信度和效度测量stata
信度和效度
信度和效度社会学系02研王丽云当我们建构和评估测量时，我们通常使用信度和效度这两个技术性指标。
简单地说信度就是指测量数据和结论的可靠性程度，也就是说测量工具能否稳定地测量到它要测量的事项的程度。
我们可以举例说明信度的问题：如果想知道某人的体重，我们可以叫两个人来估计，一个人的估计为150镑，另一个人的估计为300镑，那么我们就可以认为，叫别人来估计体重是非常不可信的方法。
如果用磅秤，连续测量两次的结果都是相同的，因而我们可以说，在测量体重方面，用磅秤的方法要比叫人来估计更可信。
我们可以用信度系数来表示信度的大小。
我们知道在进行测量时，误差是难免的，这就使得真实值和测量值之间是不可能完全一致。
我们可以这样来表示真实值和测量值之间的关系。
X=T+B+ET表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量误差即随机误差。
由于系统误差很难分解，因而有些书中的分解式将系统误差包括在真实值之中，因而X可以简单地概括为X=T+E对于测量误差E，一般假定他的期望值是0，却与真实值相独立，在此假定下，可以证明：E(x)=E(T)实得分数和真分数的总体均值相等。
σ2x=σ2T+σ2E实得分的方差等于真分数的方差与误差方差之和。
信度一般规定是真分数的方差在总体方差中所占的比例，即：信度系数Rxx=σ2T/σ2X=1-(σ2E/σ2X)信度系数越大，表明测量的可信程度越大。
在实际应用中，信度主要有以下几种类型：(一) 重测信度这种方法通常是重复同样的测量来检验信度信度系数可以用相关系数来表示。
假如我们第一次测量时的观测值是X，第二次的观测值是Y,那么重测信度就等于X与Y的相关系数。
但重复测量时，我们要注意两次测量的时间间隔要恰当。
如果时间间隔太久，可能会发生一些变故，影响到被调查者的态度，那么前后的测量就会有很大的差异。
（二）复本信度复本是针对原本而言的，它使原本的复制品。
对一项调查的问题，让被调查者接受问卷测量，并同时接受调查问卷的副本的调查，然后根据结果计算原本和复本的相关系数，就得到复本信度。
stata 信度omega代码-解释说明
stata 信度omega代码1.引言1.1 概述概述部分的内容如下：在社会科学研究中，信度分析是一种用于评估测量工具的可靠性和稳定性的方法。
可靠性是指测量工具在不同条件下产生一致结果的程度。
在研究中，我们需要确保我们使用的测量工具是可靠的，即在各种情况下能够产生稳定的结果，以便我们能够信任我们对现象的观察和测量。
Stata是一款功能强大的统计分析软件，提供了一系列用于信度分析的命令和函数。
其中之一是信度omega分析，它是一种多变量信度分析方法，用于评估多个测量指标的可靠性。
本文将介绍Stata中的信度omega分析，并提供相应的代码示例。
首先，我们将对信度的概念进行简要说明，包括其重要性和评估方法。
接下来，我们将重点介绍Stata中的信度omega分析命令和函数，以及如何使用这些工具进行信度分析。
在正文的后续部分，我们将详细解释如何准备数据，并演示如何使用Stata的信度omega代码实现信度分析。
我们将通过一个具体的案例来说明这个过程，以便读者能够更好地理解和应用这一方法。
最后，在结论部分，我们将对所得到的结果进行分析，并对信度omega 分析方法进行总结。
我们还将探讨该方法的局限性和未来研究方向，以帮助读者深入理解这一统计工具的应用和潜力。
通过本文的阅读，读者将能够了解Stata中的信度omega分析方法及其代码实现，以及如何应用这一方法进行可靠性评估。
这将有助于提高社会科学研究的信度，并为进一步的研究工作提供可靠的基础。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行阐述:第一部分为引言，主要介绍本文的背景和目的。
在1.1概述中，我们会对Stata信度omega代码的重要性进行简要说明。
在1.2文章结构中，我们将叙述全部文章的结构安排，让读者对全文的内容有一个整体的了解。
在1.3目的中，我们明确表达了本文的主旨和目标。
第二部分是正文，主要讨论Stata信度omega的相关知识和代码实现。
在2.1Stata信度omega介绍中，我们将详细介绍信度的概念，在Stata 中的信度分析方法被概述。
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.。
研究工具之信度与效度
研究工具之信度與效度
Reliability and Validity 一、研究工具的信度 1. 再測信度 Test-retest reliability (或稱為穩定度 Stability reliability) (1)連續變項 a.同一組研究對象重複測兩次，進行相關分析 (Correlation analysis)，一般 Correlation coefficient r=0.7 以上即為已具高度相關 b.除了相關係數外，仍可以 Paired t-test (無母數則以 Wilcoxon signed rank tesst) c.也可以使用內在等級相關(intra-class correlation；ICC) (2)類別變項 a. Kappa 氏相關係數 b. McNeumar 氏檢定 相隔時間？？？ 2wks 2.內在一致性 3.測試者一致性信度 一、 研究工具的效度 1.
