量表的信度与效度分析计算ppt
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量表的信度与效度分析
信度与效度分析与结构方程模型的结合： 结构方程模型可以帮助我们更好地理解 量表的结构从而提高信度和效度。
信度与效度分析与路径分析的结合：路径 分析可以帮助我们更好地理解量表的因果 关系从而提高信度和效度。
信度与效度分析在大数据时代的重要性 大数据时代对信度与效度分析的挑战 信度与效度分析在大数据时代的发展趋势 信度与效度分析在大数据时代的应用案例
收集数据：通过问 卷、访谈、观察等 方式收集数据
分析数据：使用统 计软件进行数据分 析如SPSS、R等
结果解释：根据分 析结果判断量表的 效度是否符合预期
选择合适的效度类型如内容效 度、结构效度、信度效度等
明确量表的目的和用途
确保量表的内容具有代表性 和全面性
注意量表的难度和区分度避 免过于简单或过于困难
内容效度：评估量表内容 是否符合理论或实际需求
结构效度：评估量表的结 构是否符合理论或实际需 求
信度效度：评估量表的信 度是否符合理论或实际需 求
效标效度：评估量表的效 度是否符合理论或实际需 求
评价效度：评估量表的效 度是否符合理论或实际需 求
预测效度：评估量表的效 度是否符合理论或实际需 求
确定效度类型：内 容效度、结构效度、 信度效度等
,
汇报人：
CONTENTS
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量表的信度分 析
量表的效度分 析
量表信度与效 度分析的关系
量表信度与效 度分析的应用 场景
量表信度与效 度分析的未来 发展
PRT ONE
PRT TWO
信度是指测量工具的 稳定性和可靠性
信度越高测量结果越 稳定越可靠
信度分为内部信度和 外部信度
内部信度包括重测信 度和分半信度
量表的信度与效度计算
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
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）
(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
• 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
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
《信度与效度分析》PPT课件
使用SPSS计算折半信度
2018/11/20 7
内部一致性信度
涵义：
折半信度高表明内部项目的相关性高，这实际上反映的是测量工具内部 各项目之间的一致性问题，因此衍生出内部一致性信度。 内部一致性信度是指量表内容与题目之间的关系，考察的是量表的各个 题目是否测量了相同的内容或特质。例如：市场导向的测量量表 计算内部一致性信度的常用方法：
使用SPSS计算Cronbach's a 系数
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效度分析 （validity analysis）
2018/11/20 12
效度的涵义
效度的涵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。
2018/11/20 6
折半信度
• 折半信度(split-half reliability)
指使用测量工具先对一组受试者施测，然后把题 目分成两半计分，依两半所得的分数算出相关系 数 。在无副本且不准备重测的情况下，我们就用 折半信度来计算信度系数，类似于复本信度。
计算折半信度的模型有：Spearman-Brown公式, Guttman公式, Rulon公式。
2018/11/20
2
信度的类型
不同的测量方式导致不同类型的信度
再测信度(test-retest reliability) 复本信度（alternative-form reliability） 内部一致性信度（internal consistency
reliability）
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再测信度
测量量表的信度和效度
信度和效度的概念
内容效度
效度
指测量量表的准确性，即量表是否真实 反映所要测量的内容或特质。效度分为 内容效度、结构效度和验证效度。
专家对量表内容的评价，确保量 表内容与测量目的相符合。
信度
指测量量表的可靠性，即多次测量结果 的一致性程度。信度高的量表在相同条 件下重复测量，其结果具有一致性。
结构效度
通过因子分析、相关分析等方法 检验量表的结构是否符检验其一致性程度。
02 信度分析
重测信度法
定义
重测信度法是指在不同时间对同一组被试者进行重复测量，通过 比较两次测量的结果来评估量表的稳定性。
适用范围
适用于评估短期内量表的稳定性，但不适合评估长期内的稳定性。
根据测量目的和范围， 设计量表的框架和题目。
预测 试和 修订
在小范围内预测试量表， 根据反馈进行修订和完
