1 / 16
文档名称:

心理测量论文.docx

格式:docx   大小:115KB   页数:16页
下载后只包含 1 个 DOCX 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

心理测量论文.docx

上传人:niupai21 2022/10/2 文件大小:115 KB

下载得到文件列表

心理测量论文.docx

文档介绍

文档介绍:该【心理测量论文 】是由【niupai21】上传分享,文档一共【16】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【心理测量论文 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。山东

范大学


报告
课程:心理测量学
班级:2010级心理学一班
实验号数:01
姓名:李潇
实验日期:2012年12月28日
学号:201025110111
小组成员:
问卷编制与讨论徐哲、王嘉玮、胡灿彬、赵建新、王伟雷、
李潇
问卷打印及分发一一王伟雷、李潇、徐哲
数据录入 赵建新
数据分析——徐哲
撰写人一一李潇
心理测量学实验报告
一、 实验室名称
山师大心理学院心理测量学实验室
二、 实验项目名称
《2012级大一新生心理学认同测评量表》的开发与分析
三、 实验目的
学****心理测量量表的编制、事实与分析的过程
文理科
了解本校2012级大一新生对心理学的认同程度,并且分析男女、差异
四、 实验内容、器材与器材
(一) 内容
《2012级大一新生心理学认同测评量表》的编制;
量表信、效度,以及区分度分析;
3•分析大一新生对心理学认同程度(包括认知、情感、应用三方面);
4•分析心理学认同的性别差异;
5•分析心理学认同程度是否与所学学科知识特点有关(文理科)。
(二) 实验器材(设备、元器件)
电脑、纸、笔;

3•被试:管理学院(理科学生)40名,男女各20人;
法学院(文科学生)40名,男女各20人。
(三) 实验步骤
集体讨论问卷的内容,主题;
确定主题后,对量表的题目、内容进行编制;
经过讨论后决定计分方法等其他事宜,最终制定问卷最终版;
4•找被试,分别找管理学院、法学院男女各20人,发放问卷;
5•收集数据及分析结果。
6•撰写实验报告。
五、实验数据及结果分析
第一部分:数据结果,问卷优化
(一) 初步项目分析
:
(1) 高低分组:由于本实验被试数为80人,小于100,所以用50%作为划分标准,也就是经排序、求得总分后,前40名为高分组,40名为84分,后40名为低分,最后一名为57分。
(2) 对高分、低分组命名:打开spss,Transform>Recode>IntoDifferentVariable®点击OldandNewValues,在OldValue下Range:throughhighest里输入“84”,在NewValue里输入T”,将高分组命名为第1组,然后点击Add;在OldValue下Range:Lowestthrough里输入“57”,在NewValue里输入“2”,然后点击Add,将底分组命名为第2组。
(3)分析各题项得分差异,求区分度:在高低分组的基础上,比较每个题目在高低分组上的差异,用t检验。步骤为:Analyze>CompareMeans>Independent-SamplestTest,把每个题目都选入入TestVariable(s)对话框里,GroupingVariable选择高低分组,DefineGroups输入1、2。最总得到了IndependentSamplesTest表,其中从sig栏中可读出在这个题上,高低组的差异是否显著,如果显著,则说明这个题区分度较好,不显著就不好,应该考虑删除。
除此之外,还应该比较各题得分与总分的相关,Analyze>Correlate>BivariateCorrelations,不显著的题目删除。
:
经过项目分析,一下题目的t检验结果不显著,也就是高低分组之间的差异不显著,区分能力不高,应该删去:1、4、5、6、9、10、12、14、15、29、34、36。这些题同样与总分相关较低。这些题在编制过程中可能没有考虑完全,有可能出现了地板效应或天花板效应,所以出现了区分较低的现象。
(二) 效度分析
1•操作 因素分析:
(1)删除区分度较低的题目进入SPSS数据分析界面,Analyze>DataReduction>Factor.,导入该量表所有题目。接着点击Descriptives,选择KMO和
Bartlett检验,这是对数据是否适合因素分析进行检验。
(2) 点Extraction,进入因素抽取界面,抽取方法一般选择Principalcomponents
(主成分)方法,勾选Screeplot,Eigenvalues(特征值)一般取大于1的因素。因为这是探索性因素分析,一般不对因素数量进行限制。
(3) 选择结束后,点击Continue,点击Rotation,对因素转轴设计,再选择Varimax方法,就是最大正交转轴。最后点击Ok得到结果。
第一遍
:
(1)KMO和Bartlett球形检验中,,说明适合作因素分析。本实验中,,满足因素分析的要求。
KMO和巴特莱球形检验
KMO充足抽样
Bartlett'sTestofSphericity
近似卡方值 df Sig.

