量表的信度效度检验
- 格式:doc
- 大小:20.50 KB
- 文档页数:5
如何进行信度检验、效度检验:概念介绍& 软件操作一、构念的维度:可以用验证性因子分析(CFA)检验因子(维度)与测项之间的从属关系是否正确。
检验指标是各个拟合优度指数和路径系数。
二、量表的信度:信度包括重测信度、复本信度和内部一致性信度。
在一次测量中,只能检验内部一致性信度,通常是用α系数。
SPSS可以进行信度检验,一般要求α>0.7。
每个测项的item-total correlation(项对总项相关系数)>0.4。
同时还要看每个测项“α if item deleted”的值,它表示的是当删除该测项时,量表的α系数的值。
如果α if item deleted>原来的α,则应该删除该测项。
三、构念的效度1. 构念的收敛效度(convergent validity)收敛效度指的是量表与同一构念的其他指标确实相互关联的程度。
收敛效度可通过CFA检验,观察测量项目在构念上的负载(loading),如果标准化估计值(standardizes estimate)大于0.5,且t值大于1.96,平均提取方差(Average variance extracted,AVE)大于0.6,组合信度(construct reliability,CR)大于0.7,通常认为收敛效度较高。
●平均提取方差(AVE):表示的是潜变量的变异量中有多大比例能用指标变异量来解释(即指标解释潜变量的程度);●组合信度(CR):模型内在质量的判别准则之一,反映了每个潜变量中所有测项是否一致性地解释该潜变量。
2. 构念的判别效度(discriminant validity)判别效度指的是一个测量值与其他应该有所不同的构念之间不相互关联的程度。
判别效度可通过CFA检验,如果各个因子的AVE的平方根比该因子与其他因子之间的相关系数都大,则判别效度较高(或者说AVE的平方根大于该构念与任何其他构念的相关系数,则判别效度较高)。
简述量表信度和效度的含义及检验方法摘要:一、量表信度含义及检验方法1.信度定义2.信度检验方法a.内在信度b.外在信度二、量表效度含义及检验方法1.效度定义2.效度检验方法a.内容效度b.结构效度c.准则效度三、提高量表信效度的措施1.编制阶段2.测试阶段3.结果分析阶段正文:量表是研究中常用的一种工具,用于测量某种现象或变量。
而量表的信度和效度则是衡量其测量工具质量的重要指标。
本文将简要介绍量表信度和效度的含义及检验方法。
一、量表信度含义及检验方法1.信度定义信度指的是测量工具的稳定性和一致性。
一个具有高信度的量表,能够在不同时间、不同测试者和不同测试环境下,得出一致可靠的测量结果。
2.信度检验方法(1)内在信度内在信度主要体现在量表内部各项指标之间的一致性。
可以通过计算各项指标的相关系数、Cronbach"s Alpha系数等来检验。
(2)外在信度外在信度是指量表在不同测试者、不同时间、不同测试环境下的稳定性。
可以通过复本信度、测试-重测信度、内部一致性信度等方法进行检验。
二、量表效度含义及检验方法1.效度定义效度是指测量工具能够准确测量其所要测量的对象的程度的指标。
一个具有高效度的量表,能够准确地反映所要测量的现象或变量。
2.效度检验方法(1)内容效度内容效度主要体现在量表是否全面、准确地反映了所要测量的对象。
可以通过专家评审、文献调研等方法进行检验。
(2)结构效度结构效度是指量表的结构是否符合理论模型。
可以通过因子分析、结构方程模型等方法进行检验。
(3)准则效度准则效度是指量表的测量结果与已有的公认标准之间的相关性。
可以通过相关分析、回归分析等方法进行检验。
三、提高量表信效度的措施1.编制阶段在量表编制阶段,要充分调研相关领域的研究,确保量表内容的全面性和准确性。
同时,要遵循科学的编制方法,确保量表的结构合理。
2.测试阶段在测试阶段,要严格控制测试环境、测试者和测试时间等因素,以减少误差。
第六章量表的信度效度检验我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠,是否有适用性?这就需要评价量表的信度和效度。
从理论的观点来看,一个良好的测量工具(量表)应具有足够的效度和信度。
一、信度检验信度(Reliability)即可靠性,是指采用同一方法对同一对象进行调查时,问卷调查结果的稳定性和一致性,即测量工具(问卷或量表)能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示,具体评价方法大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性\替换形式)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。
信度表示的方法主要有以下四种:1、稳定性系数稳定性系数是采用同样的问卷,对同一组访问对象在尽可能相同的情况下,在不同时间内进行两次测量,用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低,连皮尔逊积差相关系数即是信度系数,也称为重测信度,或再测信度。