善。
大规 模施 测和 数据 分析
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测量量表的信度和效度
contents
目录
• 引言 • 信度分析 • 效度分析 • 信度和效度的关系 • 信度和效度在实践中的应用
01 引言
测量量表的意义
测量量表是评估个体或群体特征的重 要工具，广泛应用于心理学、社会学 、经济学等领域。
通过测量量表，可以对个体的心理状 态、行为特征、能力水平等进行量化 评估，为研究和实践提供客观、准确 的依据。
Cronbach's Alpha系数
定义
适用范围
计算方法
Cronbach's Alpha系数是一种评估量 表内部一致性的方法，通过计算量表 中各项目之间的相关性来评估量表的 可靠性。
《信度效度评价》课件
内容效度：评价测量内容是 否符合理论要求
效标效度：评价测量结果是 否符合实际效果
预测效度：评价测量结果是 否能预测未来行为
评价效度：评价测量结果是 否符合评价标准
效度评价的步骤
确定评价目标：明确评价的目的和意义，确定评价的具体指标和标准。
设计评价工具：根据评价目标设计评价工具，包括问卷、量表、测试 等。
效性
信度效度评价 在心理学研究 中的应用实例： 人格测试、智
力测试等
信度效度评价在教育评估中的应用
信度：衡量测试结果的稳定性和一致性 效度：衡量测试结果是否能真实反映被测者的实际水平 教育评估：对教育过程、教育效果和教育质量的评价 应用：在教育评估中，信度和效度是评价教育质量的重要指标
信度效度评价在市场调研中的应用
评分者信度：对同一组受试者进行多次评分， 比较评分结果的一致性
复本信度：使用不同的测试版本对同一组受试 者进行测试，比较测试结果的一致性
信度系数：计算信度系数，如 Cronbach's Alpha、Guttman SplitHalf Coefficient等
信度评价的步骤
确定评价指标：选择合适的信度评价指标，如内部一致性、重测信度、 分半信度等。
确保评价的客观性：避免主观因素对评价结果的影响，确保评价结果 的客观性和准确性
考虑评价的时效性：评价结果可能随时间变化，需要定期进行评价 以保持评价的时效性
RT 4
信度效度评价的应用
信度效度评价在心理学研究中的应用
信度：测量工 具的稳定性和
可靠性
效度：测量工 具的有效性和
准确性
信度效度评价 在心理学研究 中的重要性： 确保研究结果 的可靠性和有
THANK YOU
效标效度：评价测量结果是 否符合实际效果
预测效度：评价测量结果是 否能预测未来行为
评价效度：评价测量结果是 否符合评价标准
效度评价的步骤
确定评价目标：明确评价的目的和意义，确定评价的具体指标和标准。
设计评价工具：根据评价目标设计评价工具，包括问卷、量表、测试 等。
效性
信度效度评价 在心理学研究 中的应用实例： 人格测试、智
力测试等
信度效度评价在教育评估中的应用
信度：衡量测试结果的稳定性和一致性 效度：衡量测试结果是否能真实反映被测者的实际水平 教育评估：对教育过程、教育效果和教育质量的评价 应用：在教育评估中，信度和效度是评价教育质量的重要指标
信度效度评价在市场调研中的应用
评分者信度：对同一组受试者进行多次评分， 比较评分结果的一致性
复本信度：使用不同的测试版本对同一组受试 者进行测试，比较测试结果的一致性
信度系数：计算信度系数，如 Cronbach's Alpha、Guttman SplitHalf Coefficient等
信度评价的步骤
确定评价指标：选择合适的信度评价指标，如内部一致性、重测信度、 分半信度等。
确保评价的客观性：避免主观因素对评价结果的影响，确保评价结果 的客观性和准确性
考虑评价的时效性：评价结果可能随时间变化，需要定期进行评价 以保持评价的时效性
RT 4
信度效度评价的应用
信度效度评价在心理学研究中的应用
信度：测量工 具的稳定性和
可靠性
效度：测量工 具的有效性和
准确性
信度效度评价 在心理学研究 中的重要性： 确保研究结果 的可靠性和有
THANK YOU
量表的信度与效度分析计算ppt课件
6
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
7
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）
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
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
16
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)
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
22
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。
8
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
9
2、内在一致性分析 方法之一：折半法
