效度分析含义及其分类

效度分析涵义及其分类
一、效度的涵义：
简言之，就是测量结果的有效性。

或某项测量活动能够测量到测量者所希望了解的特性的程度。

效度与测量目的相关，同一种测量工具在某些测量中具有高效度，但在另一些测量中却效度不高。

例如：一把信度很高的尺子在测量身高时具有很好的效度，但在测量血压时效度显然不佳。

因此有人将效度定义为：
测验等够达到某种目的的程度（Mehens&Lehmann，1978，p.109）
二、效度的类型：
由于效度是相对于研究目的和研究侧面而言的，具有多层面的特性，因此效度具有多种类型。

主要有：
1.内容效度（content validity）
2.效标关联效度（criterion-related validity）
3.结构效度（construct validity）
（一）内容效度
涵义：
内容效度是指测量工具的内容是否能够代表所欲测量的行为领域，即量表内容是否具有代表性。

例如：一位教师给学生做一个数学测验，该测验的题目如果涵盖了教学所欲达成的目标，及教材的重要内容，我们说该测验有内容效度。

测量方法：
尚没有一种数量的测量方法，它的确定主要是采用逻辑的分析方法，仔细判断每一项目是否符合及涵盖所要测量的研究领域。

（二）效标关联效度
涵义：
效标关联效度是以经验性的方法，研究测验分数与一些外在效标间的关系，故又可称为经验效度或统计效度（empirical or statistical validity），（Thorndike & Hagen,1977,p.60）.
根据选择效标的时间不同，可分为：同时效度和预测效度
同时效度（concurrent validity）：是指测验分数与实施测验同一个时间所取得的效标之间的相关，旨在使用测验分数估计个人在效标方面的目前实际表现。

例如测量学生智力时，将学生当时的成绩作为效标。

预测效度（predictive validity）是指测验分数与实施测验后一段时间所取得效标之间的相关，旨在使用测验分数预测个人在效标方面的未来表现。

例如测量学生智力时，将测量之后一段时间的学生成绩作为效标。

测量方法：
1.命中率
当测验用作取舍决策时，常使用命中率这一指标。

因为这类测验效度高不高，就是看其取舍是否与实际一致。

命中率包括总命中率、正命中率和负命中率。

总命中率是指根据测验
选出的人当中工作合格的人数，以及根据测验淘汰的人当中工作不合格的人数之和与总人数之比。

若总命中率高，则说明测验的效度高，在区别合格与不合格方面是有效的。

正命中率是指用测验选出的人中合格者所占的比例。

负命中率是指用测验淘汰的人中不合格者所占的比例。

有些测验只关心被选者中合格者有多少，而不关心被淘汰者中是否有合格者，对于验证这类测验效度就应该用正命中率。

如果测验关心的是尽可能将合格的人筛选出来，那么验证这类测验效度时就应该用负中率。

2.显著差异法
该方法是根据效标测量将被试分为两个极端组（如：好与坏，高与低），然后检验这两组测验分数是否具有统计学上的差异显著性。

若这两组被试的测验分数差异显著，则说明该测验有较高的效度。

3.相关法
相关法就是计算测验分数与效标测量的相关系数。

（三）结构效度
涵义：
结构效度，就是指测验能够测量到理论上的结构或特质的程度（Anastasi，1982，p.144）。

分为聚合效度（convergent validity）和辨别效度（discriminant validity）两类。

聚合效度：如果某一测量工具的测量分值与测量相同结构或特质的其他测量工具的分值有高的相关度时，则可以说明聚合效度高；
辨别效度：如果某一测量工具的测量分值与测量不同结构的其他测量工具的分值有低的相关度时，即辨别效度高。

测量方法：
因素分析法是目前研究结构效度最常用的一种实证方法。

依使用目的而言，因素分析可分为探索性因素分析（exploratory factor analysis；简称EFA）与验证性因素分析（confirmatory factor analysis；简称CFA）。

简单地说，探索性因素分析所要达到的目的是建立量表或问卷的结构效度，而验证性因素分析则是要检验此结构效度的适切性与真实性。