两次测量,如果间隔时间过长,调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变,如果间隔时间过短,则受到上次调查记忆的影响。
适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容,也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。
适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同,一般来说,年幼儿童,间隔时间要小,年长者,间隔时间可以延长。
并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。
在最后提交调研报告时,要对间隔时间加以说明,报告间隔的时间。
2、等值系数(复本信度)用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度,复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。
复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度,是等值系数。
复本类似于考试中得A、B卷,如果一个人在A卷和B卷的得分相同,就说明考题具有信度;如果两者差异很大,则缺乏信度。
复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的,两个复本要满足以下几个条件:两个复本测量的是同一种特征。
安全感量表的初步编制及信度、效度检验一、概述安全感是个体对自我和周围环境所持有的一种信任、放心和舒适的感觉,是心理健康的重要组成部分。
随着现代社会节奏的加快,压力源的增加,个体的安全感水平受到越来越多的关注。
为了准确评估个体的安全感水平,需要一套科学、有效的测量工具。
本研究旨在初步编制一份具有信度和效度的安全感量表,以期为安全感的研究和评估提供有效的工具。
在量表编制过程中,我们充分参考了国内外关于安全感的研究文献,结合开放式调查和专家咨询,初步确定了量表的维度和条目。
通过多次修订和完善,最终形成了包含多个条目的安全感量表。
我们将对该量表进行信度和效度检验,以评估其可靠性和有效性。
本研究的意义在于,通过编制和检验安全感量表,为安全感的研究和评估提供有效的工具,有助于深入了解个体的安全感水平及其影响因素,为心理健康教育和心理咨询提供科学依据。
同时,该量表也可以为相关领域的研究者提供借鉴和参考,推动安全感研究的深入发展。
1. 研究背景:介绍安全感的概念及其在心理学中的重要性,阐述安全感量表编制的必要性。
安全感作为个体心理健康的核心组成部分,在近年来逐渐受到了广泛关注。
安全感指的是个体对于自身存在、价值以及周围环境稳定性的内心体验与感知。
在心理学中,安全感被视为个体心理健康的基石,与自尊、自信、人际关系等多个方面紧密相连。
一个具备高度安全感的人,往往能够更好地应对生活中的挑战与压力,展现出更为积极、健康的心态。
在现实生活中,由于各种因素的影响,许多人可能会经历安全感缺失的状态。
安全感缺失不仅会影响个体的心理健康,还可能导致一系列的行为问题,如焦虑、抑郁、社交障碍等。
对安全感进行量化评估,以便更好地了解个体的心理状态,就显得尤为重要。
在此背景下,安全感量表的编制成为了心理学研究的重要课题。
通过编制一个科学、有效的安全感量表,不仅可以为心理学研究提供有力的工具,还可以帮助人们更好地认识自己,提高自我认知的水平。
1、简述量表信度和效度的含义及检验方法。
1.引言1.1 概述在心理学和社会科学研究中,量表是研究者收集数据和评估心理现象的常用工具。
量表信度和效度是评估量表质量的重要指标,影响着研究结果的可靠性和有效性。
量表信度是指量表测量结果的稳定性和一致性,表示在相同条件下,量表能够得出相似或一致的结果。
具有高信度的量表能够在重复测试中获得相似的分数。
如果一个量表的信度较低,那么对于同一个人在不同时间或不同测评者之间得到的结果可能会有较大的差异。
常见的量表信度检验方法包括重测信度和内部一致性信度。
重测信度是通过对同一受试者在不同时间点进行重复测量来评估量表的信度。
该方法通过比较两次测量结果之间的相关性或一致性来确定量表在时间上的稳定性。
一种常用的重测信度检验方法是计算测量结果的相关系数,如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数。
内部一致性信度是通过量表中各个项目之间的相关性来评估量表的信度。
这种方法可以反映一个量表内部各项是否协调一致,即一致的测量同一个构念或特质。
常见的内部一致性信度指标包括Cronbach's alpha系数和切分半信度。
量表效度是指量表能否准确地测量到所要评估的心理现象或特质,即量表能否有效地反映研究对象的真实状态。
具有高效度的量表能够准确地评估所研究的心理现象。
常见的量表效度检验方法包括内容效度、构效度和准确度效度。
内容效度是指量表是否全面、完整地涵盖所要评估的内容范围。
