分享：软件检验信度和效度的指标
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。
信度和效度分析
信度和效度分析信度分析信度分析是一种测度综合评价体系是否具有一定稳定性和可靠性的有效分析方法。
信度是根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。
信度指标多以相关系数表示，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四种:重测信度法、复本信度法、折半信度法、克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法。
在实证研究中，学术界普遍使用克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法。
一般来说，信度的判别标准如下表:信度?0.30不可信0.30<信度?0.40初步的研究，勉强可信0.40<信度?0.50稍微可信0.50<信度?0.70可信(最常见的信度范围)0.70<信度?0.90很可信(次常见的信度范围)0.90<信度十分可信本文采用克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法测量，根据量表中的5个维度分别计算各个维度的Cronbachα值，对各个维度的内部一致性信度进行分析，结果如下:变量Cronbach α值价格0.796质量0.735分销渠道0.777广告宣传0.611工作人员0.799品牌影响力0.696从上述Cronbach α值分析结果中，我们发现，所有的计量尺度的内部一致性系数都在0.6到0.8之间，均可以接受。
因此，研究结果表明各个计量尺度都较为可靠。
效度分析低效度的问卷往往无法达到测量目的，因此对效度的评价非常重要。
一般可以侧重两个个角度进行判断:一是观察问卷内容切合主题的程度;二是从实证角度分析其结构效度。
内容效度内容效度主要是用来反映量表内容切合主题的程度。
若测量内容涵盖所有研究计划所要探讨的构架及内容，就说明是具有优良的内容效度。
检验的方法需要采用专家判断法，由相关专家和专业人士就题项恰当与否进行评价。
构建效度构建效度也称结构效度，主要是用来检验量表是否可以真正度两处所要度量的变量。
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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Cronbach's Alpha项数整体问卷.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。
研究工具的信度与效度08.4
Item-total Statistics Scale Mean if Item Deleted X1 X2 X3 X4 6.1100 6.0500 6.1500 6.0700
Scale Variance if Item Deleted 1.6342 1.7247 1.7652 1.5405
同时效度（concurrent validity)
研究工具与现有标准之间的相关性
预测效度(predictive validity)
测量工具作为未来情况预测指标的有效程度。
检验方法：相关分析或差异显著性检验
效标关联效度测定
研究对象 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 护士专业水平 量表得分 25 30 17 20 22 27 29 19 28 15 发表论文篇数 2 4 0 1 0 2 5 1 3 1
Corrected ItemTotal Correlation .5198 .3307 .4470 .5587
Alpha if Item Deleted .6255 .6855 .6512 .6085
X5
X6 N of Cases = Alpha =
5.6500
6.1200 100.0
1.6439
1.6824
效度的相关问题
研究工具性能测定
学习目标：
1. 能说出信度、效度的概念 2. 能描述信度的三个特征 3. 能进行重测信度、内部一致性信度的计算 4. 能说出效度的类别 5. 能进行内容效度的计算 6. 能描述信度与效度的关系
（Reliability）
一、信度（reliability)概念 是指研究工具的可靠性和稳定性的程 度。或是指使用某研究工具所获得结 果的一致程度或准确程度。 包括三个主要特征： 稳定性、内部一致性和等同性
信度与效度关系的公式
信度与效度关系的公式信度与效度是两个重要的概念，在研究和评估领域中起着至关重要的作用。
信度指的是测量工具或评估方法的稳定性和一致性，而效度则是测量工具或评估方法所测量的概念或现象的准确性和有效性。
信度与效度是评估研究结果的重要指标，下面将介绍信度与效度的关系以及相关公式。
一、信度的定义和测量方法信度是指测量工具或评估方法在重复使用时得到相似结果的程度。
在研究中，如果测量工具或评估方法具有较高的信度，那么在不同的时间、不同的测量者或不同的环境下使用，所得到的结果应该是相似的。
常用的信度测量方法包括重测信度、内部一致性信度和平行表单信度。
1. 重测信度：重测信度是指在一段时间后重新进行相同或相似的测量，通过比较两次测量结果的一致性来评估信度。
计算重测信度的常用公式为：重测信度=重测得分与初始得分的相关系数。
2. 内部一致性信度：内部一致性信度是指测量工具或评估方法的各个项目或题目之间的一致性程度。
常用的内部一致性信度测量方法有Cronbach's alpha系数和Kuder-Richardson系数。
3. 平行表单信度：平行表单信度是指两个或多个相似的测量工具或评估方法在相同条件下进行测量，通过比较它们的结果的一致性来评估信度。
