 위해 앞선 두 모형에 더해 기존 연구에서 제시하는 모형을 포함한 세 가지 모형에 대해 Conifirmatory Fit Index (CFI), Tucker-Lewis Index(TLI), Root Mean Square Error of Approximation(RMSEA)값을 산출해 어떤 모형이 적합한지 알아보았다. 문항의 수렴 타당도 및 판별 타당도 분석을 위해 세 모형에 대해 Average Variance Extrated(AVE), Construct Reliability(CR)를 구했다. 마지막으로 다른 개념 간의 수렴 타당도 및 판별타당도 분석을 위해 GRIT과 다른 척도들(CDRS, BRS, CUDOS, COXOS 및 PHQ-15)간의 Pearsons correlation analysis를 수행하였다.
변수간 상관성이 높아 Heywood case가 발생한 3요인 모형의 경우 모형추정의 적합도가 매우 낮은 것으로 간주하고 기존 모형에 비해 상대적으로 적합도가 뛰어난 2요인 모형을 대상으로 수렴 및 판별 타당도를 계산하였다(Table 4).
상기 두 모형과 원래 GRIT 척도에서 제시하는 요인 모형 (Figure 3)을 추가해, 확인적 요인 분석을 실시했다.
마지막으로 일차 번역자, 연구참여자, 역 번역자 간의 최종 합의가 이루어진 끝에 최종 한글 척도가 완성 되었다. 연구에 사용된 한국판 GRIT 은 원 척도와 동일하게 총 12문항으로 구성되어 있으며, 각 문항은 5점 리커트 척도로 구성되어 있다. 문항별 최저 점수는 1점(전혀 아니다)에서 5점(항상 그렇다)로 최저 5점에서 최고 60점까지 분포하게 되며, 최종 GRIT 점수는 12문항의 평균 점수가 된다.
자연관찰 설계(naturalistic design)에 기반을 둔 정신건강의학과 클리닉의 통상적인 임상 및 연구 절차로서, 정신건강의 학과 의사가 연구 참가자의 설문 조사 진행과 기초학적 정보를 면담을 통해 수집하였다. 환자 중에 정신증적 증상 또는 조증 증상이 현저해 현실 검증력이 떨어지는 경우, 인지능력이 저하되어 설문 내용을 이해하지 못하는 경우, 문맹이어서 한글을 읽을 수 없는 경우 심각한 기저질환으로 설문 작성이 어려운 경우는 연구에서 제외하였다.
도구의 구성 타당도 분석을 위해 탐색적 요인분석을 수행했다. 주성분 분석에 Varimax 요인 회전을 적용해 요인모형을 구성했고, 이와 별개로 기존 요인으로 제한한 뒤 탐색적 요인분석을 시행해 또 다른 요인모형을 얻었다. 각 모형에 대해 Barlett의 구 형성분석과 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)값을 얻어 모형의 적절성에 대해 알아보았다.
추가로 기존에 알려진 연구 결과에 따라 요인의 수를 두 개로 제한한 탐색적 요인분석을 실시했다. KM0 표본 적합도는 0.
각 모형에 대해 Barlett의 구 형성분석과 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)값을 얻어 모형의 적절성에 대해 알아보았다. 확인적 요인 분석 과정에서는 최대우도 법에 Varimax 방법으로 요인 회전을 적용했으며, 모형의 적절성 판정을 위해 앞선 두 모형에 더해 기존 연구에서 제시하는 모형을 포함한 세 가지 모형에 대해 Conifirmatory Fit Index (CFI), Tucker-Lewis Index(TLI), Root Mean Square Error of Approximation(RMSEA)값을 산출해 어떤 모형이 적합한지 알아보았다. 문항의 수렴 타당도 및 판별 타당도 분석을 위해 세 모형에 대해 Average Variance Extrated(AVE), Construct Reliability(CR)를 구했다.
확인적 요인분석에서는 탐색적 요인분석에 의한 3요인, 2 요인 모형과 더불어 기존 요인구조를 그대로 본 딴 원본 등세 가지 모형에 대해 적합도 분석을 시행했다. 적합도 분석상세 모형 모두 CFI 값이 0.
대상 데이터
2017년 단일기관의 정신건강의학과 외래에 방문했거나 입원한 18세 이상 65세 이하의 환자 94명이 참여되었다. 자연관찰 설계(naturalistic design)에 기반을 둔 정신건강의학과 클리닉의 통상적인 임상 및 연구 절차로서, 정신건강의 학과 의사가 연구 참가자의 설문 조사 진행과 기초학적 정보를 면담을 통해 수집하였다.
