1随机误差
包括随机测量误差和抽样误差。随机测量误差:没有固定的倾向,可使多次观测结果有大有小。抽样误差:由于抽样造成的样本指标与总体指标之间的差别。
问卷测验中测量误差通常来源于两个方面:一是产生于问卷测验过程中的误差,称为测量误差,也称为随机误差;二是由问卷的结构质量造成的误差,称为系统误差。
2 信度
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。
信度研究的是问卷测验结果的可靠性与稳定性,可以从不同的角度来评价:(1)在相同条件下所得问卷测验结果的一致程度;(2)不同研究者用同一种问卷同时测验所得结果的一致程度;(3)同一研究者用同一种问卷在不同时间内测验所得结果的一致程度。
克隆巴赫信度系数
Cronbach’s α系数是Cronbach于1951年创立的,用于评价问卷的内部一致性。α系数取值在0到1之间,α系数越高,信度越高,问卷的内部一致性越好。Cronbach’s α系数不仅适用于两级记分的问卷,还适用于多级计分的问卷。低信度:α<035, 中信度: 035<α<070,高信度: 070<α。一般地,问卷的α系数在08以上该问卷才具有使用价值。Cronbach‘s α值皆达085以上,表明问卷信度良好
3 效度(validity)
通常是指问卷的有效性和正确性,亦即问卷能够测量出其所欲测量特性的程度。 *** 作过程如下:
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,d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:(1)Scale Mean if Item Deleted:去掉当前题目问卷合计分的均数;(2)Scale Variance if Item Deleted: 去掉当前题目问卷合计分的方差;(3)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;(4)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。
效度(validity)通常是指数据的有效性和正确性,即数据能够测量出其欲测量特性的程度。效度值越高,所测定的结果与实际考察的内容之间越吻合反之,则越无效。目前研究中的效度分为内容效度和构建效度。
内容效度又称为逻辑效度,指数据的贴切性和代表性,即数据能否较好的代表所欲测量的内容和引起预期反应的程度。而构建效度指的是一个测验实际测到和所要测量的数值之间的对应程度。效度分析最理想的方法是利用因子分析数据的构建效度。
为了确定数据是否适合做因子分析,首先对数据做了KMO(Kaiser-Meyerollum)测度和巴特莱特球体检验。
KMO统计量:是通过比较各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小判断变量间的相关性,相关性强时,偏相关系数远小于简单相关系数,KMO值接近1。一般情况下,KMO>09非常适合因子分析;08<KMO<09适合;07以上尚可,06时效果很差,05以下不适宜作因子分析。
Bartlett’s球型检验(BarlettTest of Sphericity):用于检验相关阵是否是单位阵,即各变量是否独立。它是以变量的相关系数矩阵为出发点,零假设:相关系数矩阵是一个单位阵。如果巴特利球形检验的统计计量数值较大,且对应的相伴概率值小于用户给定的显著性水平,则应该拒绝零假设;反之,则不能拒绝零假设,认为相关系数矩阵可能是一个单位阵,不适合做因子分析。若假设不能被否定,则说明这些变量间可能各自独立提供一些信息,缺少公因子。
在SPSS中执行分析-降维,因子分析analyze—data reduction--factory analysis。
4 信度和效度的差异
(1)研究的对象不同 信度:答卷者 效度:组卷人
(2)研究的角度不同 信度:测量的质量 效度:问卷的质量
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问卷调查的信度和效度做法介绍如下:
测验的效度:
效度指测验的正确性和有效性,即测验能够测到被测量对象的真实水平的程度。
通俗讲就是,效度指,一个测验能够测得出想要测量的东西。
比如,我想测大家的身高,用卷尺测出身高,这就是效度高。但是,我用体重计测大家的身高,这就是效度低、没效度。
测验的信度:
信度指测验的可靠性和多次测量结果的一致性程度。
一个好的测验,测出的数据必须稳定、可靠,多次测量结果要保持一致,这样才让人信服。否则就不可信。
通俗讲,信度就是一次测量很可靠,再测一次,再测10次,结果都是差不多的。
比如,我用试卷测大家的心理学成绩,今天测大家考90分,明天测、后天测,还是90分,这就说明我这份试卷的信度高。
拓展介绍:
一、信度
1、信度即可靠性,它指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时,其所得结果相一致的程度。从另一方面来说,信度就是指测量数据的可靠程度。
2、信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性,一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
3、系统误差对信度没什么影响,因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的,因此不会造成不一致性。反之,随机误差可能导致不一致性,从而降低信度。
二、效度
1、效度即有效性,它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度,测量结果与要考察的内容越吻合,则效度越高;反之,则效度越低。效度分为三种类型:内容效度、准则效度和结构效度。
2、效度是测量的有效性程度,即测量工具确能测出其所要测量特质的程度,或者简单地说是指一个测验的准确性、有用性。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。
3、在社会测量中,对作为测量工具的问卷或量表的效度要求较高。鉴别效度须明确测量的目的与范围,考虑所要测量的内容并分析其性质与特征,检查测量的内容是否与测量的目的相符,进而判断测量结果是否反映了所要测量的特质的程度。
信度分析指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性。效度分析是指指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
一、信度分析
详细介绍:信度指标多以相关系数表示,大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。
方法:要有以下四种:重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。
二、效度分析
详细介绍:效度分析是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度,测量结果与要考察的内容越吻合,则效度越高;反之,则效度越低。
方法:内容效度、准则效度和结构效度。
相对性:任何测验的效度是对一定的目标来说的,或者说测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效。 所以,在评价测验的效度时,必须考虑效度测验的目的与功能。
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