SPSS信度和效度检验全套资料(吐血推荐)
SPSS信度分析和效度分析
SPSS信度分析和效度分析SPSS是一种常用的统计分析软件,被广泛用于统计学和社会科学领域的数据分析。
在进行数据分析之前,需要对数据进行信度分析和效度分析,以确保数据的可靠性和有效性。
1. 信度分析(Reliability Analysis)信度分析是指通过测量工具或问卷的内部一致性来评估测量工具或问卷的信度。
信度分析的目的是确定测量工具或问卷的测量结果的一致性和稳定性。
SPSS提供了多种方法来进行信度分析,包括Cronbach's alpha系数、Kuder-Richardson系数、Split-Half法等。
最常用的信度分析方法是Cronbach's alpha系数,该系数用于评估内部一致性。
Cronbach's alpha系数的取值范围为0到1,越接近1表示测量工具或问卷的信度越高。
通常认为,Cronbach's alpha系数大于0.7即表示测量工具或问卷具有较好的信度。
在SPSS中进行Cronbach'salpha系数的计算非常简单,只需要选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。
使用SPSS进行信度分析的步骤如下:1)打开SPSS软件并导入数据。
2)选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。
3)将要分析的变量添加到右侧的“Variables”列表中。
4)点击“Statistics”按钮,选择“Scale if item deleted”选项,以获得分别删除每个项目后的信度系数。
5)点击“Continue”按钮。
6)点击“OK”按钮,即可得到Cronbach's alpha系数的结果。
根据Cronbach's alpha系数的值,可以确定测量工具或问卷的内部一致性。
2. 效度分析(Validity Analysis)效度分析是指通过比较测量工具或问卷的的测量结果与其所要测量的概念之间的关系来评估测量工具或问卷的效度。
(完整版)SPSS测量问卷信效度分析
(完整版)SPSS测量问卷信效度分析测量问卷信效度分析信度和效度分析是问卷分析的第一步,也是检验该问卷是否合格的标准之一,所以,我们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分析,才能确保我们的问卷有意义。
信度(Reliability)即可靠性,是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时,得到相同结果的一致性程度。
一个好的测量工具,对同一事物反复多次测量,其结果应该始终保持不变才可信。
例如,我们用一把尺子测量一张桌子的高度,今天测量得高度与明天测量的高度不同,那么我们就会对这把尺子产生怀疑。
因此,一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。
目前最常用的是Alpha信度系数,一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。
通常认为,信度系数应该在0~1之间,如果量表的信度系数在0.9以上,表示量表的信度很好;如果量表的信度系数在0.8~0.9之间,表示量表的信度可以接受;如果量表的信度系数在0.7~0.8之间,表示量表有些项目需要修订;如果量表的信度系数在0.7以下,表示量表有些项目需要抛弃。
信度分析是:“分析”——“度量”——“可靠性分析”,把所有主观题选到:“项目”中,确定即可,得出总的信度。
把统一维度的题目选中,得出先关维度的信度。
具体步骤:分析——度量——可靠性分析模型选择a,点击确定即可。
结果分析:分析各个维度和总量的信度后,将它们列出一个表格,其中每个维度的a信度系数都大于0.7,说明该量表信度较好,符合问卷调查。
效度(Validity)即有效性,是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价目的和要求。
是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。
效度越高,即表示测量结果越能显示其所要测量的特征,反之,则效度越低。
常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。
1、单项与总和相关效度分析这种方法用于测量量表的内容效度。
内容效度又称表面效度或逻辑效度,它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总 3 职业倦怠去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总 3 个人成就感7-10 题逆向计分全部题项取倒数后加总 411-18心理资本题正向计分全部题项直接加总819-26 21题为逆向计分,其21题取倒数后与其余题组织气氛8题余题项正向计分项加总27题和31题为逆向计总体幸福感27-31分,其余题项为正向27和31题取到术后与5 题其余题项加总计分以上各个维度的总分直整体冋卷31接加总讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析1信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cron bach a系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,贝吐匕问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表」信度分析表类别Cronbach's Alpha 项数整体问卷.617 31职业倦怠.822 10心理资本.801 8组织气氛.837 8总体幸福感.679 5表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cron bach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
SPSS信度效度分析讲述