환자 중에 정신증적 증상 또는 조증 증상이 현저해 현실 검증력이 떨어지는 경우, 인지능력이 저하되어 설문 내용을 이해하지 못하는 경우, 문맹이어서 한글을 읽을 수 없는 경우 심각한 기저질환으로 설문 작성이 어려운 경우는 연구에서 제외하였다. 수집된 자료에서 중복된 4명의 자료를 제외하고, 자료가 불충분한 2명의 자료를 제외하여 88명이 최종 분석에 포함되었다. 연구 참여자들은 사전에 연구자들부터 연구에 대한 설명을 듣고, 자발적으로 연구 참여에 동의한 사람들이었다.
데이터처리
GRIT과 Resilience에 대한 척도인 CDRS, BRS와의 상관분석을 수행해 수렴 타당도를 확인했으며, 판별 타당도를 위해 CUDOS, CUXOS 및 PHQ-15와 상관관계 분석을 수행하였다(Table 5).
도구의 일관성 신뢰도를 검증하기 위해 문항별, 전체 문항의 Cronbachs alpha값을 각각 산출하였으며, 문항-총점 상관계수(Item-Total Correlation, ITC)을 구하였다. 또한 측정 문항을 제거하였을 때 Cronbachs alpha 값의 변화를 나타내는 Alpha if deleted값을 산출하였고 마지막으로 기우법을 적용한 반분신뢰도를 구하였다. 도구의 구성 타당도 분석을 위해 탐색적 요인분석을 수행했다.
문항의 수렴 타당도 및 판별 타당도 분석을 위해 세 모형에 대해 Average Variance Extrated(AVE), Construct Reliability(CR)를 구했다. 마지막으로 다른 개념 간의 수렴 타당도 및 판별타당도 분석을 위해 GRIT과 다른 척도들(CDRS, BRS, CUDOS, COXOS 및 PHQ-15)간의 Pearsons correlation analysis를 수행하였다. 연구의 자료는 IBM SPSS statistics 24.
모형 2의 수려 판별 타당도를 판정하기 위해 평균 분산추출(AVE), 개념신뢰도(CR)을 계산했으며, 흥미유지 요인에서 0.42, 0.78, 노력지속 요인에서 0.44, 0.84를 보여주었다. 비록 AVE가 0.
연구 대상자들의 사회인구학적 특성들에 대해서는 빈도, 백분율로 표시했다. 도구의 일관성 신뢰도를 검증하기 위해 문항별, 전체 문항의 Cronbachs alpha값을 각각 산출하였으며, 문항-총점 상관계수(Item-Total Correlation, ITC)을 구하였다.
성능/효과
GRIT에서 포함하고 있는 회복탄력성 개념을 측정하는 척도와의 수렴 타당도를 확인한 결과 GRITe CDRS, BRS와 같은 회복탄력성 척도와 각각 0.38, 0.48로 약한 상관관계" 를 보였다. 이는 끈기(GRIT)와 자아탄력성 척도의 상관관계를 조사한 논문에서 제시한 상관계수인 0.
제한한 탐색적 요인분석을 실시했다. KM0 표본 적합도는 0.83이었으며, Barlett의 구형성 검사 결과 또한 p<0.001 로 요인분석이 수행 가능함을 보여주었다. 2개의 요인은 전체변량의 59.
또한 회사와 연계하여 누가 세일즈 경쟁에서 살아 남게 되는지 GRIT과의 관계를 알아 보았다. Z3 그 결과 이러한 성취들은 GRIT 과 매우 밀접한 관계를 보였으며, GRIT척도를 이용한 개인의 평가가 미래의 목표성취의 예상에 매우 유용하며 특이적인 변별 구성을 갖추고 있다는 것을 증명하게 된다.
85로 높게 나타났다. 각 문항을 제거했을 때의 내적 일치도 계수 역시 모두 0.8 이상을 보였고 문항-총점 상관계수의 경우 11번 문항을 제외하고 모두 0.3을 초과하였다(Table 2).
기우법을 사용해 반분신뢰도 검사를 시행한 결과 Spearman-Brown Coefficient 계수는 0.76 을 보였다.
두 가지 요인인 흥미유지와 노력지속 모두 평균분산추출(AVE)은 각각 0.42, 0.44로 0.5에 미치지 못했으나 개념 신뢰도의 경우 각각 0.78, 08.4로 0.7 이상으로 나타났다. 흥미유지 요인과 노력 지속 요인간의 상관계수는 0.
5를 초과하지는 못했지만 CR이 모두 07을 초과해 모형 2의 요인별 집중 타당성은 확보되었음27을 확인할 수 있다. 또한 AVE가 두 상관계수의 제곱보다 큰 경우 판별 타당성이 확보되었다고 판단하는데, 28 두 요인의 상관계수 제곱 값은 0.17로 두 요인의 AVE값인 0.42, 0.44보다 작아 판별 타당성 또한 확보되었음을 확인할 수 있다.