信度和效度测量stata
k
n) k
j 1
i )2
n
(ti3j
i 1
tij )]
面试官
甲
1
乙
2
791.5 1 632
6
0.85 丙
1.5
1 32 (63 6) 3[(23 2) (23 2) (23 2)]
12
i
4.5
BCD
4 2.5 5 315 3 1.5 4 10 5 14
n
i 1
1 [k 2 (n3 12
2 i
1 n
(
n i 1
k
n) k
j 1
i )2
n
(ti3j
i 1
tij )]
i , n, k与上面相同；tij为第j个评价者对第i个被评对象所评结果中的相同等级数量。
Stata命令：
For rKendall ktau var1 var2
HRM量化技术研究
授课教师：谭远发 授课进度：信度与效度测量 2011-9-19
主要内容
测量理论 信度 效度 信度与效度的关系 信度与效度的分类及Stata计算 信度与效度的影响因素 提高信度与效度的途径
测量理论
信度(Reliability)
正如很多教科书所说：信度是指测试方法不受随机误差干扰的程度，反映 测试结果的一致性和稳定性(consistency, and stability)。
算连续变量的重测信度时，应采用rFisher系数更准确。
一般来说, ICC 大于0. 75 表示极好, ICC 在0. 6 ～0. 75 表示较好。
Stata命令： For rpearson corr var1 var2
统计学中的信度与效度
统计学中的信度与效度在统计学中，信度与效度是涉及测量工具的两个重要却又常常相互关联的概念。
它们分别从不同的侧面来评估测量工具的质量和可靠性。
在科学研究、心理测量以及社会调查等领域，理解和掌握信度与效度的概念，对于研究结果的解释和应用至关重要。
本文将深入探讨信度与效度的定义、类型、影响因素及其在实际研究中的应用。
一、信度信度指的是测量工具在多次测量中所获得结果的一致性或稳定性。
换句话说，如果我们使用同样的测量工具对同一对象多次进行测量，理论上应该得到相似或相同的结果。
如果测量结果的一致性较高，则说明该测量工具具有良好的信度。
1. 信度的类型信度可以分为以下几种主要类型：重测信度重测信度是通过对同一组受试者在不同时间点使用同一测量工具进行测试，以评估其一致性。
若两次测量结果高度相关，说明该工具具有较高的重测信度。
内部一致性内部一致性评估的是测量工具内各个项目之间的一致性。
例如，在问卷调查中，针对某一特定特质的多个问题，若回答之间存在高度相关，说明问卷具有良好的内部一致性。
常用的评估方法是计算克朗巴赫α系数。
评分者间信度评分者间信度用于比较不同评分者对同一现象或对象进行评价时所给出的结果一致性。
当多个评分者对同一个被试进行评分时，如果他们的评分高度一致，则表明该测量工具具备良好的评分者间信度。
2. 信度的重要性信度在统计学研究中的重要性不可低估。
首先，高信度意味着研究结果稳定可靠，能够有效反映所要研究的对象特征。
同时，低信度可能导致统计分析结果的不准确，使得结论失去可信性。
因此，在设计研究时，确保所使用的测量工具具备较高的信度，是任何研究者必须关注的重要环节。
二、效度效度则是指测量工具是否能够准确地测量其所声称要测量的内容或特质。
简单来说，一个具备效度的测试应该能够区分出不同被试之间真实存在的差异，而不仅仅是能重复地得到相同结果。
1. 效度的类型效度一般可分为以下几种类型：内容效度内容效度指的是测量工具所包含内容是否全面代表了待测特质。
什么是测试的信度和效度,如何保证测试的信度和效度
什么是测试的信度和效度,如何保证测试的信度和效度什么是测试的信度和效度，如何保证测试的信度和效度棋盘中小张倩倩在教育研究中，信度与效度是很常见的两个概念。
但每次看到或听到这两个名词，我的脑袋老反应不过来，看来基础就是不扎实。
我在这里就谈谈我浅显的认识。
一、信度所谓的信度，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。
根据测量过程中不同的误差来源，可分为再测信度、复本信度和折半信度。
再测信度，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。
复本信度，是用两个完全等值的（平行的）复本对同一群受试者进行测试，计算两种复本测量分数的相关系数，相关系数越大说明两个复本构成带来的变异越小。
如考试中使用的Ａ、Ｂ卷折半信度，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。
二、效度所谓的效度，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。
如果说根据某项特征能够区分人、物或事件，那么说某个测量该特征的测量工具是有效的，就是指它的测量结果能把具有不同特征的人、物或事件进行有效的区分。
常用的有变面效度、内容效度和效标效度。
表面效度是指测量效果和人们头脑中的印象或学术界形成的共识之间的吻和程度，吻合程度高，表面效度就高。
内容效度是指测量在多大程度上涵盖了被测量概念的全部内涵，测量工具代表概念定义的内容越多，内容效度就越高。
效标效度是指测量结果与一些标准之间的一致性程度，这些标准能够精确表示被测概念。
三、信度与效度的关系信度是效度的必要条件，但不是充分条件。
一个测量工具要有效度必须有信度，没有信度就没有效度；但是有了信度不一定有效度。