SPSS信度效度分析讲述SPSS是一款广泛应用于社会科学研究的统计分析软件,它可以进行信度和效度分析,以确保研究工具的稳定性和有效性。
下面将详细介绍SPSS中的信度和效度分析。
一、信度分析:信度是指研究工具(问卷、测验、量表等)在不同场景下的一致性和稳定性。
信度分析用于评估研究工具的测量误差,即工具所测量的内容与实际内容的一致程度。
常用的信度分析方法有内部一致性信度分析、平行性信度分析和稳定性信度分析。
1.内部一致性信度分析:内部一致性信度是指同一个测量工具中各项之间的相关程度。
一般使用Cronbach's Alpha系数来进行内部一致性信度分析,该系数的取值范围为0到1,数值越大表示工具的内部一致性越好。
SPSS软件可以计算Cronbach's Alpha系数,使用“Analyze- Scale- Reliability Analysis”菜单进入信度分析界面。
2.平行性信度分析:平行性信度是指两个工具(或两组题目)测量相同或类似内容时的一致性。
主要通过确定两个工具的相关系数来评估平行性信度。
在SPSS中,可以使用Pearson相关系数或Spearman相关系数来分析工具之间的平行性。
3.稳定性信度分析:稳定性信度是指同一个测量工具在不同时间或条件下的一致性。
一般使用重测法或分半法来进行稳定性信度分析。
重测法是在不同时间对同一样本进行两次测量,然后计算测量结果之间的相关系数。
分半法是将同一份问卷随机分成两部分,计算两部分得分之间的相关性。
在SPSS中,可以使用相关系数来计算稳定性信度。
二、效度分析:效度是指所使用的测量工具是否能真实、准确地反映研究对象的特征、状态或情况。
效度分析用于评估工具的有效性和准确性,常用的效度分析方法有内容效度分析、构效效度分析、判别效度分析和相关效度分析。
1.内容效度分析:内容效度是指测量工具能否涵盖所要评估的特征或特性。
通过专家评估来确定测量工具的内容效度,专家根据其领域知识和经验,对测量工具的题目进行评价和修改。
SPSS信度和效度检验全套资料
关于调查问卷的信度和效度检验 (一)信度 1 、信度的含义测验的信度又称测验的可靠性 , 是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次 , 所得结果一致形程度。
一个好的测验必须是稳定可靠的 , 多次使用所获得的结果是前后一致的。
例如 , 用直尺测量长度 , 其结果是稳定可靠的 ; 用橡皮筋测长度则是不可靠的 , 前后测量结果缺乏一致性。
在测量理论中 , 信度被定义为 : 某次测验分数的真变异数与总变异数 ( 即实测分数 ) 之比 :22S R x xx ST =式中 Rxx 表示测量的信度 ,ST 2 代表真分数的变异数 ( 方差 ),Sx 2 表示实得分数的变异数 ( 方差 ) 。
从上式可看出 , ( 1 )信度是指实测值和真值相差的程度 , 实测值是指对某物实际进行测量时所获得值 , 也称实测分数 (X); 真值是指被测事物的真实规模取值 , 也称真分数 (T) 。
由于各种原因 , 实得分数常不等于真分数 , 两者之差称为测量误差或误差分数 (E) 。
从理论上看 , 实得分数由真分数和误差分数两部分组成即 :X=T+ERxx 就是对一组测验数据的实测分数与真分数相差程度的最好估计。
( 2 )信度又是指相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反应的程度。
如果两次测验中 , 受测者所得分数或所处等级前后一致 , 则说明测验结果的信度较高 ; 反之 , 两次测验结果一致性低 , 说明测验结果的信度低。
信度是任何一种测量的必要条件 ( 但不是唯一条件 ), 只有测量值接近或等于真值 , 用同一工具多次测量同一特性获得相同或相近的结果 , 才能认为这个测量结果是可靠的。
信度对于教育测量尤其重要 , 只有信度高的教育测验才能成为教育工作者有用的工具 , 才能为教育工作者提供可靠的信息 , 为教育预测和决策提供客观依据。
2 、信度的估计方法测验的信度是用信度系数的大小来表示的 , 根据测量理论 , 信度系数22S R x xx ST =但是在实际测量中 , 一般只能获得实得分数 (X) 及实得变异数 (Sx 2 ), 而真分数 (T) 及真变异数 (ST 2 ) 是不知道的 , 因此 , 依据上述公式还无法机算信度系数。
SPSS信度效度分析讲述
SPSS信度效度分析讲述SPSS是一种常用的统计软件,常用于数据分析和统计建模。
其中,信度和效度是数据分析过程中核心的概念。
本文将介绍SPSS中信度和效度分析的基本知识和步骤。
一、什么是信度在心理学和教育学等社会科学领域,信度是指测量工具在不同情况下所得数据的稳定程度。
具体来说,当测量工具的信度越高时,数据测量所得的结果也越稳定准确。
为了保证测量工具的信度,通常需要对其进行信度分析。
二、SPSS中信度分析的步骤1. 准备数据在进行信度分析之前,需要准备好所有相关数据。
这里的数据通常指测量工具的各项指标或评估指标。
在SPSS中,可以将数据录入或导入软件中。
2. 进入信度分析页面在SPSS软件中,点击“分析”-“可靠性”-“信度分析”可打开信度分析页面。
3. 选择计算方法在信度分析页面中,可以选择计算方法。
常见的计算方法包括Cronbach's alpha、Kuder-Richardson等。
不同的计算方法支持不同类型的数据,选择合适的计算方法可以提高信度分析的准确性。
4. 选择指标在选择计算方法后,需要选择指标。
没有合适的指标将无法进行信度分析。
在SPSS中,可以通过将相关指标拖到指标列表中来选择指标。
5. 查看结果在选择指标后,SPSS会对数据进行信度分析,并显示分析结果。
对于不同的计算方法和指标,分析结果的形式不同。
常见的分析结果包括信度系数、标准误差等。
总结:在SPSS中,信度和效度是数据分析中两个非常重要的概念。
信度分析可以帮助我们确定测量工具的稳定性,从而提高数据的准确性。
效度分析可以帮助我们了解测量工具所测量的内容与实际内容的相关程度,从而提高测量工具的准确性。
对于需要进行数据分析的研究者来说,熟练掌握SPSS中的信度和效度分析方法是十分必要的。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