评估内容效度常常需要通过专家评审和已有文献综述等方法来进行。
专家评审可以评估量表的项目是否合理、明确地反映所要评估的特质,从而确保量表的内容效度。
构效度是指量表能否测量到所要评估的构念或特质。
构效度可以通过因素分析、相关分析和已有理论与研究结果的比较等方法来检验。
通常,构效度检验需要通过对量表结果与其他相关测量结果之间的关系进行比较,以确定量表所测量到的特质与其他测量结果的一致性。
准确度效度是指量表在预测行为或事件上的准确性。
信度和效度检验方法
信度和效度是常用于科学研究中的两个重要概念。
一种测量工具只有
通过信度和效度的检验,才能够被认为是可靠的。
信度是指一个测量
工具在不同时间下得出的结果是否一致;效度是指测量工具所衡量的
内容是否与实际情况相符。
在本文中,我们将详细探讨信度和效度检
验方法。
一、信度检验方法
1.测试-重测法:这种方法需要在不同时间下对同一组参与者进行测量,然后将两次测量结果进行比较。
若结果相似,则说明该测量工具有很
好的信度。
2.内部一致性方法:这种方法通过分析同一个测试工具中各个题目之间的相关性来检验信度。
如果各题目之间的相关性较高,则说明该测量
工具有很好的信度。
3.切割半法:将测试工具中的题目一分为二,然后比较两个半部分得分的相关性操作。
若相关性较高,则说明该测量工具有很好的信度。
二、效度检验方法
1.试验效度:这种方法需要将测试工具与其他评估工具进行比较,以确定它是否正确地测量了特定变量。
2.构效度:这种方法通过分析测量工具是否与预期的变量进行了关联来检验效度。
如果两者相关性较高,则说明该测量工具具有很好的效度。
3.面向任务效度:这种方法需要将测试工具应用于实际任务中,看其是否能够有效地预测参与者的表现情况。
综上所述,信度和效度的检验方法可以确保测量工具的可靠性和准确性。
然而,这并不意味着所有测量工具都必须通过所有的检验方法。
研究者应该根据自己的需要来选择合适的方法,从而确保研究的可信
度和准确性。
2.3.3 信度和效度检验(1)信度检验采用Cronbach α系数、个别项目信度、潜在变量的组合信度(Composite Reliability, CR)进行信度检验,其中运用SPSS15.0中的“Analyze-Scale-Reliability Analysis”命令,并选择“Statistics”中的“Scale if item deleted”,来计算Cronbach α系数,利用LISREL8.70进行验证性因子分析来计算个别项目信度和组合信度,验证性因子分析的运算结果(详见附录3)经整理如表2.6所示:从表2.6中关于Cronbach α系数的三栏中可以看出:C1、B4对应的“校正得项总计相关性”(Corrected Item-Total Correlation)偏低(相对于该部分量表中的其他指标对应值而言),且删除C1、B4有利于分别提升该部分量表的总体信度,故应将C1、B4两个指标删除。
同时“个别项目信度”一栏中C1、C2、B3、B4、P1这5个指标的因子负荷均小于0.50,根据社会科学研究特点,这5个指标也应删除,且删除后有利于提高整个因素的一致性;而另外35个指标的因子负荷均大于0.5,满足信度要求。
除此之外,诚信环境、企业素质、投标诚信、履约诚信、社会诚信各个量表以及整体的Cronbach α系数分别为0.750、0.845、0.817、0.862、0.830、0.939,属于很可信的区间范围;且对应的组合信度分别为0.75、0.85、0.83、0.86、0.83、0.96,均大于0.5,满足信度要求。
(2)效度检验在信度检验删除5个指标基础上,首先,对有效样本数据进行KMO抽样适当性检验和Bartlett球形检验,检验结果显示KMO值为0.5,Bartlett球形检验的x2值为250.278(自由度为105),达到显著水平(p=0.000<0.001)。
一般认为,当KMO值大于0.5时,即可进行因子分析,而本次KMO的检验值为0.5,说明本调查问卷的样本数据基本适合进行因子分析。
信效度检验的原理
信效度检验是一种用来评估量表的信度和效度的统计方法。
信度指的是量表测量结果的稳定性和一致性,效度则是指量表是否能够准确地反映所要测量的概念。
信效度检验的原理可以概括为以下几个方面:
1. 内部一致性:通过计算量表中各项之间的相关系数,比如皮尔逊相关系数或克伦巴赫α系数,来判断量表内部各项是否具有一致性。
如果各项之间的相关系数较高,意味着量表具有较好的内部一致性。
2. 测试再测信度:通过在不同时间点对同一组受试者进行两次测量,然后计算两次测量结果之间的相关系数,来评估量表的测试再测信度。
如果两次测量结果之间的相关系数较高,则说明量表具有良好的测试再测信度。
3. 内部结构效度:通过应用因素分析或验证性因素分析等统计方法,来检验量表的内部结构效度。
如果因素分析结果表明量表各项可以归纳为几个相关的因素,且这些因素的解释方差较高,则说明量表具有较好的内部结构效度。
4. 有效性指标:通过计算量表与其他相关测量工具的相关系数,来评估量表的效度。
如果量表与其他相关测量工具的相关系数较高,则说明量表具有较好的效度。