二、效度的定义和测量方法效度是指测量工具或评估方法所测量的概念或现象的准确性和有效性。
一个有效的测量工具或评估方法应该能够准确地反映所研究的概念或现象。
常用的效度测量方法包括内容效度、构效度和标准效度。
1. 内容效度：内容效度是指测量工具或评估方法是否覆盖了所研究的概念或现象的各个方面。
内容效度通常通过专家评审或内容分析来进行评估。
2. 构效度：构效度是指测量工具或评估方法是否能够反映出所研究的概念或现象的内在结构或关系。
常用的构效度测量方法包括因子分析和结构方程模型。
3. 标准效度：标准效度是指测量工具或评估方法与已有的标准测量工具或评估方法之间的相关性。
常用的标准效度测量方法包括与其他测量工具的相关性分析和与已知标准的比较。
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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Cronbach'sAlpha项数整体问卷.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。
信度效度检验 r语言
信度效度检验 r语言信度效度检验是研究中常用的方法，用于评估测量工具的信度和效度。
本文将介绍在R语言中如何进行信度效度检验。
一、信度检验信度是指测量工具在不同场合下测量结果的一致性和稳定性。
常用的信度检验方法有内部一致性信度检验和重测信度检验。
1. 内部一致性信度检验内部一致性信度检验用于评估测量工具内部各项指标之间的相关性。
常用的内部一致性信度检验方法有Cronbach's alpha系数和去除一项后的Cronbach's alpha系数。
在R语言中，可以使用psych包中的alpha()函数来计算Cronbach's alpha系数。
下面是一个示例代码：```Rlibrary(psych)data <- read.csv("data.csv") # 读取数据result <- alpha(data) # 计算Cronbach's alpha系数print(result$alpha) # 打印结果```2. 重测信度检验重测信度检验用于评估测量工具在不同时间点或不同测量者之间的一致性。
常用的重测信度检验方法有Pearson相关系数和Spearman 相关系数。
在R语言中，可以使用cor.test()函数来计算Pearson相关系数或Spearman相关系数。
下面是一个示例代码：```Rdata <- read.csv("data.csv") # 读取数据result <- cor.test(data$X1, data$X2, method = "pearson") # 计算Pearson相关系数print(result$estimate) # 打印结果```二、效度检验效度是指测量工具能否准确地测量所要测量的概念或变量。
常用的效度检验方法有内容效度检验、构效效度检验和判别效度检验。
分享软件检验信度和效度的指标
分享软件检验信度和效度的指标软件的信度和效度是评估软件质量的两个关键指标。
信度指软件测量结果的一致性和稳定性；效度指软件测量结果与实际情况之间的相关性和准确性。
下面将介绍几个常用的指标来评估软件的信度和效度。
一、信度的指标1. 内部一致性：这是最简单的信度指标，主要用来测量软件中各项指标之间的一致性。
常用的方法有Cronbach's alpha（克伦巴赫α系数）和Split-Half（半分）方法。
其中，克伦巴赫α系数是最常用的内部一致性指标，它的范围从0到1，值越高表示信度越高。
2. 测试重测信度：该方法通过在不同时间点对相同样本进行两次测试，来评估软件的稳定性。
主要指标有Pearson相关系数和Intraclass correlation coefficient（ICC，组内相关系数）。
3. 信度可靠性系数：该方法评估软件的测量结果在不同测量者或测量条件下的一致性。
常用的指标有Cronbach's α系数和Generalizability（普适性）系数。
1. 内容效度：该方法通过评估软件中的各项指标是否涵盖了所要测量的领域，来评估软件的内容有效性。
常用的指标有Content Validity Index（CVI，内容效度指数）和Content Validity Ratio（CVR，内容效度比率）。
2.构效度：该方法评估软件中的各项指标是否能够合理地反映所要测量的潜在构念。
常用的方法有因子分析和结构方程模型。
3.判据效度：该方法通过评估软件测量结果与其他已经被广泛接受的测量工具或标准之间的相关性，来评估软件的准确性。
常用的评价指标有敏感度、特异度、准确度和ROC曲线。
以上介绍的是一些常用的软件信度和效度的评估指标，但要注意的是这些指标的选择需要根据具体的软件功能和测量目的来确定。
此外，对于不同领域和不同的软件应用情况，还有其他更具体的信度和效度评估方法和指标可供选择。
因此，在进行软件质量评估时，需要根据具体情况选取合适的指标和方法来评估软件的信度和效度。
前测数据分析-- 信度和效度分析
A2a
.689
.901
A2b
.734
A2c
.635
A3虚拟品牌社群社交价值
4
A3a
.782
.803
A3b
.649
A3c
.762
A3e
.835
A4虚拟品牌社群情感价值
4
A4a
.629
.792
A4b
.719
A4c
.745
A4d
.813
A5虚拟品牌社群形象价值
2
A5b
.769
.882
A5c
.843
B顾客满意
.676
显著性（双尾）
.000
.000
.000
.000
.000
个案数
314
314
314
314
314