s p s s数据分析教程之S P S S信度分析和效度分析Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在以上,是不错的;一般认为试卷信度在至以内是合理的,如果信度系数低于,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用对其进行效度分析。
因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二 KMO 和 Bartlett 的检验KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.657Bartlett 的球形度检验近似卡方df465 Sig..000由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为,并且通过了显着性水平为的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
因子分析结果在进行了适应性检验之后,接下来就进行因子分析,其结果如下:表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %123456789 .95810 .88011 .76212 .71413 .68414 .62315 .58016 .50917 .44918 .39419 .34220 .289 .93421 .276 .89222 .258 .83323 .204 .65924 .184 .59225 .171 .55226 .148 .47827 .121 .39128 .101 .32529 .079 .25430 .058 .18631 .039 .127提取方法:主成份分析。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总3去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总3个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分,其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在以上,是不错的;一般认为试卷信度在至以内是合理的,如果信度系数低于,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用对其进行效度分析。
因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二KMO 和Bartlett 的检验KMO 和Bartlett 的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
SPSS信度、效度分析
目录
• 信度分析 • 效度分析 • SPSS在信度、效度分析中的应用 • 信度、效度分析的注意事项
01 信度分析
信度分析的定义
信度分析是指对测量工具或问卷的一致性、稳定性进行评估的过程,用以 检验测量结果的可靠性。
信度分析的目的是确定测量工具是否能够稳定、一致地反映被测对象的特 征或属性。
总结评估结果
根据各项效度分析的结果,总结评估 测量工具的准确性和有效性,并提出 改进意见和建议。
03 SPSS在信度、效度分析 中的应用
SPSS在信度分析中的应用
信度分析:信度分析用于评估问卷的一致性,常用的 方法有Cronbach's Alpha系数和重测信度法等。
输标02入题
Cronbach's Alpha系数:Cronbach's Alpha系数是 一种常用的信度分析方法,通过计算问卷内部一致性 系数来评估问卷的一致性。
信度分析的方法有多种,常用的有Cronbach's Alpha系数和重测信度法 等。
信度分析的方法
Cronbach's Alpha系数
01
通过计算问卷内部一致性系数来评估信度,该系数值介于0-1之
间,值越高表示信度越好。
重测信度法
02
通过比较同一被试在不同时间点的测量结果来评估信度,这种
方法适用于时间间隔较短的情境。
根据所选的信度分析方法计算 信度系数,如Cronbach's Alph结果对问卷进行 修正和完善,提高测量工具的 可靠性和稳定性。
02 效度分析
效度分析的定义
效度分析是对测量工具或手段准确性和有效性的评估,即衡 量测量结果是否真实、准确地反映了所要研究的内容和概念 。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有 63 份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调 查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时, 对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分 析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用 Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如 果问卷的信度系数达到 0.9 以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在 0.8 以上,是不错的;一般认为试卷信度在 0.5至 0.9以内是合理的,如果信度系数 低于 0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上 63份问卷的数据用 SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析, 其结果如表一所示:表一 信度分析表类别小分类 对应题 项 每题计分方法 维度计分方法 心理资本组织气氛总体幸福感整体问卷情感枯竭 1-3 题 正向计分 去个性化 4-6 题 正向计分 个人成就感7-10 题 逆向计分 11-18 题19-26 题27-31正向计分全部题项直接加总 全部题项直接加总 全部题项取倒数后加总全部题项直接加总21 题为逆向计分,其 余题项正向计分27 题和 31 题为逆向 计分,其余题项为正向计分21 题取倒数后与其余题项加总27 和 31题取到术后与其余题项加总 以上各个维度的总分直接加总 3 34 8 8531整体问卷.617 31职业倦怠.822 10心理资本.801 8组织气氛.837 8总体幸福感.679 5表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的 Cronbach's Alpha 系数值均大于 0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用 SPSS21.0 对其进行效度分析。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析报告