综上所述,信效度检验的原理是通过计算量表内部各项之间的相关系数、测试再
测信度、内部结构效度和与其他相关测量工具的相关系数,来评估和验证量表的信度和效度。
安全感量表的初步编制及信度、效度检验一、本文概述安全感是个体对周围环境、自身状况以及人际关系的一种主观感受和认知评价,对于个体的心理健康和社会适应具有重要影响。
近年来,随着社会的快速发展和变革,人们面临的心理压力日益增大,安全感问题逐渐受到广泛关注。
因此,编制一份科学、有效的安全感量表,对于评估个体的安全感水平、了解安全感的影响因素以及指导心理健康干预具有重要意义。
本研究旨在初步编制一份安全感量表,并通过信度、效度检验来评估其测量性能和可靠性。
通过文献回顾和专家咨询,构建安全感量表的理论框架和条目池。
采用问卷调查法,收集一定样本量的数据,对量表进行初步的探索性因素分析和验证性因素分析,以确定量表的结构和因子。
通过内部一致性信度、重测信度和效标关联效度等指标,对量表进行信度、效度检验。
本研究的成果将有助于推动安全感评估工具的研发和应用,为相关领域的研究和实践提供有力的支撑。
也希望能够引起社会各界对安全感问题的更多关注和重视,共同推动人们心理健康水平的提升。
二、文献综述安全感是个体在特定环境中感受到的自身安全和心理稳定的程度,是个体心理健康的重要组成部分。
近年来,随着社会的快速发展和变革,人们面临的心理压力日益增大,安全感问题逐渐受到广泛关注。
因此,对安全感进行量化评估,开发有效的安全感量表具有重要的理论和实践意义。
在安全感量表的研究方面,国内外学者已经取得了一些成果。
早期的研究主要关注于安全感的概念界定和理论构建,为后续的量表编制提供了基础。
随后,一些学者开始尝试编制安全感量表,并对其信度和效度进行检验。
例如,国内学者李某等人在参考国外相关量表的基础上,结合中国文化背景和实际情况,编制了适合中国人的安全感量表,并通过大样本调查对其进行了信度和效度的验证。
然而,现有的安全感量表仍存在一些不足之处。
量表的项目设置可能不够全面,无法涵盖安全感的所有方面。
部分量表的信度和效度有待进一步提高,以确保评估结果的准确性和可靠性。
量表的信度效度检验第六章量表的信度效度检验我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠,是否有适用性?这就需要评价量表的信度和效度。
从理论的观点来看,一个良好的测量工具(量表)应具有足够的效度和信度。
一、信度检验信度(Reliability)即可靠性,是指采用同一方法对同一对象进行调查时,问卷调查结果的稳定性和一致性,即测量工具(问卷或量表)能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示,具体评价方法大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性\替换形式)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。
信度表示的方法主要有以下四种:1、稳定性系数稳定性系数是采用同样的问卷,对同一组访问对象在尽可能相同的情况下,在不同时间内进行两次测量,用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低,连皮尔逊积差相关系数即是信度系数,也称为重测信度,或再测信度。
两次测量,如果间隔时间过长,调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变,如果间隔时间过短,则受到上次调查记忆的影响。
适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容,也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。
适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同,一般来说,年幼儿童,间隔时间要小,年长者,间隔时间可以延长。
并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。
在最后提交调研报告时,要对间隔时间加以说明,报告间隔的时间。
2、等值系数(复本信度)用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度,复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。
复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度,是等值系数。
复本类似于考试中得A、B卷,如果一个人在A卷和B卷的得分相同,就说明考题具有信度;如果两者差异很大,则缺乏信度。
复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的,两个复本要满足以下几个条件:两个复本测量的是同一种特征。
一次性计量评分量表的信度和效度统计学分析在社会科学研究中,量表是一种常用的数据收集工具,用于测量被研究对象的某种特征或者态度。