(split-half technique)
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
7
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）
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
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
16
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)
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
22
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。
8
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
9
2、内在一致性分析 方法之一：折半法
(split-half technique)
10第十章信度和效度分析
10第十章信度和效度分析信度和效度是衡量一个测量工具（问卷、量表、测试等）好坏的两个重要指标。
信度指的是测量工具在不同条件或时间下的结果是否一致，即是否能够稳定地反映出被测量的特征。
而效度则指的是测量工具是否能够准确地度量出所要研究的变量，即是否能够反映出所要研究的实际现象。
首先，我们来讨论信度分析。
信度分析基于这样一个假设，即如果一个测量工具是可靠的，那么在相同的条件下，不同人测量的结果应当是一致的。
常用的信度指标有重测信度和内部一致性信度。
重测信度是通过多次测试同一样本，来比较各次测试结果之间的一致性。
常用的重测信度指标有相关系数法、平均差方法和配分方法等。
相关系数法通常使用的是皮尔逊相关系数，其值介于-1和1之间，越接近1表示信度越高。
平均差方法则是计算各次测试结果之间的平均差值，差值越小表示信度越高。
配分方法是将测验分数进行拆分为两部分，然后再计算两部分测验结果的关联程度。
内部一致性信度是通过统计分析一个测量工具内部各个项目之间的相关关系来衡量。
常用的内部一致性信度指标有Cronbach’s alpha系数和KR-20系数。
Cronba ch’s alpha系数是最常见的内部一致性信度指标，其值介于0和1之间，越接近1表示信度越高。
KR-20系数则是对二分测验或多分测验的一般计算。
除了信度分析，我们还需要进行效度分析来确定一个测量工具的有效性。
效度分析是通过测量工具与其他已经被广泛接受的测量工具进行比较，来评估其是否具有有效性。
常用的效度指标有内容效度、构效度和判异效度。
内容效度是通过专家评定来评估测量工具是否包含了所有要研究的内容。
专家评定可以通过询问专家的专业意见或使用专家组来进行，一般使用指数法或判定法进行评定。
构效度是评估测量工具是否具有适当的内部结构。
常用的构效度指标有因子分析和确认性因素分析。
因子分析可以将多个项目归为若干个构念，并评估每个项目与其所对应构念之间的相关性。
确认性因素分析则是通过先设定测量工具的结构模型，然后通过拟合指标来评估测量工具的结构质量。
量表信效度分析
医学研究
用于评估患者的症状、疾病严重程度和治疗 效果。
教育研究
用于评估学生的学习能力、学习态度和教学 效果。
量表的评估指标
内容效度
评估量表内容是否符合研究目的和测量目标，是否全面、准确反映所 要测量的概念。
结构效度
评估量表的结构是否合理，各维度之间是否存在逻辑关系，是否符合 理论构想。
验证效度
评估量表与其他已知效度高的量表在测量同一概念时的一致性程度。
结构效度可以采用因子分析、相关分析、聚类分析等方法进行评估 。通过对量表的结构进行分析，判断其是否符合理论构想或模型。
验证效度分析
验证效度可以采用与其他已知效度高的量表进行对比分析的方法进行 评估。通过对比不同量表之间的测量结果，判断其是否一致。
效度分析的步骤
确定研究目的和要求
在开始效度分析之前，需要明确研究的目的 和要求，以便选择合适的效度分析方法。
内部一致性信度法
通过分析量表内部各题目之间的相关性来评估信度。
评分者信度法
通过对比不同评分者对同一量表的评分结果来评估信 度。
信度分析的步骤
选择合适的信度分析方法
根据研究目的和量表的特性选择适合的 信度分析方法。
评估信度系数
将计算出的信度系数与可接受的阈值 进行比较，以判断量表的信度是否符
合要求。
效度类型
效度可分为内容效度、结构效度和验证效度。内容效度是指量表的内容是否符合研究目的和要求；结 构效度是指量表的结构是否符合理论构想或模型；验证效度是指量表是否与其他已知效度高的量表一 致。
效度分析的方法
内容效度分析
内容效度一般由专家评审，对量表的内容进行评估，判断其是否符 合研究目的和要求。
结构效度分析
《信度效度评价》课件
《信度效度评价》ppt课件
目录 CONTENTS
• 信度评价 • 效度评价 • 信度和效度的关系 • 信度和效度在实践中的应用
01
信度评价
信度的定义
信度定义