量表的信度与效度分析计算
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)
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
台湾的“兰屿民众传播行为与现代化程度之研究”, 用离岛经验作为测量雅美族人现代化程度的效标
有、无离岛经验的雅美族人之间 现代化程度有明显差异的量表 才有可能是高效度的量表
要剔除那些没有显著差异的低效度的题项
3、结构效度
• 评价量表测量的结果是否与理论假设或框架相关
称能测出结构的量表为具有高的结构效度的量表
1、内容பைடு நூலகம்度
例如， 1993 年卜卫等在厦门受众调查问卷中（见 “媒介· 人· 现代化”），设计了一个四级李克动 机量表，以测试厦门受众的媒介使用动机。表中的 受众媒介动机量表就是剔除了不合格题项后的量表， 表中的各个题项的得分与总分都是显著相关的（概 值P≤0.001），说明量表内的各个题项之间具有较 好的同质性。
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
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
信度效度检验方法
信度效度检验方法信度和效度是心理测量的两个重要属性。
信度指的是测量工具在多次使用中能够稳定地得出相似的结果，即测量结果的一致性和稳定性。
效度指的是测量工具能够准确地反映所要测量的概念或特性。
以下是常用的信度和效度检验方法：1. 重测法（Test-Retest Reliability）：通过对同一群体进行两次测量，比较两次测量结果的一致性。
可以计算出相关系数来评估测量工具的信度。
2. 分割半法（Split-Half Reliability）：将测量工具分为两部分，分别对同一群体进行测量，然后比较两部分的得分。
可以计算出相关系数来评估测量工具的信度。
3. 内部一致性分析（Internal Consistency Analysis）：常用的方法有Cronbach's alpha系数和Kuder-Richardson公式。
通过评估测量工具中各个项目之间的相关程度，来评估其内部一致性。
4. 交叉验证法（Cross-validation）：将样本随机分为两组，一组用于构建模型，另一组用于验证模型。
通过比较两组的测量结果，评估测量工具的效度。
5. 效标关联法（Criterion-related validity）：将测量结果与已知标准或其他测量工具进行比较，来评估测量工具的效度。
常用的方法有相关系数和回归分析。
6. 内容效度分析（Content Validity Analysis）：评估测量工具中各个项目是否涵盖了所要测量的内容领域。
可以通过专家评估或主观判断来进行分析。
7. 结构效度分析（Construct Validity Analysis）：评估测量工具是否能够准确地反映所要测量的概念结构。
常用的方法有因子分析和验证性因子分析。
需要根据具体的研究目的和测量工具的特点选择适当的信度和效度检验方法。
量表的信度与效度介绍
量表的信度与效度介绍作者:other 来源:【转帖】发布时间:2009-3-14 浏览: 277 访问者: 221.239.117.70 摘要提示：问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。
为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。
信度与效度介绍一、信度分析信度（Reliability）即可靠性，是指…问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。
为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。
信度与效度介绍一、信度分析信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：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以下四种：1、重测信度法同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测量。
两次测量相距一般在两到四周之内。
用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。
2、折半法。
折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
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。
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。
(完整版)如何计算信度和效度
1、选择10人采用“评测信度”问卷对其进行调查
2、数据录入Excel
3、录入时注意：答案为“是”记为“1”分，“否”记为“2”分
4、将每个人问卷总分算出来
5、录入格式
研究对象
第一次测试
第二次测试
1
分数
分数
2
分数
分数
3
分数
Байду номын сангаас分数
4
分数
分数
5
分数
分数
6
分数
分数
7
分数
分数
8