**.在0.01级别（双尾），相关性显著。
由表结果可知，在0.01显著性水平下虚拟品牌社群功能价值、财务价值、社交价值、情感价值和形象价值与顾客满意呈现正相关关系，相关系数分别为0.792、0.635、0.834、0.689、0.676，相关系数均为正数且大于0.5，因此可以证明虚拟品牌社群价值与顾客满意具有正向相关关系。
4
B1
.792
.851
B2
.683
B3
.847
B4
.797
C口碑传播意向
3
C1
.769
.874
C2
.817
C3
.817
经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cronbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。
研究工具性能的测定信度与效度
研究工具性能的测定信度与效度信度和效度是用来反映研究工具质量高低的两个指标,高信度和高效度的研究工具是良好科研的必需条件。
信度一、信度的概念信度是指使用某些研究工具所获得结果的一致程度或准确程度。
具体是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时,得到相同结果的可能性.如果说某个指标或测量工具的信度高,那它提供的测量结果就不会因为指标，测量工具或测量设计本身的特性而发生变化；反之亦然。
稳定性，内在一致性，等同性是其三个主要特征。
二、信度的计算方法(一)重测信度(稳定性)1.定义:是用同一测量工具在不同的时间对同一群受试者前后测量两次，然后计算两次测量分数的相关系数，相关系数越大说明两次测量的一致性越高，相隔的时间不应该太长。
2.计算方法重测信度的具体做法是先进行第一次测试，隔一段时间(间隔以可能忘却上次测验内容为宜)后进行重测，然后计算两次测试结果的相关系数。
重测对象一般要达到总研究数目的1/10。
重测信度简单、直观，适用于评估性质相对稳定的问题，如个性、价值观、自尊等。
不足之处在于计算结果会受多种因素影响。
例如时间、受测对象第二次反应、态度和记忆力等。
R=∑ (x-x)(y-y)√ ∑ (x-x)2(y-y)23.使用重测信度需考虑的问题(1)两次测量之间的间隔时间(2)研究工具所测量的变量的性质(3)测量环境的一致性(二)折半信度,cronbach'α 系数与KR 值(内部一致性)此三种方法可用来反映工具的内在一致性.当研究工具包含多条项目时,需要对各项目之间的关系进行评定。
内在一致性指各项目之间的同质性或内在相关性,，内在相关性越好，说明组成研究工具的各项目都在一致地测量同一个问题或指标，也就是说明工具的内在一致性越好，信度越高。
(1)折半系数:折半系数是测定内在一致性的古老方法,具体方法是将项目分成两部分,分别记分(选奇偶项是最常见的划分方法),只用一个测量工具对同一群受试者实施一次测量,但将奇数题和偶数题分开计分,再计算奇数试题和偶数试题分数之间的相关系数.(2)Cronbach's a 相关系数与KR-20值:折半信度的主要不足是不同折半方法会导致不同的结果.。
信度与效度（ReliabilityandValidity）
信度与效度（ReliabilityandValidity）信度（Reliability）信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。
信度指标多以相关系数表示，在实际应用中，信度的估计和分析是从几个方面根据不同的情况分别处理的，大致可分为三类：即从稳定性(stability)、内在一致性(internal consistency)和等价性(equivalency)三个方面来分析测量的信度。
信度分析的方法主要有以下四种：1、重测信度法这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。
显然，重测信度属于稳定系数。
重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。
如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。
由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。
2、复本信度法复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。
复本信度属于等值系数。
复本信度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。
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。
4、α信度系数法Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。
这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。
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。
信度和效度检验
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。
信度与效度分析范文
信度与效度分析范文一、信度分析信度是指研究工具在不同条件下测量结果的稳定性和一致性。
一个具有良好信度的测量工具应当在重复使用、不同测量者和不同测量时间等条件下取得相似的测量结果。
常用的信度分析方法有：1. 重测信度（Test-Retest Reliability）：通过对同一组受试者两次测试得到的分数进行相关性分析来评估工具的稳定性。
相关系数的取值范围为-1到1，相关系数越接近1，说明工具的重测信度越好。
2. 内部一致性信度（Internal Consistency Reliability）：衡量测量工具内部各项指标之间的相关性，常用的方法有Cronbach's alpha 系数和分割半法（Split-half Method）。