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析报告信度分析和效度分析数据计分方法说明1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二 KMO 和 Bartlett 的检验由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为0.657,并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
2.2 因子分析结果在进行了适应性检验之后,接下来就进行因子分析,其结果如下:表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %1 8.752 28.231 28.231 8.752 28.231 28.231 4.937 15.926 15.9262 3.259 10.514 38.745 3.259 10.514 38.745 3.766 12.14828.0743 2.715 8.758 47.503 2.715 8.758 47.503 2.996 9.666 37.7404 2.286 7.374 54.877 2.286 7.374 54.877 2.714 8.756 46.4965 1.516 4.891 59.768 1.516 4.891 59.768 2.584 8.335 54.8316 1.342 4.328 64.096 1.342 4.328 64.096 2.076 6.697 61.5287 1.252 4.038 68.134 1.252 4.038 68.134 1.709 5.511 67.0408 1.053 3.398 71.532 1.053 3.398 71.532 1.393 4.492 71.5329 .958 3.089 74.62010 .880 2.840 77.46111 .762 2.459 79.92012 .714 2.302 82.22213 .684 2.207 84.42914 .623 2.011 86.44015 .580 1.870 88.30916 .509 1.642 89.95117 .449 1.449 91.40018 .394 1.272 92.67219 .342 1.104 93.77720 .289 .934 94.71021 .276 .892 95.60222 .258 .833 96.43523 .204 .659 97.09424 .184 .592 97.68625 .171 .552 98.23926 .148 .478 98.71727 .121 .391 99.10828 .101 .325 99.43329 .079 .254 99.68730 .058 .186 99.87331 .039 .127 100.000提取方法:主成份分析。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二 KMO 和 Bartlett 的检验KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.657Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636df465 Sig..000由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为0.657,并且通过了显着性水平为0.05的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
2.2 因子分析结果在进行了适应性检验之后,接下来就进行因子分析,其结果如下:表三方差贡献率2 3.25910.51438.745 3.25910.51438.745 3.76612.14828.0743 2.7158.75847.503 2.7158.75847.503 2.9969.66637.7404 2.2867.37454.877 2.2867.37454.877 2.7148.75646.4965 1.516 4.89159.768 1.516 4.89159.768 2.5848.33554.8316 1.342 4.32864.096 1.342 4.32864.096 2.076 6.69761.5287 1.252 4.03868.134 1.252 4.03868.134 1.709 5.51167.0408 1.053 3.39871.532 1.053 3.39871.532 1.393 4.49271.5329.958 3.08974.62010.880 2.84077.46111.762 2.45979.92012.714 2.30282.22213.684 2.20784.42914.623 2.01186.44015.580 1.87088.30916.509 1.64289.95117.449 1.44991.40018.394 1.27292.67219.342 1.10493.77720.289.93494.71021.276.89295.60222.258.83396.43523.204.65997.09424.184.59297.68625.171.55298.23926.148.47898.71727.121.39199.10828.101.32599.43329.079.25499.68730.058.18699.87331.039.127100.00提取方法:主成份分析。