分数
分数
9
分数
分数
10
分数
分数
6.两次测试间隔一周
7.如不录入数据，计算可以不通过软件
8.计算公式
X:第一次测试得分
Y:第二次测试得分
n=10
r:相关系数
>0.7问卷有效
二、内容效度
1.选择5名熟悉便秘及便秘护理相关知识专家，评价问卷内容。修改后再次评价。
2.应用效度测评问卷
3.计算平均效度
第四章测量的信度与效度
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➢ 实际上α系数是所有可能分半信度的平均值，但它是
测验信度的一个下界值，即α系数值大，测量信度 必然高，但α系数值小，却不能判断测量信度不高。
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➢ 两个复本测验实施的时间不同，复本信度所表达的含义 略有不同。
➢ （1）等值性系数
➢ 如果两个复本测验是同时连续测试的，则称这种复本 信度为等值性系数。等值性系数的大小主要反映着两 个复本测验的题目差别带来的变异情况。
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➢ （２）稳定性与等值性系数
➢ 信度是衡量一个测验好坏的重要指标之一，测验的信度达到 多少才可以接受呢？一般来讲，能力与成就测验的信度应该 在0.90以上，人格测量信度系数应该在0.80 以上。
➢ 测量中的系统误差与信度无关。
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➢ （二）解释分数 ➢ 1. 解释个人测验分数的意义
➢ 从理论上讲，一个人的真分数本来是用同一测验对他反复施测所得的平 均值，其误差则是这些实测值的标准差。但实际上，这是做不到的。实 际的做法是用一个团体（人数足够多）变异数。
（三）施测情境方面
实施测验时，环境是否安静，光线和通风状况是否良好， 所需设备是否齐全，桌面是否合乎要求等都可能影响到测 量信度。
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➢ （四）测量工具方面
➢ 测量的取样、测验的长度、难度等是影响测量信度的主要因素或关键因素。 ➢ 一般来说，测验越长，信度值越高。这是因为：
一次性计量评分量表的信度和效度统计学分析
一次性计量评分量表的信度和效度统计学分析在社会科学研究中，量表是一种常用的数据收集工具，用于测量被研究对象的某种特征或者态度。
而为了确保量表的质量，需要对其进行信度和效度的统计学分析。
一、信度统计学分析信度是指量表测量结果的稳定性和一致性，即在同一测量对象上，重复使用同样的量表能够得到相似的结果。
常用的信度分析方法有内部一致性信度和重测信度。
内部一致性信度是通过分析量表中各个项目的相关性来评估量表的信度。
最常用的方法是计算Cronbach's α系数，该系数反映了量表中各个项目之间的相关程度。
一般来说，Cronbach's α系数在0.7以上被认为是可接受的信度水平。
重测信度是通过在同一测量对象上重复使用量表来评估量表的信度。
常用的方法有测试-重测法和平行测验法。
测试-重测法是在一定时间间隔后，再次对同一测量对象进行测量，然后计算两次测量结果之间的相关系数。
平行测验法是在同一时间对同一测量对象使用两个等价的量表进行测量，然后计算两个量表之间的相关系数。
一般来说，相关系数在0.7以上被认为是可接受的信度水平。
二、效度统计学分析效度是指量表能够准确地测量所要测量的特征或者态度，即量表的有效性。
常用的效度分析方法有内容效度、构效度和判别效度。
内容效度是通过专家评估量表中各个项目与所要测量的特征或者态度的相关性来评估量表的效度。
一般来说，专家评估量表中各个项目与所要测量的特征或者态度的相关性应该较高。
构效度是通过因子分析来评估量表的效度。
因子分析可以确定量表中各个项目是否归属于同一个构念，即是否能够反映所要测量的特征或者态度。
一般来说，项目的因子载荷应该较高，且同一构念的项目应该聚集在一起。
判别效度是通过与其他测量同一或者相似特征或者态度的量表进行比较来评估量表的效度。
常用的方法有相关系数分析和t检验。
相关系数分析可以计算量表与其他量表的相关系数，一般来说，相关系数应该较高。
t检验可以比较两个量表在测量同一特征或者态度上的差异，一般来说，差异应该显著。
测量的信度与效度
第一节 测量的信度 第二节 测量的效度
第一节 信度（reliability）
一、什么是信度 定义：指的是测量结果的稳定性程度（或叫可靠性）。也指 同一被试在不同时间内用同一测验（或用另一套相等的测验） 重复测量，所得结果的一致程度。 1、理论定义：传统的信度理论认为，每一个测验的实得分 数（X）总是由真实分数（T）和误差（E），两个部份构成 的，公式为： X=T+E 讨论一组测验分数的特性时，可用方差导标具体分数，公式： （测验实得分数的方差）S x2＝ （测验真分数的方差）ST2＋ （测验误差的方差）SE2
4、注意的问题：
（1）如遇到有牵连的项目或一组解决同一 问题的项目时，这些项目应放在同一半， 否则将会高估信度的值。 （2）当试卷中存在选题或试卷为速度测验 时，不宜采用分半法。
作业：
1、用某量表测验14名学生,得分记为X.为了考察测量结 果的可靠性,于16天后用原量表对这14名学生再测一次, 得人记为Y,如表中所示,问测验结果是否可靠?