而为了确保量表的质量,需要对其进行信度和效度的统计学分析。
一、信度统计学分析信度是指量表测量结果的稳定性和一致性,即在同一测量对象上,重复使用同样的量表能够得到相似的结果。
常用的信度分析方法有内部一致性信度和重测信度。
内部一致性信度是通过分析量表中各个项目的相关性来评估量表的信度。
最常用的方法是计算Cronbach's α系数,该系数反映了量表中各个项目之间的相关程度。
一般来说,Cronbach's α系数在0.7以上被认为是可接受的信度水平。
重测信度是通过在同一测量对象上重复使用量表来评估量表的信度。
常用的方法有测试-重测法和平行测验法。
测试-重测法是在一定时间间隔后,再次对同一测量对象进行测量,然后计算两次测量结果之间的相关系数。
平行测验法是在同一时间对同一测量对象使用两个等价的量表进行测量,然后计算两个量表之间的相关系数。
一般来说,相关系数在0.7以上被认为是可接受的信度水平。
二、效度统计学分析效度是指量表能够准确地测量所要测量的特征或者态度,即量表的有效性。
常用的效度分析方法有内容效度、构效度和判别效度。
内容效度是通过专家评估量表中各个项目与所要测量的特征或者态度的相关性来评估量表的效度。
一般来说,专家评估量表中各个项目与所要测量的特征或者态度的相关性应该较高。
构效度是通过因子分析来评估量表的效度。
因子分析可以确定量表中各个项目是否归属于同一个构念,即是否能够反映所要测量的特征或者态度。
一般来说,项目的因子载荷应该较高,且同一构念的项目应该聚集在一起。
判别效度是通过与其他测量同一或者相似特征或者态度的量表进行比较来评估量表的效度。
常用的方法有相关系数分析和t检验。
相关系数分析可以计算量表与其他量表的相关系数,一般来说,相关系数应该较高。
t检验可以比较两个量表在测量同一特征或者态度上的差异,一般来说,差异应该显著。
量表的信度与效度问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法,根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具,其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。
为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性,在形成正式问卷之前,应当对问卷进行试测,并对试测结果进行信度和效度分析,根据分析结果筛选问卷题项,调整问卷结构,从而提高问卷的信度和效度。
一、信度分析信度(Reliability)即可靠性,是指采用同一方法对同一对象进行调查时,问卷调查结果的稳定性和一致性,即测量工具(问卷或量表)能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示,具体评价方法大致可分为三类: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)。
信度分析的方法主要有以下四种:1、重测信度法同样的问卷,对同一组访问对象在尽可能相同的情况下,在不同时间进行两次测量。
两次测量相距一般在两到四周之内。
用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法,评价量表信度的高低。
2、折半法。
折半法是将上述两份问卷合成一份问卷(通常要求这两份问卷的问题数目相等),每一份作为一部分,然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
3、折半信度法折半信度法是将调查项目分为两半,计算两半得分的相关系数,进而估计整个量表的信度。
折半信度属于内在一致性系数,测量的是两半题项得分间的一致性。
这种方法一般不适用于事实式问卷(如年龄与性别无法相比),常用于态度、意见式问卷的信度分析。
在问卷调查中,态度测量最常见的形式是5级李克特(Likert)量表。
进行折半信度分析时,如果量表中含有反意题项,应先将反意题项的得分作逆向处理,以保证各题项得分方向的一致性,然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半,计算二者的相关系数(rhh,即半个量表的信度系数),最后用斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式:求出整个量表的信度系数(ru)。
量表的信度效度检验第六章量表的信度效度检验我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠,是否有适用性?这就需要评价量表的信度和效度。
从理论的观点来看,一个良好的测量工具(量表)应具有足够的效度和信度。
一、信度检验信度(Reliability)即可靠性,是指采用同一方法对同一对象进行调查时,问卷调查结果的稳定性和一致性,即测量工具(问卷或量表)能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示,具体评价方法大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性\替换形式)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。