SPSS信度效度教程课件
第二节 效度分析
一、效度分析的基本概念 效度是指测量的有效性程度,是测量工具能测
出所要测量特质的程度,即准确性、有用性。
以英文出统计学考题 英文作文题目让考生看不懂
是内容效度(表面效度、逻辑效度)
内容效度是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题
(二)准则效度
也称为效标效度。
是根据已经确定的某种理论,选择一种指标或者测量工具作 为准则(校标),分析问卷题项与准则的联系,来分析有效 性。
(三)建构效度
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。 效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的 结构效度。
因子分析的主要功能是从量表全部变量(题项)中提取一 些公因子,各公因子分别与某一群特定变量高度关联,这些公 因子即代表了量表的基本结构。
二、信度分析的方法
检视信度的方法有很多种,其中,最常用的是第四种 Cronbach α系数,简介以下四种:
1、重测信度法(稳定系数即跨时间的一致性) 使用同一份问卷,对同一群受测者,在不同的时间,前
后测试两次,求出者两次分数的相关系数,此系数又称 为稳定系数(Coefficient of Stability)。 需注意:相关系数高,表示此测验的信度高,前后两 次测验间隔的时间要适当。若两次测验间隔太短,受测 者记忆犹新通常分数会提高,不过如果题数够多则可避 免这种影响;但若两次测验间隔太长,受测者心智成长 影响,稳定系数也可能会降低。 特别适用于事实性问卷
量测一组同义或平行测验总和的信度,如果尺度中的所 有项目都在反映相同的特质,则各项目之间应具有真实的 相关存在。若某一项目和尺度中其它项目之间并无相关存 在,就表示该项目不属于该尺度,而应将之剔除。
spss数据分析教程之信效度检验、描述性统计、差异比较、相关分析、回归分析(适合问卷型数据)
目录1 统计分析 (1)2 结果 (1)2.1 信度检验 (1)2.2 效度检验 (3)2.3 描述性统计分析 (5)2.3.1 基础信息题描述性统计(单选) (5)2.3.2 多重响应频率分析(多选题) (10)2.3.3 连续数值数据描述性统计(各维度) (15)2.4 差异比较 (17)2.4.1 交叉表卡方检验(分类变量差异比较) (17)2.4.2 独立样本t检验(连续数值型数据两组间差异比较,如性别间) (19)2.4.3 单因素方差分析(连续数值型数据多组间差异比较,如年龄间) (21)2.5 正态检验 (23)2.6 相关分析 (25)2.7 回归分析 (27)1 统计分析本研究采用SPSS 25.0统计分析软件对问卷进行信效度检验,并对数据进行描述性统计(包括单选,多选,量表维度),差异比较(包括计数资料卡方检验,计量资料t检验和方差分析),相关分析(包括pearson相关分析和spearman相关分析)和多元线性回归分析。
分析结果以p<0.05为有统计学意义。
2 结果2.1 信度检验信度分析也被称为可靠性分析,是对测量结果稳定性、一致性和可靠性的检验,为了保证测量结果的准确性,进行分析前需要先对问卷中的有效数据进行可靠性分析。
本次分析采用Cronbach's α系数进行信度分析,α系数应大于或等于0.6,说明信度良好。
由信度检验结果可知:该问卷量表克隆巴赫Alpha系数为0.981,大于0.7,说明问卷整体有较高的内部一致性,问卷的项目设计合理有效,调查数据较为可靠,可进行下一步的检验分析。
详细操作步骤:2.2 效度检验效度即测量的准确性,测量效度愈高,表示测量的结果愈能显现其所欲测量内容的真正特征,构造效度主要是对测量内容逻辑性、适用性方面的测量,本次分析采用结构效度进行效度检验,KMO值大于0.6,说明效度良好。
KMO 和巴特利特检验KMO 取样适切性量数。
SPSS信度、效度分析讲述
▪
低于0.6表示内部一致性较差
2021/5/27
7
▪ Spss操作过程:分析——度量——可靠性分析
2021/5/27
8
术语
▪ Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
关键字
功能
Alpha Split-half Guttman Parallel(平行)
Cronbach a系数
▪
复本相关法是测验信度的一种很好方法,但是要编
制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用
的影响,对测量误差的相关性也比再测法低。
2021/5/27
5
▪ 3、折半信度法(内在一致性系数跨项目的一致性) ▪ 与复本相关法很类似,折半法是在同一时间施测。 ▪ 是指将调查项目分为两半,计算两半得分的相关系数,进
2021/5/27
17
信度与效度之关系
▪ 效度是信度的充分条件
▪ 有效度就有信度 ▪ 没有效度未必没有信度
▪ 信度是效度的必要条件
▪ 没有信度就没有效度 ▪ 有信度未必有效度
2021/5/27
18
人有了知识,就会具备各种分析能力,
明辨是非的能力。
所以我们要勤恳读书,广泛阅读,
古人说“书中自有黄金屋。
其一是项目所测量的是否真属于应测量的领域; 其二是测验所包含的项目是否覆盖了应测领域的各个方面; 其三是测验题目的构成比例是否恰当。
2021/5/27
14
▪ 常用的内容效度的评价方法有两种:
▪ 一是专家法,即请有关专家对问卷题目与原来的内容 范围是否符合进行分析,作出判断,看问卷题目是否较好 地代表了原来的内容。
▪ 二是统计分析法,即从同一内容总体中抽取两套问卷, 分别对同一组答卷者进行测验, 两种问卷的相关系数就 可用来估计问卷的内容效度。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
