文档介绍:效度分析和信度分析
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一、背景准备
1、误差公理
误差(error)是指对事物某一特征的度量值偏离真实值的部分,即测定值与真实值之差,样本统计量与总体参数之差。
误差公理所划分的团体。
可以运用t检验对先后两次问卷结果平均分数进行差异性检验。若差异有统计学意义,说明问卷是有效的;若差异无统计学意义,说明问卷是无效的。
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2、判别效度
判别效标也称为辨别效标,是指运用相同的问卷测定不同特质和内涵,测量结果之间不应有太大的相关性。
3、聚合效度
聚合效度也称为收敛效度,是指运用不同测量方法测定同一特质所得结果的相似程度,即对同一特质的两种或多种测定方法间应有较高的相关性。
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Spitzer认为如果满足以下5个条件就可以认为问卷由效:.
(1)问卷有内容效度和结构效度;
(2)在问卷制定阶段应当请有关人员提出意见,供修正和提高内容效度;
(3)问卷经过反复使用证明了其可靠性;
(四)提高问卷效度的方法
(1)理论正确,解释清楚。问卷内容要适合问卷测验的目的,题目要清楚明了,易于理解,问卷的排列要由易到难,题目的难度和区分度要合适;
(2)操作规范以减少误差;
(3)控制系统误差。它主要包括仪器不准,题目和指导语有暗示性,答案安排不当(被试可以猜测)等, 控制这些因素可以降低系统误差, 提高效度;
(4)样本适宜且要预防流失。重视问卷调查的回收率。样本容量一般不应低于30;
(5)适当增加问卷的长度。增加问卷的长度既可提高问卷的信度,也可以提高问卷的效度,但增加问卷的长度对信度的影响大于对效度的影响;
(6)排除无关因素干扰。认清并排除足以混淆或威胁结论的无关干扰变量。
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三、效度分析实例
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1.问卷的敏感性(可靠性)分析
(1)操作过程
从菜单选择Analyze → Scale → Reliability Analysis…→ Item(输入问卷的各条目或各因子包含的条目)→ 单击“Statistics”按钮,弹出信度分析统计量对话框 → Descriptives for: → √ Scale if item deleted →OK
Scale if item deleted:去掉当前题目整个问卷的描述统计量,即敏感性分析,包括以下内容:Scale Mean if Item Deleted:去掉当前题目问卷合计分的均数;
Scale Variance if Item Deleted: 去掉当前题目问卷合计分的方差;
Corrected Item-Total Correlation: 当前题目得分与去掉当前题目问卷合计分的Pearson相关系数;
Squared Multiple Correlation:以当前题目为因变量,其它所有题目为自变量求得的决定系数R2;Alpha if Item Deleted: 去掉当前题目后问卷的Cronbach α系数。
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一般地,在做问卷的敏感性分析时,可以将“Alpha if Item Deleted”值,作为调整题目的一个重要参考依据。
如果“Alpha if Item Deleted”值越大,其相对应的题目越应是首先考虑调整的题目。从本次问卷结果敏感性分析可以看出,量表的各个题目的“Alpha if Item Deleted”,且变化的幅度很小。所以,就 “Alpha if Item Deleted”值这项指标看量表各题目均可以保留,无需调整。
2、 问卷的结构效度的分析
因子分析不仅能够评价量表结构的相合性,还可以用共性变异(共性方差)与总变异之比作为结构效度的衡量指标。结构效度的分析最好使用证实性因子分析,它较探索性因子分析更能说明问题。
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四、调查问卷的信度
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信度主要是指问卷是否精准(precision)。信度分析涉及了问卷测验结果的一致性和稳定性,其目的是如何控制和减少随机误差。信度是用估计测量误差大小的尺度,来说明问卷测验结果中测量误差所占的比率。
信度可定义为真实分数(true score)的方差与测验实得分数(observed score) 的方差之比,当实得分数变异可以全部由真实分数的变异解释时,测验误差就是0,这时问卷测验的信度为1。
调查问卷的信度包含两层含义:
一是相同的个体在不同时间,以相同的问卷测验,或以复本测验,或在不同的情景下测验,是否能得到相同的结果,即问卷测验结