信度是指测量结果的稳定性、一致性 或可靠性，即同一测量工具对同一对 象进行多次测量时，所得结果的一致 程度。
信度与误差的关系
信度的重要性
信度是衡量测量工具质量的重要指标 ，对于任何测量工具或方法，都需要 对其信度进行评价。
信度越高，误差越小；信度越低，误 差越大。
信度的分类
01
02
03
重复测量信度
同一测量工具对同一对象 进行多次测量，考察测量 结果的一致性。
对等测量信度
采用两个等价的测量工具 对同一对象进行测量，考 察两个工具之间的相关性 。
分半信度
将测量工具分为两部分， 分别对同一对象进行测量 ，考察两部分测量结果的 相关性。
和经验判断。
结构效度
结构效度是指测量工具的结构和组 织是否能够反映所需测量结构的程 度，可以通过因素分析等方法进行 评价。
验证效度
验证效度是指测量工具与已知效度 高的标准测量工具之间的比较，以 评估其效度。
效度评价的方法
专家评审
请相关领域的专家对测量 工具进行评审，判断其内 容是否符合测量目标。
比较法
将新开发的测量工具与已 知效度高的标准测量工具 进行比较，以评估其效度 。
因子分析
通过因子分析等方法对测 量工具的结构进行评估， 以判断其结构是否能够反 映所需测量的结构。
03
信度和效度的关系
信度和效度的联系
信度是效度的前提
一个测量工具或评估方法必须具 备较高的信度，才能保证其效度 较高。
目录 CONTENTS
• 信度评价 • 效度评价 • 信度和效度的关系 • 信度和效度在实践中的应用
01
信度评价
信度的定义
信度定义
信度是指测量结果的稳定性、一致性 或可靠性，即同一测量工具对同一对 象进行多次测量时，所得结果的一致 程度。
信度与误差的关系
信度的重要性
信度是衡量测量工具质量的重要指标 ，对于任何测量工具或方法，都需要 对其信度进行评价。
信度越高，误差越小；信度越低，误 差越大。
信度的分类
01
02
03
重复测量信度
同一测量工具对同一对象 进行多次测量，考察测量 结果的一致性。
对等测量信度
采用两个等价的测量工具 对同一对象进行测量，考 察两个工具之间的相关性 。
分半信度
将测量工具分为两部分， 分别对同一对象进行测量 ，考察两部分测量结果的 相关性。
和经验判断。
结构效度
结构效度是指测量工具的结构和组 织是否能够反映所需测量结构的程 度，可以通过因素分析等方法进行 评价。
验证效度
验证效度是指测量工具与已知效度 高的标准测量工具之间的比较，以 评估其效度。
效度评价的方法
专家评审
请相关领域的专家对测量 工具进行评审，判断其内 容是否符合测量目标。
比较法
将新开发的测量工具与已 知效度高的标准测量工具 进行比较，以评估其效度 。
因子分析
通过因子分析等方法对测 量工具的结构进行评估， 以判断其结构是否能够反 映所需测量的结构。
03
信度和效度的关系
信度和效度的联系
信度是效度的前提
一个测量工具或评估方法必须具 备较高的信度，才能保证其效度 较高。
第4讲 测量的信度与效度
每个理论维度下，必须至少有两题以上才能计算信度， 若只有一个题目，则信度值为1。 设一份量表包括n个项目（x1,x2, …,xn), 假设这n个项目
的分数都与真实分数T有关，即每一个项目xi除与T有关外， 也有独立的误差项Ei,即令量表总和为H=x1+x2+…+xn.
n Var( H ) Var( xi ) n i 1 RH n 1 Var( H )
第一步：按Analyze-Scale-Reliability打开主对话框。 第二步：在左侧的源变量框中选择变量进入Items框，作 为分析变量。 第三步：在源变量框的Model选项框中，选择Alpha （α）信度系数。 第四步：在主对话框，单击OK按钮，提交运行。 第五步：判断计算结果是否可以接受。
A B C D E F
计算获得描述性统计量如下表：
描述性统计量
题号 A1 个数 6 最小值 最大值 4 5 平均数 4.833 标准差 0.408 方差 0.167
A2
A3 A4 A5 A6 A7 A8 ∑Si2 总分
6
6 6 6 6 6 6 6
1
1 4 2 4 4 2 24
2
2 5 3 5 5 3 29
01 02 03 04 5 1 2 5 5 1 2 4 5 2 2 5 5 1 2 5 5 1 2 5 4 1 1 5 4.833333 1.166667 1.833333 4.833333 0.408248 0.408248 0.408248 0.408248 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 05 06 07 08 2 5 4 3 3 5 5 2 3 5 5 2 3 5 5 3 3 5 5 2 3 4 4 2 2.833333 4.833333 4.666667 2.333333 0.408248 0.408248 0.516398 0.516398 0.166667 0.166667 0.266667 0.266667 总分 27 27 29 29 28 24 27.33333 1.861899 3.466667
的分数都与真实分数T有关，即每一个项目xi除与T有关外， 也有独立的误差项Ei,即令量表总和为H=x1+x2+…+xn.