Cronbach's alpha系数的取值范围为0到1，取值越接近1说明工具的内部一致性越好。
3.等价性信度（Equivalent Form Reliability）：当研究者需要使用不同形式的工具进行测量时，可以通过相关性分析来评估测量结果的一致性。
在进行信度分析时，研究者需要保证测量工具的稳定性和一致性，尽可能减小测量误差。
二、效度分析效度是指研究工具能够准确度量所要衡量的概念或属性的程度。
一个具有良好效度的测量工具应当能够给出准确的测量结果，在实际应用中能够预测或区分不同的现象。
常用的效度分析方法有：1. 内容效度（Content Validity）：通过专家评估来评估测量工具是否包括了所要测量的所有内容。
包括Face validi、Criterion-related validity。
2. 结构效度（Construct Validity）：评估测量工具能否准确地反映理论构建的结构。
常用的方法有因子分析、验证性因子分析和多因素验证。
3. 预测效度（Predictive Validity）：评估测量工具对目标变量的预测效果。
以问卷为例，通过对被测对象的特定问题进行评估，进而对其特定行为进行预测。
信度和效度——精选推荐
信度和效度信度和效度分析⼀、概念信度是指采⽤同样的⽅法对同⼀对象重复测量时所得结果的⼀致性程度。
效度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。
⼆、⼀句话解释信度分析⽤于测量样本回答结果是否可靠，通俗来讲，即样本有没有真实回答了问题。
通常情况下，信度分析仅仅只能分析量表题项。
信度分析仅针对定量数据。
效度分析⽤于研究题项是否有效地表达研究变量或者维度的概念信息，通俗来讲，即研究测量题项设计是否合理。
正常情况下，效度分析仅仅针对量表数据，⾮量表题⽬⽐如多选，单选性别之类的题⽬不能进⾏效度分析。
如果⼀定想分析效度，建议可使⽤‘内容效度’，即⽤⽂字详细描述问卷设计的过程，⽤⽂字的形式描述清楚问卷是做什么，有什么⽤处，为什么合理，⽽且有专家认证，这样就说明问卷设计合理有效。
三、涉及术语编号⽅法名词术语1信度分析克隆巴赫系数，信度系数，α系数，项删除后的克隆巴赫系数，校正的项总计相关性(CITC)，预测试2效度分析内容效度，结构效度，探索性因⼦分析，验证性因⼦分析克隆巴赫系数，也称信度系数，内部致性系数，或者Cronbach's Alpha，或者α系数，此值⼀般⼤于0.7即可。
项删除后的克隆巴赫系数，如果某个维度或变量对应着5个题项，那删除掉某题项后余下4个题项的信度系数值即称作“项删除后的克隆巴赫系数”，通常此指标在预测试分析中使⽤。
预测试指在问卷初步设计之后，收集⼩量样本(通常100内)进⾏信度或者效度分析，以发现题项可能存在的问题，并且对问卷进⾏修正处理，得到正式问卷。
校正的项总计相关性，也称CITC值，⽐如某维度对应5个题项，那么此5个题项之间的相关关系情况则使⽤此指标进⾏表⽰，通常此值⼤于0.4即说明某题项与另外的题项间有着较⾼的相关性，预测试时通常会使⽤“校正的项总计相关性”这⼀指标。
信度分析涉及的名词术语术语说明克隆巴赫系数⽤于测量信度⽔平，常见标准是⾼于0.7项删除后的克隆巴赫系数删除某题项后的信度系数，常⽤于预测试校正的项总计相关性(CITC)题项之间的相关关系，常⽤于预测试信度分析类型信度分析类型说明α信度系数内部⼀致性系数，最为常见的信度测量⽅法折半信度将维度对应的题项按照单双号分成两组，计算两组题项间的相关系数，进⽽再通过公式计算得到折半信度系数值。
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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、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。
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，如果各个测量对因子的平均提取方差（Average variance extracted，AVE）大于该因子与任何其他因子的共同方差（highest shared variance），则判别效度较高。
另外一种检验判别效度的方法是检验修正指数（modification index，MI）的显著性。
MI指的是模型中某个受限制的参数（通常是固定为0的参数），若允许自由估计，模型会因此改良，整个模型卡方值的减少量，称为此参数的修正指数。
Ml小于3.84(P<0.05)或6.63(P<001)，表明测量模型有较好的判别效度。
3.构念的法则效度（nomological validity）
法则效度指的是量表以在理论上可以预测的方式，与不同但相关的构念的测量值之间相互关联的程度。
收敛效度、判别效度、法则效度并称为建构效度（construct validity）；另外两种效度是内容效度（content validity）和标准效度（criterion validity）。
内容效度是对量表的内容表现特定测量项目任务的优劣程度的一个主观而系统的评价。
标准效度指一个量表是否像预期的那样反映与选作标准的其他变量（标准变量）之间的关系，包括平行效度（parallel validity）和预测效度（predictive validity）。
三、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“αif 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αif item deleted>原来的α，则应该删除该测项。
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