信度表示的方法主要有以下四种:1、稳定性系数稳定性系数是采用同样的问卷,对同一组访问对象在尽可能相同的情况下,在不同时间内进行两次测量,用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低,连皮尔逊积差相关系数即是信度系数,也称为重测信度,或再测信度。
两次测量,如果间隔时间过长,调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变,如果间隔时间过短,则受到上次调查记忆的影响。
适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容,也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。
适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同,一般来说,年幼儿童,间隔时间要小,年长者,间隔时间可以延长。
并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。
在最后提交调研报告时,要对间隔时间加以说明,报告间隔的时间。
2、等值系数(复本信度)用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度,复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。
复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度,是等值系数。
复本类似于考试中得A、B卷,如果一个人在A卷和B卷的得分相同,就说明考题具有信度;如果两者差异很大,则缺乏信度。
复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的,两个复本要满足以下几个条件:两个复本测量的是同一种特征。
2.3.3 信度和效度检验(1)信度检验采用Cronbach α系数、个别项目信度、潜在变量的组合信度(Composite Reliability, CR)进行信度检验,其中运用SPSS15.0中的“Analyze-Scale-Reliability Analysis”命令,并选择“Statistics”中的“Scale if item deleted”,来计算Cronbach α系数,利用LISREL8.70进行验证性因子分析来计算个别项目信度和组合信度,验证性因子分析的运算结果(详见附录3)经整理如表2.6所示:从表2.6中关于Cronbach α系数的三栏中可以看出:C1、B4对应的“校正得项总计相关性”(Corrected Item-Total Correlation)偏低(相对于该部分量表中的其他指标对应值而言),且删除C1、B4有利于分别提升该部分量表的总体信度,故应将C1、B4两个指标删除。
同时“个别项目信度”一栏中C1、C2、B3、B4、P1这5个指标的因子负荷均小于0.50,根据社会科学研究特点,这5个指标也应删除,且删除后有利于提高整个因素的一致性;而另外35个指标的因子负荷均大于0.5,满足信度要求。
除此之外,诚信环境、企业素质、投标诚信、履约诚信、社会诚信各个量表以及整体的Cronbach α系数分别为0.750、0.845、0.817、0.862、0.830、0.939,属于很可信的区间范围;且对应的组合信度分别为0.75、0.85、0.83、0.86、0.83、0.96,均大于0.5,满足信度要求。
(2)效度检验在信度检验删除5个指标基础上,首先,对有效样本数据进行KMO抽样适当性检验和Bartlett球形检验,检验结果显示KMO值为0.5,Bartlett球形检验的x2值为250.278(自由度为105),达到显著水平(p=0.000<0.001)。
一般认为,当KMO值大于0.5时,即可进行因子分析,而本次KMO的检验值为0.5,说明本调查问卷的样本数据基本适合进行因子分析。
第六章量表的信度效度检验
我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠,是否有适用性?这就需要评价量表的信度和效度。
从理论的观点来看,一个良好的测量工具(量表)应具有足够的效度和信度。
一、信度检验
信度(Reliability)即可靠性,是指采用同一方法对同一对象进行调查时,问卷调查结果的稳定性和一致性,即测量工具(问卷或量表)能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示,具体评价方法大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性\替换形式)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。
