量表的信度与效度分析计算

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3、等价性分析
A 当使用两种不同的量表去测量同一概念时,这
两种量表是否等价?
方法:在同一时段中,让同一组被访者接受两种量表 的测试;计算两组得分之间的相关,用于评价信度
B 当两个评分者(或编码员)判断同一现象时, 评价结果是否一致?
方法:计算两个评分者评分之间的相关;或计算两个 编码员编码结果一致的比例,用于评价信度
α 信度系数是评估量表内部一致性的比较常用系数
2、内在一致性分析 方法之三:平均相关系数法 缺点:偏重于项目之间的相关
而不是整个量表的信度 项目越多,平均相关系数就可能越高 提高信度的方法之一: 增加量表中的测量项目
因为各个项目的随机误差可能会相互抵消
2、内在一致性分析 小结: • 信度的高低既依赖于项目的内在一致性 • 也依赖于量表的长度 因此: • 一方面尽量设计内在相关性更高的项目 • 另一方面也可以考虑适当增加项目的数量
三、信度评价
从三个方面来分析测量的信度
• 稳定性 (stability) • 内在一致性 (internal consistency) • 等价性 (equivalency)
1、稳定性分析 也叫做测验--再测验法
目的: 考察对于同样的问答题(或测试) 对同一组被访者或受测试者 前后两次测量的结果是否基本一致
编码员间信度π = (π o - π e)/(1 - π e)
π o:观测到的一致性或叫实际一致性(用霍斯提公式计算) π e:纯粹由于偶然性而造成的一致性或叫期望一致性
(等于每个类别出现的相对频率的平方和)
3、等价性分析--编码者间信度的计算公式
• 利用霍斯特公式计算时,一般信度在90%或以上 • 利用史考特公式计算时,信度大都是75%或以上
2、内在一致性分析
目的:检验多项目量表中各个项目的一致性
可信的量表的项目必须具有内在一致性
2、内在一致性分析 方法之一:折半法
(split-half technique)
• 将量表中的项目分成两半 • 计算这两部分的总得分的相关系数rh
如果量表具有较高的内在一致性 那么这两部分应该是高度相关的
2、内在一致性分析 方法之一:折半法
不同的编码者独立地编码 如果能得到比较一致的结果 则信度较高
3、等价性分析--编码者间信度的计算公式 霍斯提(Holsti)公式
假定两个编码员分别同时做了m1和m2个 单位的编码,其中一致的编码数为m,则
编码者间信度 = 2m / (m1 + m2)
3、等价性分析--编码者间信度的计算公式
霍斯提(Holsti)公式
否则可能会低估信度系数
Leabharlann Baidu
2、内在一致性分析
方法之二:alpha信度系数法
克朗巴哈提出用α 系数来测量累加量表的信度
α = K (1 - Σ σ i2/σ T2)/(K-1)
K
量表中题(项目)的总数
σ
2 i
第i个题(项目)得分的题内方差
Σ
σ
2 i
K个题项的方差之和
σ
2 T
总得分(所有题项得分之和)的方差
优点:计算简单、易于操作 缺点:信度的大小可能与编码时所用的类别的数目有关
类别的数目越少,由于偶然性而造成一致的可能性就越大
编码问题都是两个类别时,随机的编码也可能有50%的信度 在五个类别的情况,随机的编码就只可能有20%左右的信度
3、等价性分析--编码者间信度的计算公式 史考特(Scott)指数
(split-half technique) 优点:不需要重复的测量 常用分法:按项目号的前后顺序分
或按项目号的奇偶性分 计算公式:
ru = 2rh / (1 + rh)
2、内在一致性分析 方法之一:折半法
(split-half technique) 注意:需先将量表中的反意题作逆向处理
再分别计算两部分的总得分 前提假设:两半题项得分方差大致相等
解: m1= m2 =100, m = 100-8 = 92 霍斯提信度
= 2m/(m1 + m2)=2(92)/(100+100)=0.92 π o = 0.92, π e = (0.30)2+(0.45)2+(0.25)2=0.355
考察编码员内(intra-coder)信度时
• 让同一个编码员在不同的时间内对同一个资料编码两次 • 然后借助以上公式计算编码-再编码信度
将上式中对应两个编码员的数据, 改为同一编码员的两次数据
例 在一项少儿电视节目内容分析的编码表中,两个编码员 分别同时独立地将100个少儿节目分配到如下三个类别中:1、 单本剧 2、连续剧 3、系列剧。已知编码不一致的节目 共计8个;这三个类别的节目数分别占30%、45%和25%。试 分别利用霍斯提和史考特公式,评价这两个编码员编码的等 价性。
3、等价性分析 • 前一种应用A比较少见(构造等价的量表非 常困难) • 后一种应用B比较常见,也称为
评分者内在信度
(inter-rater reliability)
编码员间信度
(inter-coder reliability)
3、等价性分析 在内容分析中,要评价编码员间信度
编码:将分析单位(如单词、符号、主题等) 置于各种内容类别中
1、稳定性分析 方法: 用“再测信度”来测量稳定性 再测信度:两次测量结果间的相关系数
相关系数越接近 1,表示稳定性越好
1、稳定性分析 缺点:
一般应用中很难真正实现(人力、财力、时间) 再测信度的应用有局限性 • 第一次的测量可能会影响到第二次(信度偏高)
• 两次测量间客观的情况可能有变化(信度偏低)
• 在多大程度上给出了他/她所想要的
例如,研究者希望测量电视广告的传播效果
目的:了解广告能否引起目标消费群的购买欲望
消费者的购物决策是否与观看的电视广告相关 如果:最终测得的不是广告对消费者购物决策的影响
而主要是消费者对广告艺术感染力的评价 结论:所用量表是无效的或是效度很低的
• 信度高时效度不一定高 • 但效度高时信度一定高
一、信度(reliability)定义
若重复进行测量,产生相同结果的准确程度 测量的可靠性、稳定性和预测性 测量的精确度
• 反复测量结果的稳定性或一致性可能很高 • 但却可能是不准确的
用零点没有调整在中心的秤来测量重量 采用有明显导向性的问答题组成的量表测量态度
二、效度(validity)定义 • 所测量的是不是研究者所想要的
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