4과 유사한 결과로서 유의한 관련성을 보였다는 점에서 수렴 타당도가 있음을 알려주기도 하지만 낮은 상관관계는 GRIT이 기존회복탄력성과는 다른 척도임을 알려준다. 또한 변별 타당도를 확인한 결과 CUDOS와는 상관계수 -0.39로 음의 상관관계를 보이는 것을 알 수 있었는데 이는 GRIT과 우울 관련 척도인 부정적 정동(negative affect)과의 상관계수가 -02, Beck Depression Inventory(BDI)와의 상관계수가 -0.2530, Center for Epidemiological Studies Depression Scale(CES-D) 와 의상 관계 수가 -0.29임을 보인 기존의 연구와 비슷한 수준이다. 이는 GRIT와 CUXOS의 상관계수가 -0.
마지막으로 판별 타당도를 위해 CUDOS, CUXOS, PHQ- 15와 상관관계 분석을 수행했으며 상관계수는 각각 0.39, 0.29, 0.39로 나타났다. 모든 상관관계는 p<0.
20개의 문항 중 3개의 문항은 역으로 합산하게 되며 점수가 높을수록 회복 탄력성이 낮음을 의미한다. 본 연구에서 사용한 한국어판 CDRS의경우 내적 일치도 0.93으로 신뢰도와 타당도가 확립되었다.
본 연구에서 전체 문항에 대한 Cronbachs alpha값은 0.85 로 우수한 수준을 보였고, 개별 문항을 제거한 뒤에도 신뢰도 값은 0.8로 비슷한 수준을 유지했다?2 기존 연구에서 GRIT에 대한 Cronbach alpha값이 0.77~0.
GRITe Duckworth, 에 의해 처음 소개된 개념으로 '목표 달성을 위한 장기적인 열정과 인내'로 정의된다. 본 척도의 개발자인 Angella는 높은 학업 성취를 이루는 학생들을 관찰하면서, 우수한 학업적 성취는 높은 지능보다는 열정적이면서 끈기가 있는 것과 관계된다는 점을 인식하게 되었다. 따라서 이러한 장기적인 열정과 인내를 평가할 수 있는 도구를 이용하여, 육군사관 후보생들이 얼마나 훈련에 끝까지 남게 되는지, 철자법 대회 경쟁에서 누가 끝까지 살아남게 되는지, 기반 조건이 좋지 않은 지역에 배정받은 교사들이 얼마나 오랫동안 학교 근무를 하게 되는지를 연구하였다.
분석 결과 GRITe Resiliece를 측정하는 척도인 BRS, CDRS와는 각각 0.48(p<0.01), 0.38(p<0.01)의상관수준을 보였다. 추가로 GRIT에서 Resilience개념을 가장 잘 반영하는 1번 문항(나는 중요한 목표와 도전을 위해 많은 좌절들을 극복해왔다)과 BRS, CDRS에 대한 상관관계 분석을 추가로 시행했으며 상관관계는 각각 0.
005로 고정한 뒤 재분석을 시행했다. 분석 결과 기존 모형 보다는 2요인 모형이, 2요인 모형보다는 3요인 모형의 적합도가 더 높았으나 CFI, TLI값이 모두 0.9 미만이었으며 RMSEA는 각각 0.120, 0.126, 0.134로 모두 0.1 을 초과하였다.
두 번째 요인에는 기존 GRIT의 흥미 ^(Consistency of Interest)에 포함된 문항들만 있어서 흥미 유지' 요인이라고 명명했다. 세 번째 요인에 속해있는 2번(때때로 새로운 생각이나 계획이 생기면 기존에 하고 있는 일들이 쉽게 방해를 받는다), 12번(나는 부지런한 사람이다) 문항은 새로운 요인에 속하는 것으로 분류가 되었으며, 이를 '상황적으 요인이라고 명명했다. 상기 요인 모형은 Figure 1에 제시되어 있다.
6을 초과하였다. 요인 분석 결과 총 3개의 요인이 추출되었으며 전체 변량의 67.5%를 설명했다. 첫 번째 요인에 속한 문항은 기존 GRIT의 노력 지속(Perseverance of effort)에 해당되는 문항들과 흥미유지에 속해 있었던 8번 문항(나는 완성하는데 몇 개월 이상 걸리는 일은 꾸준히 집중하지 못한다) 하나가 포함되어 있었으며 이를 '노력 지속' 요인으로 명명했다.
요인분석의 적합도 여부를 알아보기 위한 KM0 표본 적합도는 0.83 이었으며 Barlett의 구형성 검정상x2(66)=482.78, p<0.001 로요인분석을 수행하는데 무리가 없는 것으로 확인되었다. 또한 공통성 분석에서 4번 문항이 0.