n Var( H ) Var( xi ) n i 1 RH n 1 Var( H )
第一步：按Analyze-Scale-Reliability打开主对话框。 第二步：在左侧的源变量框中选择变量进入Items框，作 为分析变量。 第三步：在源变量框的Model选项框中，选择Alpha （α）信度系数。 第四步：在主对话框，单击OK按钮，提交运行。 第五步：判断计算结果是否可以接受。
A B C D E F
计算获得描述性统计量如下表：
描述性统计量
题号 A1 个数 6 最小值 最大值 4 5 平均数 4.833 标准差 0.408 方差 0.167
A2
A3 A4 A5 A6 A7 A8 ∑Si2 总分
6
6 6 6 6 6 6 6
1
1 4 2 4 4 2 24
2
2 5 3 5 5 3 29
01 02 03 04 5 1 2 5 5 1 2 4 5 2 2 5 5 1 2 5 5 1 2 5 4 1 1 5 4.833333 1.166667 1.833333 4.833333 0.408248 0.408248 0.408248 0.408248 0.166667 0.166667 0.166667 0.166667 05 06 07 08 2 5 4 3 3 5 5 2 3 5 5 2 3 5 5 3 3 5 5 2 3 4 4 2 2.833333 4.833333 4.666667 2.333333 0.408248 0.408248 0.516398 0.516398 0.166667 0.166667 0.266667 0.266667 总分 27 27 29 29 28 24 27.33333 1.861899 3.466667
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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。
解： m1= m2 =100, 霍斯提信度
m = 100-8 = 92
= 2m/(m1 + m2)=2(92)/(100+100)=0.92 πo = 0.92, πe = (0.30)2+(0.45)2+(0.25)2=0.355 史考特信度π = (πo - πe)/(1 - πe)
•
所测量的是不是研究者所想要的
• 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
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
否则可能会低估信度系数
-
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 - Σσi2/σT2)/(K-1)
K
量表中题（项目）的总数
σi2
第i个题（项目）得分的题内方差
Σσi2 K个题项的方差之和
σT2
总得分（所有题项得分之和）的方差
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
-
• 信度高时效度不一定高 • 但效度高时信度一定高
-
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
-
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
-
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
量表的信度与效度计算分析
-
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
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
-
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
编码员间信度π = (πo - πe)/(1 - πe)
πo：观测到的一致性或叫实际一致性（用霍斯提公式计算） πe：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
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
-
2、内在一致性分析 方法之一：折半法
(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
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
-
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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）
解： m1= m2 =100, 霍斯提信度
m = 100-8 = 92
= 2m/(m1 + m2)=2(92)/(100+100)=0.92 πo = 0.92, πe = (0.30)2+(0.45)2+(0.25)2=0.355 史考特信度π = (πo - πe)/(1 - πe)
•
所测量的是不是研究者所想要的
• 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
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
否则可能会低估信度系数
-
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 - Σσi2/σT2)/(K-1)
K
量表中题（项目）的总数
σi2
第i个题（项目）得分的题内方差
Σσi2 K个题项的方差之和
σT2
总得分（所有题项得分之和）的方差
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
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• 信度高时效度不一定高 • 但效度高时信度一定高
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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)
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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
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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
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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
量表的信度与效度计算分析
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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
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二、效度（validity）定义
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
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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
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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
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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
编码员间信度π = (πo - πe)/(1 - πe)
πo：观测到的一致性或叫实际一致性（用霍斯提公式计算） πe：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）
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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
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
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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)
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3、等价性分析--编码者间信度的计算公式 霍斯提(Holsti)公式
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2、内在一致性分析 方法之一：折半法
(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
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
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3、等价性分析--编码者间信度的计算公式 史考特(Scott)指数
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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
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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）