마이인 진단은
이렇게 설계되었습니다

설계 사양

마이인 진단의 측정 구조와 산출 규칙을 한 표로 요약합니다. 각 항목의 근거와 세부 규칙은 아래에서 차례로 설명합니다.

측정 구인

6개 상위 욕구 · 30개 하위 강점 (욕구당 4~7개)

문항 형식

등급형 강제 선택 쌍대 비교 (graded forced-choice paired comparison), 5단계 선호 강도

비교 설계

30개 강점 × 8회 균형 노출, 총 120쌍 (욕구 안 비교와 욕구 사이 비교의 혼합 설계)

점수 구조

개인 내 상대 척도 (ipsative) — 정해진 총점을 30개 강점이 나눠 갖는 구조

강점 점수

선택 방향과 선호 강도를 반영한 점수를 0~100점 공통 척도로 환산

욕구 점수

욕구마다 다른 강점 수의 영향을 보정한 집계

순위 규칙

다단계 순위 결정 — 선호 강도와 개인화된 응답 잠재 시간 지표로 동점 해소

응답 품질

판정 기준 3가지 — 지시 문항, 응답 시간, 중앙 응답 편중 · 자기 점검 문항은 기록·참고용

신뢰도 관리

홀짝 반분 신뢰도 + 스피어만-브라운 보정, 기준 0.70, 200건 이상 누적 시 산출

문항 · 소요 시간

핵심 123문항 · 약 15분

비공개 항목

세부 가중치 · 기준값 · 계산식 (측정의 공정성과 검사 보안)

측정 대상: 6개 욕구와 30개 강점

마이인은 사람이 일과 생활에서 바라는 상태를 30개 강점으로 정의하고, 의미가 가까운 강점끼리 6개 상위 욕구로 묶은 2수준 위계 구조를 씁니다. 강점마다 ‘이것을 원한다’는 측정 범위와 ‘여기까지는 해석하지 않는다’는 경계를 함께 정의해, 측정하지 않은 성향까지 결과 해석이 확장되지 않도록 했습니다.

이론적 근거: 왜 ‘욕구’를 측정합니까

‘무엇이 사람을 움직이는가’는 80년 넘게 동기 심리학의 핵심 질문이었습니다. Murray(1938)는 인간 행동을 이끄는 욕구의 체계를 정리했고, Maslow(1943)는 욕구의 위계를, McClelland(1961)는 성취·권력·친화 동기를, Deci와 Ryan(1985)은 자율성·유능성·관계성의 기본 심리 욕구를 제시했습니다. 이 이론들은 사람의 지속적인 선택과 행동이 ‘능력’보다 ‘원하는 상태’에서 출발한다는 관점을 공유합니다.

마이인의 6개 욕구는 이들 이론이 다뤄 온 동기 영역과 다음과 같이 대응합니다.

성취

성취 동기 — 우수함의 기준에 도전하고 결과로 확인하려는 동기 (McClelland, 1961)

실행

자율성 욕구 — 행동의 원인을 스스로에게 두려는 욕구 (Deci & Ryan, 1985; Ryan & Deci, 2000)

영향

권력 동기와 존중 욕구 — 타인에게 영향을 미치고 인정받으려는 동기 (McClelland, 1961; Maslow, 1943)

관계

친화 동기와 관계성 욕구 — 타인과 연결되고 소속되려는 욕구 (McClelland, 1961; Ryan & Deci, 2000)

이해

이해 욕구 — 사물의 원리와 연결을 알고자 하는 욕구 (Murray, 1938)

의미

의미 추구 — 자신의 기준과 삶의 의미를 세우려는 동기 (Frankl, 1959)

일과의 맞음에도 근거가 있습니다. 개인–환경 적합 연구는 직무가 개인의 욕구를 얼마나 충족하는지를 ‘욕구–공급 적합(needs–supplies fit)’으로 개념화했습니다(Edwards, 1991). 연구 172편, 효과 크기 836개를 통합한 메타분석(Kristof-Brown 외, 2005)은 개인과 직무·조직의 적합도가 높을수록 직무 만족과 조직 몰입은 높고 이직 의도는 낮다는 결과를 일관되게 보고했습니다. 마이인이 능력이 아니라 욕구와 일의 맞음을 측정하는 이유입니다.

대응 관계는 각 이론이 다뤄 온 동기 영역과 마이인 욕구의 개념적 대응을 정리한 것입니다. 인용한 연구는 마이인 진단을 대상으로 한 것이 아닙니다.