（四）比较不同测验分数的差异：测量标 准误和测验信度在评价两个不同测验的分 数是否有明显差异时也非常重要。这种比 较包括两个人不同分数的差别和同一被试 在两个测验上的差别。
例题：某被试在韦氏成人智力测验中言语智商为 102，操作智商为108。已知两个分数都是以100 为平均数，15为标准差的标准分数。假设言语测 验和操作测验的分半信度分别为0.97和0.93。问 其操作智商是否显著高于言语智商呢？ 首先计算出差异分数的标准误： 在统计上，经常要求两个分数的差异程度达到 0.05的显著水平，才能承认不是 误差的影响。因此，将差异标准误（4.74）乘以 1.96，结果为9.29，这表明个体在韦氏测验两半 得分的差异高于大约10分，才能达到0.05显著水 平。上述被试的分数差异（108-102＝6）是不显 著的。
91. 数据分析中的信度和效度如何评估？
91. 数据分析中的信度和效度如何评估？91、数据分析中的信度和效度如何评估？在当今数字化的时代，数据成为了决策的重要依据。
而数据分析的质量则直接影响着决策的准确性和有效性。
在评估数据分析的质量时，信度和效度是两个关键的概念。
那么，究竟如何评估数据分析中的信度和效度呢？信度，简单来说，就是指测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
如果用同一个测量工具对同一对象进行多次测量，得到的结果都非常相近，那么就可以说这个测量工具具有较高的信度。
在数据分析中，信度主要体现在数据的准确性和稳定性上。
评估数据信度的方法有多种。
首先是重复测量法。
比如，对同一批样本在不同时间点进行相同的测量，如果多次测量的结果相近，说明数据具有较好的信度。
再比如，在问卷调查中，如果让同一批被调查者在一段时间后再次回答相同的问题，然后比较两次回答的一致性，也能评估问卷数据的信度。
内部一致性信度也是常用的评估方法之一。
对于一些由多个项目组成的测量工具，如量表，可以通过计算各个项目之间的相关性来评估内部一致性信度。
常见的计算方法有克朗巴哈系数（Cronbach's alpha）。
系数越高，说明内部一致性越好，信度越高。
分半信度则是将测量工具分为两半，然后比较这两半的得分相关性。
如果相关性高，说明信度较好。
效度则是指测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
也就是说，测量的结果是否真正反映了我们想要了解的东西。
内容效度是效度评估的一个重要方面。
这要求测量工具的内容能够全面、准确地涵盖所要测量的概念。
例如，一份关于学生数学能力的测试，如果题目能够涵盖数学的各个重要知识点和技能，那么就具有较好的内容效度。
构想效度关注的是测量工具是否与理论上的构想或概念相符合。
比如，在研究焦虑症时，使用的测量量表是否能够准确反映焦虑症的理论特征和表现。
效标关联效度则是通过将测量结果与一个已经被认可的标准进行比较来评估效度。
例如，新开发的智力测验可以与已经被广泛使用且被认为有效的智力测验进行比较，以确定新测验的效度。
第七章测量量表的信度和效度
过语句来表达相应的属性将其放在量表两端当做极端值，受试者回答 其态度
7.2.4 数值量表
定距量表 与语义差异量表很类似，差异在于会提供五点或七点量表，以数值来
测量其态度
7.2.5 列举式评定量表
是一种定距量表 为想测量的题项提供多个题目，根据研究需要为每一个意向提供五点
• 多个选择时，受试者就 会进行多次配对比较， 受试者会感到疲倦
• 所以适用于目标物较少 的情况
强迫选择
• 要求受试者必须将目标 物或群体作出相对等级 的排序（eg：对列表的 杂志作出偏好程度的偏 序）
• 此方法对受试者而言比 较容易，特别是对目标 物或群体数量有限，需 要排序的时候，
比较量表
• 提供一个偏好的标杆或 评分泳衣评估对研究目 标物、事件或情况的态 度。