276
(2)共同度:,而且要删除共同度低于
。经过对communalities(共同度)表的分析,,,所以说明共同度较高,,所以不用因为共同度不足删题;
(3)因素解释率:因素对题目的解释率越高越好,一般在60%左右可以接受。%,以达到要求。碎石图为:
ScreePlot
(4)列出因
4—
素负荷矩阵,分析各因素载荷:这是第一次因素分析的结果,
一般要求每个因素包含题目3个或3个以上,删除被解释不足的题目,然后用剩当3- ■_*■r>l■h——» ―'
" …「’一… '己
,如果低
下的题目,重新进行因素分析,直到符合要求为止。另外,因素
1-
1 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415161718192021222324
负荷一般要求大
一个题目在两
个或以上因素上都有较高负荷的情况,即“共同负荷”。根据情况保留。
B20
B21
B13
C28
B18
B23
B22
C31
A7
C33












转轴以后的成分矩阵1
因素
题目
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
C30

C25

A3

B19

A8

C35


B16

B24

A2

-
C26

A11
-

B17



C27
C32

-

根据表中结果,应该删去8、27、35、32,因为因素7、10只能解释两个题目;删除因素7、10;可以得到8个分量表。据此,需要重新进行因素分析,以进一步得到分量表。
第二遍:
(1)KMO和Bartlett球形检验第二次分析中,,适合做因素分析。
KMO和巴特莱球形检验
Bartlett'sTestofSphericity
KMO充足抽样
近似卡方值 df Sig.

190
(2)共同度,,所以不用因此删题。
(3)因素解释率:因素对题目的解释率越高越好,一般在60%左右可以接受。
%,以达到要求。碎石图为:
B21

B18



B23

格,
B22


C28

B13

16、
24、
C33

B16

19、
B24

31
C30

C25

题,
A2

A3

B19

A7

C31

C26

B17


A11
-

6、7解释少于3个题目。
第三遍
(1)KMO和Bartlett球形检验第二次分析中,,适合做因素分析。
KMO和巴特莱球形检验
KMO充足抽样
Bartlett'sTestofSphericity
近似卡方值 df Sig.

91
(2) 共同度,,所以不用因此删题。
(3) 因素解释率:因素对题目的解释率越高越好,一般在60%左右可以接受。
%,以达到要求。碎石图为:
C28
C33
B23
B22
B17
C30
C25
C26













B18
A2

至此,可以得到6个分量表,分表为(1)202122(2)132833(3)232217(4)302518(5)172618(6)33211。并且其中3322171811可有三个分量表解释。
分量表命名:
量表一:他人应用 量表二:生活应用 量表三:理论应用
量表四:现实应用 量表五:基础认知 量表六:基本情感
(说明一共同负荷:为了不把题删得太少,于是可以列出共同负荷,在两个量表中共同计分。33、26题在表二六中同时积分;22题在表一三共同计分;17题在表三五共同计分;18在表四五中共同计分;11在表二六中共同计分)
至此为止,可分析其内容效度。在一些师兄师姐的讨论与鉴定中,大家一致认为本测验具备一定的内容效度,可以进行进一步分析。
再测区分度
根据SPSS分析的结果,步骤同第一次进行的项目分析,结果为:
相关关系 t检验
题目
与总分的
sig(双尾)
相关系数
题目
A2
.444(**)
A2
0
结果
A11
.294(**)
A11
0
为:高低分
B13
.476(**)
B13

组各题项得
B17
.469(**)
B17
0
分差异显
著,并且每
B18
.599(**)
B18
0
道题与总分
B20
.475(**)
B20

相关显著,
B21
.514(**)
B21
0
说明目前的
量表较为正
B22
.675(**)
B22
0
规,有很好
地区分能
B23
.416(**)
B23

力。
C25
.496(**)
C25
0
(四)信度
C26
.421(**)
C26
0
分析
1操作:
C28
.475(**)
C28
0
C30
.423(**)
C30

进入
C33
.390(**)
C33

SPSS,点击
注:*表示p<,**表示p<
Analyze>Scale>ReliabilityAnalysis,在Model那里选择Alpha(阿尔法系