측정 방식: 등급형 강제 선택 쌍대 비교

쌍대 비교는 Thurstone(1927)의 비교 판단 법칙 이래, 직접 점수를 매기기 어려운 선호와 가치를 상대 비교로 척도화하는 고전적 방법입니다. 마이인은 두 문장 중 하나를 고르게 하는 데 그치지 않고, 어느 쪽이 얼마나 더 가까운지를 5단계로 응답하게 하는 등급형 선호(graded preference) 형식을 씁니다(Brown & Maydeu-Olivares, 2018). 선택의 방향과 강도를 함께 받아, 이분 선택보다 한 번의 비교에서 더 많은 정보를 얻습니다.

비교 설계는 30개 강점이 같은 횟수로 노출되는 균형 설계입니다. 강점 1개는 서로 다른 상황의 문장으로 8회 등장하고 매번 다른 강점과 짝지어집니다. 같은 욕구 안의 비교와 서로 다른 욕구 사이의 비교를 함께 배치해, 한 욕구 내부의 강점 우선순위와 6개 욕구의 상대적 우선순위를 동시에 가립니다. 강점 점수는 8회 비교의 누적으로 산출되므로 특정 문장 하나에 대한 반응이 결과를 좌우하지 않습니다.

점수는 개인 내 상대 척도(ipsative)입니다. 30개 강점이 정해진 총점을 나눠 갖는 구조여서, 점수는 한 사람 안에서 강점 사이의 우선순위를 나타내며 능력 수준이나 타인과의 비교 백분위를 뜻하지 않습니다. 30개 강점 가운데 TOP5가 순서까지 같게 나올 수 있는 경우의 수는 30 × 29 × 28 × 27 × 26 = 17,100,720가지, 약 1,710만 가지입니다.

왜 두 문장을 비교하게 합니까

문항마다 동의 정도를 따로 묻는 리커트 방식은 바람직해 보이는 문항에 모두 높은 점수를 주는 사회적 바람직성 편향, 대부분의 문항에 ‘그렇다’로 답하는 묵종 편향, 한 인상이 여러 문항에 번지는 후광 효과에 취약합니다. 두 선택지가 모두 그럴듯할 때 하나를 고르게 하는 강제 선택형 측정은 응답자 전체에 균일하게 작용하는 이러한 반응 편향을 구조적으로 상쇄하는 방법으로 연구되어 왔습니다(Cheung & Chan, 2002; Brown & Maydeu-Olivares, 2011). 등급형 선호 형식 역시 문항 간 변별이 약할 때 이러한 편향에 대응하는 설계로 제안되었습니다(Brown & Maydeu-Olivares, 2018). 마이인은 강점을 측정하는 120개 문항 모두를 이 방식으로 구성했습니다.

산출 알고리즘

모든 점수와 순위는 아래 7단계의 고정된 규칙으로 계산됩니다. 같은 응답은 언제 처리하든 같은 결과를 냅니다.

1. 응답 품질 판정세 가지 탐지 기준으로 응답의 성실성을 먼저 판정합니다. 판정 결과는 결과 화면에 함께 표시되고, 정밀 보고서는 기준을 통과한 응답으로만 만듭니다.
2. 쌍대 비교 점수화120회 비교 각각에서 선택의 방향과 선호 강도를 함께 반영해 두 강점에 점수를 배분합니다.
3. 척도 환산강점마다 8회 비교의 결과를 누적해 0~100점 공통 척도로 환산합니다.
4. 욕구 집계욕구마다 속한 강점 수가 다른 데서 생기는 유불리를 보정해 6개 욕구 점수를 산출합니다.
5. 다단계 순위 결정점수가 같으면 선호 강도, 그다음 개인화된 응답 잠재 시간 지표의 순서로 동점을 해소합니다.
6. 핵심 욕구 판정상위 욕구 사이의 차이가 근소한 구간에서는 별도의 보정 규칙을 적용해 핵심 욕구를 판정합니다.
7. 경계 처리순위 경계에서 모든 기준이 완전히 같은 강점은 잘라내지 않고 경계 강점으로 함께 표시합니다.

응답 잠재 시간(response latency)은 선택에 대한 태도의 접근성과 확신의 강도를 반영하는 지표로 사회심리학 연구에서 널리 쓰여 왔습니다(Fazio, 1990). 마이인은 이 지표를 점수에 더하지 않고, 점수와 선호 강도가 모두 같을 때에만 순서를 정하는 보조 기준으로 씁니다.

단계별 세부 가중치·기준값·계산식은 측정의 공정성과 검사 보안을 위해 공개하지 않습니다.