s p s s数据分析教程之S P S S信度分析和效度分析WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在以上,是不错的;一般认为试卷信度在至以内是合理的,如果信度系数低于,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用对其进行效度分析。
因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二 KMO 和 Bartlett 的检验型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
因子分析结果在进行了适应性检验之后,接下来就进行因子分析,其结果如下:表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %123456789 .95810 .88011 .76212 .71413 .68414 .62315 .58016 .50917 .44918 .39419 .34220 .289 .93421 .276 .89222 .258 .83323 .204 .65924 .184 .59225 .171 .55226 .148 .47827 .121 .39128 .101 .32529 .079 .25430 .058 .18631 .039 .127提取方法:主成份分析。
SPSS课件信度及效度
图例问卷调查问卷调查法也称问卷法,它是调查者以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法。
即调查者就调查内容提出问题或编制成表格;分发或邮寄给有关人员,请他们填写答案,然后回收整理、统计和研究。
标题z你好!请配合填写此次调查问卷!谢谢!z1.你喜欢音乐吗?zA 喜欢B 不喜欢z导语2.你经常听音乐吗?zA 经常B 有时C 偶尔D 极少E 从不z3.你喜欢听欢快的音乐还是忧伤的音乐?zA 欢快的B 忧伤的一般是一段短语。
内容是向被调查z4. 你喜欢的音乐方面的明星是哪个地区的?zA 大陆B 港台C 日韩D 欧美z5.你认为中学生听音乐的利弊关系是怎样的?正文—调查者的合作再次表示感谢,以及关于不zA 利大于弊B 弊大于利C 没关系z6.你认为音乐与人的情绪有关系吗?zA 关系密切B 有点关系C 毫无关系D 不清楚问卷的主体要漏填与复核的请求,有的问卷也可以省略。
z7.请你准确地说出音乐的分类z8.你喜欢听什么类型的音乐?zz9.你认为什么样的音乐对人的心情有什么样的影响?z z 10.请你对本次问卷调查做以评价。
结束语再次感谢你对我们工作的支持与配合【封面信】——给被调查者的短信,为其介绍和说明调查者的身份、调查的目的、意义、内容。
篇幅宜短小,通常300字以内。
一般包括:身份;调查目的、内容;对象选取和结果保密措施;致谢等。
【标题】——问卷的标题要与课题的研究目的相符合,直接点明调查的主题。
使被调查者对所要回答的问题有一个大致的了解。
问卷标题要简明扼要,但又必须点明调查对象或调查主题。
【导语】也称前言或问卷说明。
一般包括对——被调查者的称谓、自我介绍、调查的目的、填写要求等的说明。
【正文】——调查问卷的主要部分,也就是问题与答案部分。
【结束语】——一般是一段短语。
内容是向被调查者的合作再次表示感谢,以及关于不要漏填与复核的请求。
结束语要简短明了,有的问卷也可以省略。
调查问卷的导语注意的问题简要说明调查的内容和意义,突出本次调查的主要问题和现象。
Spss详细图文教程——问卷信度和效度检验步骤图解
问卷信度效度检验是保证后续分析有效性的必要保障问卷的信度和效度检验都是针对量表进行在spss中信度检验通常采用“可靠性检验”效度分析采用探索性因子分析或者验证性因子分析本次信度和效度检验以真实案例数据进行教程详解。
本次问卷分为6大维度,内容如下:变量说明一、 信度分析1.数据录入,结果如下(变量视图):变量视图2.依次点击分析-标度(度量)-可靠性分析信度分析3. 每个量表维度 分别 进行信度分析,选中 专业了解度包含的5个题目,并且点击中间的箭头。
变量选择3. 在 模型 下拉选项中选中Alpha或者α,一般默认,这个是科隆巴赫系数。
科隆巴赫系数3. 点击右上角的 统计 选项,然后勾选打钩的内容,并且点击继续:勾选选项3. 点击确定就得到了第一个维度(专业了解度)的信度分析结果:在以下结果图中打红√的为重点内容,先看第一个√的内容,为主要的信度检验结果,我们要关注的是基于标准化项的克隆巴赫系数,这个系数取值范围在0-1之间,越接近1,就说明可靠性就越高,一般低于0.5就要考虑重新对问卷进行调整了。
在项总计统计表中我们要重点关注最后一列,项删除后的克隆巴赫系数,1-5行,分别对应1-5题,每一行说明删除对应的题目后,克隆巴赫系数的情况。
目的就在于判断维度或者问卷中的题目有没有存在不合适的题目。
只要删除后的系数小于标准化的系数就不需要对题目进行调整。
3. 按照以上的步骤分别对所有的维度进行可靠性分析,最后的结果在Excel中进行整理就得到了如下的结果。
整理结果二、 效度分析在本图文教程中,效度分析采用的是探索性因子分析。
需要的注意的是,绝大部分情况下效度分析是针对量表总体进行的,不再像信度分析一样分维度进行。
1. 在主界面点击分析——降维——因子因子分析1. 选中左边所有的 量表 题目。