29임을 보인 기존의 연구와 비슷한 수준이다. 이는 GRIT와 CUXOS의 상관계수가 -0.29로 음의 상관관계를 보였는데 이는 GRIT와 Trait-anxiety와의 상관계수가 -0.27꼬임을 보였던 연구와 비슷한 것을 확인할 수 있으며 앞서 언급한 것처럼 GRIT이 높을수록 낮은 우울감, 불안감을 보인다는 사실을 확인할 수 있다.
미혼자가 37명으로 가장 많았으며, 대상자의 약 30%는 정신질환의 가족력이 있다고 응답하였다. 입원환자와 외래 환자는 비슷하게 모집되었으며, 주요우울장애로 진단된 환자가 36명으로 가장 많았다.
가지 모형에 대해 적합도 분석을 시행했다. 적합도 분석상세 모형 모두 CFI 값이 0.9 미만, RMSEA값이 0.1 초과로 기준에 미달26인 것으로 나타났다. 그러나 기존 Duckworth의 연구에서도 2요인 GRIT의 CFI 값이 0.
0%를 설명했다. 첫 번째 요인에 속한 문항은 기존 GRIT의 노력지속에 해당되는 문항 전부에 8번 문항(나는 완성하는데 몇 개월 이상 걸리는 일은 꾸준히 집중하지 못한다) 하나가 포함되어 있어서 '노력 지속' 요인으로 명명했으며, 두 번째 요인에 속한 문항은 기존 GRIT의 흥미 유지에 해당되는 문항이 있어서 '흥미 유지요인으로 명명했다. 상기 요인의 모형은 Figure 2에 제시되어 있다.
01)의상관수준을 보였다. 추가로 GRIT에서 Resilience개념을 가장 잘 반영하는 1번 문항(나는 중요한 목표와 도전을 위해 많은 좌절들을 극복해왔다)과 BRS, CDRS에 대한 상관관계 분석을 추가로 시행했으며 상관관계는 각각 0.26(p=0.01), 0.08(p=0.47) 인 것으로 나타났다.
후속연구
대해서도 표준화를 시행할 수 있겠다. 또한 각 질환 군별로의 GRIT의 특징을 찾아내어 현재 환자가 가지고 있는 GRIT의 정도를 파악하고, 치료의 경과에 따라 GRIT의 변화를 감지하며, GRIT 의 상승을 목표로 치료가 이루어 진다면, 환자의 평가하는 보다 넓은 시야를 제공해주고, 질환 및 치료의 경과에 영향을 미치는 또다른 변수를 고려할 수 있게 된다. 본 연구는 일종의 예비연구로서 정신과적 임상영역에서 GRIT의 활용에 대한 소개를 한 점에서, 차후 확대된 영역과 대상자들에게 표준화의 신뢰도가 검증된 GRIT이 적용될 기회를 제시했다는 점에 의의가 있다.
하지만 변수 대비 대상자의 비율이 5를 초과한다는 점을 고려하면구 요인 분석에 필요한 상대적 표본 수 기준을 만족한다고 볼 수 있다. 또한 본 연구는 정신건강의학과를 방문한 인구집단을 대상으로 해 일반 인구집단에 일반화 하는데 한계가 존재한다. 그러나 상대적으로 열정과 끈기를 측정하는 낮은 GRIT을 보일 것으로 예상되는 환자군을 대상으로도 비교적 만족할 만한 신뢰도와 타당도를 보였다는 점에서, 정신과적 임상 현장에서의 GRIT의 평가도 충분히 가능하다는 점이 고무적이다.
재발 및 악화를 반복한다. 이러한 정신과 질환 환자들의 GRITe 투약 및 치료의 순응도와 밀접할 것이며 환자들의 중요한 예후가 될 것이다. 또한 정신과 환자들은 내 외적 생활의 적으 대인관계의 질과 같은 꾸준한 생활기능의 유지에 따라 질환의 예후가 크게 결정된다.
차후 많은 대상자들을 대상으로 표준화의 재 검정이 이루어 져야 할 것이며, 기존 GRIT scale을 보완한 Short GRIT scale에 대해서도 표준화를 시행할 수 있겠다. 또한 각 질환 군별로의 GRIT의 특징을 찾아내어 현재 환자가 가지고 있는 GRIT의 정도를 파악하고, 치료의 경과에 따라 GRIT의 변화를 감지하며, GRIT 의 상승을 목표로 치료가 이루어 진다면, 환자의 평가하는 보다 넓은 시야를 제공해주고, 질환 및 치료의 경과에 영향을 미치는 또다른 변수를 고려할 수 있게 된다.
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