응답 품질: 3중 검증

온라인 설문 연구에서는 응답자의 약 10~12%가 문항을 충분히 읽지 않고 답하는 것으로 보고됩니다(Meade & Craig, 2012). 웹 기반 성격 검사에서도 부주의·불성실 응답은 개인 결과의 타당성을 해치는 주요 원인으로 다뤄집니다(Johnson, 2005). 마이인은 연구에서 쓰여 온 지시 문항, 응답 시간 기반 판별(Huang 외, 2012), 단조 응답 탐지를 결합한 세 가지 기준으로 응답의 성실성을 확인합니다.

1. 지시 문항검사 중 ‘이 문항은 ○○를 선택하세요’ 형식의 지시 문항(instructed response item)을 배치합니다. 지시와 다른 응답에는 재확인을 요청합니다. 마지막 자기 점검 문항은 기록·참고용이며 판정에는 사용하지 않습니다.
2. 응답 시간문장을 읽기 어려울 만큼 빠르게 선택하면 다시 읽도록 안내하고, 빠른 응답의 비율이 내부 기준을 넘으면 충분히 읽지 않은 응답(insufficient effort responding)으로 판정합니다.
3. 중앙 응답 편중‘비슷하다’의 비율이 내부 기준을 넘으면 비교가 이루어지지 않은 단조 응답으로 판정합니다.

세 기준을 모두 통과한 결과에만 ‘3중 검증 통과’가 표시됩니다. 정밀 보고서는 통과한 응답으로만 작성하며, 통과하지 못한 경우 재응답을 안내합니다.

산출과 해석: 규칙이 계산하고, AI가 연결합니다

점수·순위·핵심 욕구는 위의 산출 규칙이 결정론적으로 계산합니다. 해석하는 사람의 주관이나 컨디션이 결과에 개입하지 않습니다.

정밀 보고서의 해석은 AI가 맡습니다. 123개 응답과 진단 중 직접 적은 이야기를 한 사람의 결과로 엮어 21개 장에 걸쳐 같은 기준으로 풀어내는 일을, 진단을 마친 뒤 보통 30분 안에 마칩니다. AI는 계산된 점수와 순위를 고정된 판정값으로 받아 근거로만 쓰며, 점수·순위·핵심 욕구를 바꾸지 않습니다.

모든 정밀 보고서는 발급 전에 5개 기준으로 자동 검토를 거칩니다. 욕구와 능력을 혼동하지 않았는지, 응답에 없는 이력을 지어내지 않았는지, 직업을 단정하지 않았는지, 해석이 계산 결과와 일관되는지, 직접 적은 이야기를 충실히 반영했는지 확인합니다. 발급한 보고서는 해시값으로 고정해, 이후 내용이 바뀌지 않도록 관리합니다.

신뢰도 관리: 반분 신뢰도와 공개 원칙

각 강점의 8회 노출을 홀수 회차와 짝수 회차로 나눠 두 반쪽 점수를 따로 계산하고, 두 반쪽의 상관을 스피어만-브라운 공식 2r ÷ (1 + r)로 보정해 강점별 반분 신뢰도를 추정합니다(Spearman, 1910; Brown, 1910). 두 반쪽에서 핵심 욕구가 같게 나오는 비율도 함께 산출합니다.

내적 일관성 기준은 심리측정에서 널리 쓰이는 0.70입니다(Nunnally, 1978). 연구 활용에 동의한 응답이 200건 이상 누적되면 이 지표를 산출해 기준에 미치지 못하는 문항을 개선합니다. 결과 화면에서는 “방금 읽은 설명, 나와 얼마나 닮았나요?”를 묻고, 이 수치 역시 200건 이상 모였을 때 응답 수·기간·산출 방법과 함께 이 페이지에 공개합니다.

참고 문헌

1. Brown, A., & Maydeu-Olivares, A. (2011). Item response modeling of forced-choice questionnaires. Educational and Psychological Measurement, 71(3), 460–502.
2. Brown, A., & Maydeu-Olivares, A. (2018). Ordinal factor analysis of graded-preference questionnaire data. Structural Equation Modeling, 25(4), 516–529.
3. Brown, W. (1910). Some experimental results in the correlation of mental abilities. British Journal of Psychology, 3(3), 296–322.
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5. Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). Intrinsic Motivation and Self-Determination in Human Behavior. Plenum.
6. Edwards, J. R. (1991). Person–job fit: A conceptual integration, literature review, and methodological critique. International Review of Industrial and Organizational Psychology, 6, 283–357.
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8. Frankl, V. E. (1959). Man's Search for Meaning. Beacon Press.
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19. Thurstone, L. L. (1927). A law of comparative judgment. Psychological Review, 34(4), 273–286.

인용한 연구는 마이인 진단의 설계 원리와 욕구 관점의 근거이며, 마이인 진단을 대상으로 수행된 연구가 아닙니다.