然后点击中间的箭头选择变量1. 点击 描述 ,选择打钩的内容:勾选选项1. 其他的全部默认,接着点击确定:结果关于效度分析,在所有因子分析的结果中我们只需要关注这个表,这里面有两个指标是评价效度的。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总3去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总3个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分,其余27和31题取到术后与其余题项加5页脚内容1讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表页脚内容2表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:Bartlett 的检验表二KMO 和页脚内容3由上表的数据可知,问卷数据的KMO值为0.657,并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总3去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总3个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分,其余题项正向计分21题取倒数后及其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分,其余题项为正向计分27和31题取到术后及其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身及测量结果的正确及否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言,如果问卷的信度系数达到0.9以上,该问卷调查的信度就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的,如果信度系数低于0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表一所示:表一信度分析表表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6,所以可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析,分析结果如下表所示:表二 KMO 和 Bartlett 的检验KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
关于调查问卷的信度和效度检验 (一)信度 1 、信度的含义测验的信度又称测验的可靠性 , 是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次 , 所得结果一致形程度。
一个好的测验必须是稳定可靠的 , 多次使用所获得的结果是前后一致的。
例如 , 用直尺测量长度 , 其结果是稳定可靠的 ; 用橡皮筋测长度则是不可靠的 , 前后测量结果缺乏一致性。
在测量理论中 , 信度被定义为 : 某次测验分数的真变异数与总变异数 ( 即实测分数 ) 之比 :22S R x xx ST =式中 Rxx 表示测量的信度 ,ST 2 代表真分数的变异数 ( 方差 ),Sx 2 表示实得分数的变异数 ( 方差 ) 。
从上式可看出 , ( 1 )信度是指实测值和真值相差的程度 , 实测值是指对某物实际进行测量时所获得值 , 也称实测分数 (X); 真值是指被测事物的真实规模取值 , 也称真分数 (T) 。
由于各种原因 , 实得分数常不等于真分数 , 两者之差称为测量误差或误差分数 (E) 。
从理论上看 , 实得分数由真分数和误差分数两部分组成即 :X=T+ERxx 就是对一组测验数据的实测分数与真分数相差程度的最好估计。
( 2 )信度又是指相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反应的程度。
如果两次测验中 , 受测者所得分数或所处等级前后一致 , 则说明测验结果的信度较高 ; 反之 , 两次测验结果一致性低 , 说明测验结果的信度低。
信度是任何一种测量的必要条件 ( 但不是唯一条件 ), 只有测量值接近或等于真值 , 用同一工具多次测量同一特性获得相同或相近的结果 , 才能认为这个测量结果是可靠的。
信度对于教育测量尤其重要 , 只有信度高的教育测验才能成为教育工作者有用的工具 , 才能为教育工作者提供可靠的信息 , 为教育预测和决策提供客观依据。
2 、信度的估计方法测验的信度是用信度系数的大小来表示的 , 根据测量理论 , 信度系数22S R x xx ST =但是在实际测量中 , 一般只能获得实得分数 (X) 及实得变异数 (Sx 2 ), 而真分数 (T) 及真变异数 (ST 2 ) 是不知道的 , 因此 , 依据上述公式还无法机算信度系数。
在统计上 , 主要采用相关分析的方法即机算两列变量的相关系数 , 用相关系数的大小来表示信度的高低。
主要用以下方法来求得信度 :( 1 )再测法 : 用同一测验对同一被试 , 前后施测两次 , 根据两次测验分数计算相关系数 , 即是再测信度。
该信度反映了测验的稳定性程度 , 故又称稳定性系数 , 是用皮尔逊积差相关公式计算的 :2121/21S S M M N X X Rxx∙-=∑式中 X 1 .X 2 为同一被试的两次测验得分 ,M1.M2 为两次测验的平均分数 ,S 1 .S 2 是两次测验的标准差 ,N 是被试人数。
用再测法估计信度 , 可以得到有关测验结果是否随时间而变化及变化程度的资料 , 可以作为预测被测者将来行为表现的依据。
但也存在明显的局限性 : 前后两次测验结果易受到练习和记忆的影响 , 前后两次施测的时间间隔影响稳定性系数 , 特别是对学绩测验的影响较大。
如果时间间隔太长 , 被测者的身心因受环境影响将发生大的变化 , 从而对第二次施测结果产生较大影响 , 使稳定性系数降低 ; 如果间隔太短 , 则被试第一次完成测验时练习和记忆会对第二次测验产生较大影响 , 使第二次测验性质发生变化。
另外 , 有些测验不宜用再测法估计信度 , 如测量创造力测验 , 被试一旦掌握了解决问题的办法、原则 , 重测时 , 他将很容易作出反应 , 这样测验的性质就发生了改变。
因此 , 只有在没有复本可用 , 测验不易受重复使用影响 , 现实条件又允许重复施测的情况下才使用重测法估计信度。
用重测法估计信度 , 间隔时间长短没有严格的规定 , 一般说 , 间隔时间越长 , 稳定性系数越低 , 最适宜的时距应根据测验目的、性质及被试特点而定 , 最好不超过六个月。
对儿童的时距应该短些 , 对成年人的时距可适当长些 , 因为个体早期的身心特征变化较大 , 而成年人的身心特征则相对稳定。
( 2 )复本法 . 根据同一测验目的编制的许多平行德等值测验 , 可测定被试的同一特征 , 这些等值的测验叫做复本。