信度表示的方法主要有以下四种:
1、稳定性系数
稳定性系数是采用同样的问卷,对同一组访问对象在尽可能相同的情况下,在不同时间内进行两次测量,用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低,连皮尔逊积差相关系数即是信度系数,也称为重测信度,或再测信度。
两次测量,如果间隔时间过长,调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变,如果间隔时间过短,则受到上次调查记忆的影响。
适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容,也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。
适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同,一般来说,年幼儿童,间隔时间要小,年长者,间隔时间可以延长。
并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。
在最后提交调研报告时,要对间隔时间加以说明,报告间隔的时间。
2、等值系数(复本信度)
用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度,复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。
复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度,是等值系数。
复本类似于考试中得A、B卷,如果一个人在A卷和B卷的得分相同,就说明考题具有信度;如果两者差异很大,则缺乏信度。
复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的,两个复本要满足以下几个条件:两个复本测量的是同一种特征。
两个复本具有相同的内容和
形式。
两个复本的题目不应重复。
两个复本的题目数量相等,难度和区分度相同。
在现实工作中,设计一份满意的调查量表已然不易,设计两份完全等效的量表难度更大,所以很少使用。
3、内在一致性系数
主要反映的是测验内部题目之间的关系,即量表内部所有题目的一致性(项目同质性)程度,考察量表的项目是否测量了相同的内容,又称为内部一致性信度。
其评价方法有两种:分半法和Cronbach α法,两种方法测得的信度系数分别称为分半信度和Cronbach α系数。
(1)折半信度
折半信度法是将调查项目分为两半,计算两半得分的相关系数,进而估计整个量表的信度,折半信度测量的是两半题项得分间的一致性。
进行折半信度分析时,如果量表中含有负向标度的题项,应先将其得分作逆向处理,以保证各题项得分方向的一致性。
分半的方法很多,一般是将全部题项按奇偶分成尽可能相等的两半,而不是按照前后分半,前后分半部是不能使用,但应该注意前后顺序的影响。
计算前后两半量表得分的相关系数即为半个量表的信度系数,最后用斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式(2r/1+r)求出整个量表的信度系数:
(2)Cronbach α信度
Cronbach’s α系数是Cronbach于1951年创立的,是指测验内部的项目在多大程度上考察了同一内容,评价的是量表中各题项得分间的一致性。
同质性信度低时,即使各个测试题看起来似乎是测量同一特质,但测验实际上是异质的,即测验测量了不止一种特质。
α信度系数法是目前最常用的内部信度系数。
实际上,α系数是所有可能的分半信度的平均值,α系数是估计信度的最低限度,α系数高时,信度就高,α系数低时,信度不一定低。
低信度:α<, 中信度:<α<,高信度:<α。
一般来说,问卷的α系数在以上该问卷才具有使用价值,达以上,表明问卷信度良好。
4、评分者信度
评分者信度是指不同评分者对同一测量进行评定时的一致性。
与其他信度从本质上是独立的,测量信度的高低与评分者信度的高低并没有必然的联系。
在评分者的文化背景、生活经历、价值观等也会制约评分者的评分。
例如,语文作文的评分问题等在很大程度上,评分者会受其文化背景、生活经历、价值观等因素潜在的影响。
最简单的估计方法就是随机抽取若干份答卷,由两个独立的评分者打分,再求每份答卷两个评判分数的相关系数,两个以上评分者这种相关系数的计算可以用积差相关方法,也可以采用斯皮尔曼等级相关方法。
(二)影响信度的因素
1、样本特征:样本异质性的影响。
调查对象间差异越大,其分数的分布范围越大,所测信度系数越高。
2、项目的多少:一般来说,在一个测试中增加同质的题目,可以使信度提高。
3、量表的层级:在量表项目既定的情况下,量表的层级越多,题目区分度越高,信度系数越高,我国有学者显示在正态分布下,条目数大于25,4级量表的信度损失已然少于2%。
(安胜利,陈平雁.应答条目的级数及条目数对量表内部一致性信度影响的研究[J],中国卫生统计.2002,4(2):86~90.)