对一组受测者间隔一定时间或同时施测两个复本 , 根据两次测验结果求得相关系数 , 即得等值性系数 , 又称复本信度。
对一组受测者间隔一定时间后施测两个复本所求得的稳定性系数又称等值稳定性系数。
因为用这种方法求得的信度不仅受复本质量的影响 , 而且受时间练习等因素的影响 , 因此 , 等值稳定性系数更全面地反映了测验的信度。
计算等值稳定性系数是对两个复本测验结果计算斯皮尔曼积差相关系数 ( 具体公式见前 ) 。
( 3 )分半法 . 当测验没有复本 ( 复本的编制是很复杂的 ) 而且测验只适合施测一次的情况下 , 可用分半法估计信度 , 即将测验题目分成对等的两半 , 根据每人在这两半测验中的得分 , 计算其相关系数 , 这个系数又称内部一致性系数。
要求得分半信度 , 首先要将测验分成对等的两半。
绝大多数测验是由许多题目排列组成的 , 但是若将测验简单地分成前后两部分 , 常常是不对等的 , 对等的两部分起码有两个要求 : 一是测验的两部分在难度、区分度及测验目标上基本是相同的 ; 一是被测者以同等的态度来对待两部队测验 , 即在完成两部分测验过程中 , 练习 , 疲劳 , 情绪等因素对被试产生了同等的影响。
因此 , 将一个测验分成两部分时 , 常用的是奇偶分半法 , 即将奇数题分为一部分 , 将偶数题分为一部分。
特别是测验题目是按由易到难排列时 , 这种分法可以将测验分为大致相等的两半 , 但是 , 对于速度型的测验不适合用奇偶分半法。
用分半法求出的测验的信度系数并不能反映整个测验的信度。
这是因为信度受测验的长度的影响 , 测验越长 , 信度越高 , 将测验分成两半求得的信度系数 , 低估了整个测验的信度 , 因此 , 需对测验系数加以校正 , 校正公式是斯皮尔曼—布朗 (Spearman — Brown) 公式 :RhhRhhR xx +=12Rxx 是整个测验的信度估计系数 ,Rhh 是两个分半测验的相关系数。
上述公式的前提假设是两个半测验分数的变异性相等 , 但是若测验资料不符合这个假定 , 可用下列公式求得信度 : 弗朗那根 (Flanagan) 公式 :)2221(2Sx Sb Sa R xx +-∙=Sa 2 和 Sb 2 分别代表两个分测验分数的变异数 ,Sx 2 代表整个测验的变异数。
卢伦 (Rulon) 公式 :221Sx Sd Rxx -= Sd 2 代表两个半测验分数之差的变异数 ,Sx 2 代表总测验变异数。
对于由客观性题目组成的测验 ( 即答对一题得一分 , 答错得 0 分 ), 则可用库得─理查逊 (Kuder ─Richardson) 公式估计测验的内部一致性 :)2)(1)(1(Sx pq k k Rkk ∑--= k 为测验的总题目数 ,p 为某一个题目的答对率或通过该题目的人数比例 ,q 为未通过该题目的人数比例 ,p=1-q,Sx 2 为测验总分的方差。
对于由客观性题目和主观性题目组成的测验 , 有些题目是多重计分的情况下 , 则要用克伦巴赫(Cronbach) 公式计算α系数来估计测验的内部一致性 :)221)(1(Sx Si k k ∑--=α k 为测验题目总分 ,Si 2 是某一题目得分的方差 ,Sx 2 是整个测验分数的方差。
上面这些公式不适用于速度性测验 , 因为只有每个人做完所有的题目 , 题目的方差才是准确的。
3 、提高测验信度的方法 :影响测验信度的误差归纳起来主要有 :(1) 抽样误差 : 简单说 , 这是在抽样过程中由于被试间的差异所造成的误差。
被试间的差异可以用全距和方差大小来表示。
全距是指某一心理量最大值与最小值之差。
全距大说明被试间差异大 , 全距小说明被试间差异小。
被试间在某一心理量上参差不齐 , 差别悬殊 , 则该心理量的方差大 ; 反之 , 方差小。
对于方差小的样本 , 被试间在某一心理特征上相差较小 , 则前后两次测验结果的一致性较低 , 即降低了信度。
因为被试之间的差别越小其同质性越高 , 被试的分数只要发生小的变化 , 其名次就可能改变 , 从而降低信度。
(2) 随机误差 : 由于各种偶然因素的影响而产生的误差 , 表现为用同一方法多次测量同一对象时结果上不一致。
随机误差是由许多因素造成的 , 如量标的质量 , 测量的程序 , 被试的身心状态 , 测量的环境等。
根据影响测验信度的因素 , 可从以下几方面来提高测验的信度 : 一是从测验本身考虑 , 如测验的长度、难度、区分度、速度、程序、环境条件与计分方法等 ; 一是从被试自身考虑 , 如被试在被测心理特征上的差异大小 , 参加测验的动机水平 , 对测验的态度和积极性等。
在此主要介绍如下几种提高测验信度的方法 :( 1 )适当延长测验的长度 :测验的长度主要指量表所包含的题目多少。
对一个测验来说 , 测验的题目越少 , 得分越容易受偶然因素的影响 , 故测验的信度越低。
反之如果测验题目较多 , 即测验长度延长 , 扩大了被试得分范围 , 可在一定程度上排除偶然因素的影响 , 从而提高测验信度。
但是测验信度的增加并不是等比例提高信度系数。
当信度系数较小时 , 延长测验长度信度系数增加较大 ; 当信度系数已经较大时 , 延长测验长度对信度系数的影响就较小了。
而且 , 在延长测验长度时 , 还需考虑其他因素的影响 , 如被试在回答问题时是否疲倦或产生厌烦情绪 , 是否节省时间、物力和财力 , 测题是否附合测验目的等。
( 2 )测验的难度要适中 : 难度即测验的难易程度 , 当测验难度太大时 , 被试得分普遍太低 , 呈负偏态分布 ; 当测验难度太小时 , 被试得分普遍较高 , 呈正偏态分布。
太难太易的测验都使被试得分差异减小 , 使实得分数方差减小 , 从而降低测验信度。
参见公式 :221x E R δδ-= ( 3 )测验的内容尽量同质 : 性质相同的测验内容 , 对被试也要求相同的能力、知识和技能 ; 而内容不同质的测验 , 则要求被试不同的能力、 知识和技能。
因而为了提高测验信度 , 测验内容应尽量同质。
( 4 )测验的时间要充分 : 对某一测验而言 , 应保证绝大多数被试在规定时间内完成测验 ; 否则 , 如果被试不能从容回答所有问题 , 就不能反映被试的真实水平。
( 5 )测验的程序要统一 : 包括测验的题目统一 , 指导语、回答问题的方式、分收试卷的方法、测验时间等都要统一。