4、时间间隔
时间间隔只对重测信度和不同时测量时的复本信度有影响,对其余的信度来说,不存在时间间隔问题。
二、效度及其评价方法
效度指测量结果的有效程度,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,或者说实测结果与所要测查的结果的吻合或一致程度。
效度系数是指描述某种测量结果,有效性程度的数量指标,常以相关系数来表示。
效度是一个相对概念,是相对于测量目的而言的。
主观心理测量不可能百分之百的准确,只能达到一定的准确度。
效度的种类很多,分类方法也有所不同,内容效度、构想效度、预测效度、同时效度、区别效度、收敛效度、判别效度等。
目前被广泛采用的是弗兰士(J. W. French)和米希尔(B. Michel)提出的分类方法:他们将效度分为
内容效度、结构效度和效标效度。
内容效度,是指测验的内容对欲测范围内内容的代表性程度;结构效度(Construct Validity),测量结果与测验的理论假设之间的一致性程度;效标效度(Criterion-related Validity),指测量的结果与某种外在效标之间的一致性程度,一般用测验分数与效标之间的相关系数表示。
为了规范效度问题的研究与解释,美国心理学会在1974年将测量的效度分为以上三大类,在以下的论述中,我们将使用这个分类体系。
1、内容效度
是指一个测量实际测到的内容与所要测量的内容之间的吻合程度,也称为表面效度或逻辑效度。
对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。
(1)逻辑分析的方法
逻辑分析方法的思路是由调研人员或请专家、其他调研人员对测量项目与原定调查目的的吻合程度做出判断,检验所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求,所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。
主观性使其不能单独地用来衡量表的效度,但可以用来对观测结果作大致的评价。
为了获得足够的内容效度,要特别注意设计量表时应遵循的程序和规则。
(2)统计分析法
统计分析主要采用单项目与量表总和相关分析法获得评价结果,即计算每个题项得分与题项总分的相关系数,根据相关性是否显著判断量表是否有效。
若量表中有反意题项,应将其逆向处理后再计算总分。
2、效标效度
效标效度又称为准则效度或预测效度。
效标效度是根据已经得到确定的某种理论,选择一种指标或测量工具作为效标(准则),分析量表得分与准则(效标)间的相关系数即为准则效度系数。
在调查问卷的效度分析中,选择一个合适的准则往往十分困难,使这种方法的应用受到一定限制。
一个好的效标需要符合以下几个条件:
(1)有效性:能够有效测量所要测量的内容;
(2)客观性:效标测量必须客观,避免偏见;
(3)可靠性:效标测量必须稳定可靠;
(4)实用性:在保证有效性的前提下,效标测量必须尽可能简单、省时、花费少
3、结构效度
又称为建构效度或构建效度,是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。
结构效度分析所采用的方法是因子分析。
最关心的问题是:量表实际测量的是哪些特征?在评价建构效度时,调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。
效度的评价方法有因子分析法和结构方程法。
因子分析的主要功能是从量表变量(题项)中提取一些公因子,各公因子分别与某一组特定变量高度关联,这些公因子即代表了量表的基本结构。
通过因子分析可以考察量表是否能够测量出研究者设计量表时假设的某种结构。
在因子分析的结果中,用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。
累积贡献率反映公因子对量表的累积有效程度,共同度反映由公因子解释原变量的有效程度,因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。
三、效度和信度的关系
效度和信度的关系可以下面的图示说明:信度是效度的必要条件而非充分条件。
如果量表的信度不足,测量结果不可能有效;如果量表是可信的,测量结果可能有效,也可能无效;如果测量结果是有效的,则测量的工具必然是可信的。