7.1.2 定序量表（Ordinal scale）
对定类变量所分类的群体排列出等级顺序，兼具分类与排序的功能
例：以下是一些彩色电视机的品牌名称，请将它们按你所喜好的程度排序。（其 中1表示你最喜欢，5表示你最不喜欢。） 长虹（） 康佳（） TCL（） 厦新（） 熊猫（）
7.1.3 定距量表（Interval scale）
它不仅能将事物区分为不同类型并进行排序，而且可以准确地指出类别 之间的差距是多少，具有分类、排序、测量差异程度的功能
例：“请您用10分制对×××公司的满意度进行打分，1分表示很不满意， 10分表示很满意” 很不满意 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 很满意
7.1.4 定比量表（Ratio scale）
723语义差异量表对于某些特定个人目标或事件的态度通常具有两极化属性可通过语句来表达相应的属性将其放在量表两端当做极端值受试者回答其态度724数值量表与语义差异量表很类似差异在于会提供五点或七点量表以数值来测量其态度725列举式评定量表为想测量的题项提供多个题目根据研究需要为每一个意向提供五点或七点量表然后将这些题项答案加总当有中立中性点时量表为平衡式评定量表如果没有则为不平衡式评定量表726李克特量表题项一般用来测量某个概念或变量将受试者对题项的分数进行加总后并依据总分多少将其排序编号问句绝对不赞同不赞同既不赞反对赞同绝对赞同csi21产品价格越高质量越好csi25国际知名品牌的质量是最好的csi31我尽可能地缩短逛街的时间csi34逛街是我生活中一件愉快的事情727固定或常数综合评定量表给定总分数受试者在评定的变量之间分配分数例
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HRM量化技术研究
授课教师：谭远发 授课进度：信度与效度测量 2011-9-19
主要内容
测量理论 信度 效度 信度与效度的关系 信度与效度的分类及Stata计算 信度与效度的影响因素 提高信度与效度的途径
测量理论
信度(Reliability)
正如很多教科书所说：信度是指测试方法不受随机误差干扰的程度，反映 测试结果的一致性和稳定性(consistency, and stability)。
Kappa 系数大于0. 75 表示重测信度很好, 在0. 4 ～ 0. 75 表示较好,而低 于0. 4 表示较差。如果结果显示某个问卷(量表)项目的Kappa 系数低于0. 4 , 则要考虑修改或删除该项目。
重测信度——ICC系数
对于连续变量，可采用Ronald Fisher(1954)提出的ICC (Intraclass Correlation Coefficient )系数来测量：
则用Cronbach的系数，它表示问卷(量表)测量结果总变异中由不同被试
者导致的比例占多少,即 :
k
m
s2 Xj
1 j1
k 1
s
2 X
其中，s
2 X
j
为所有受访者第j问项答案的方差;
s
2 X
为所有受访者、所有问项
答案的方差; k为问项题目总数。
Cronbach’s α系数越大表示问卷项目间相关性越好, 内部一致性信度越高。 一般而言,α大于0. 8 表示内部一致性极好,α在0. 6 ～ 0. 8 表示较好,而低于 0. 6 表示内部一致性较差。在实际应用上,Cronbach’s α值至少要大于0. 5 , 最好能大于0. 7 (Nunnally ,1978) 。
算连续变量的重测信度时，应采用rFisher系数更准确。
一般来说, ICC 大于0. 75 表示极好, ICC 在0. 6 ～0. 75 表示较好。
Stata命令： For rpearson corr var1 var2
For rFisher loneway var1 var2
复本信度
复本信度是指用母本和复本两次等值测评结果的一致性程 度。它的计算与重测信度相似，即计算母本和复本测评数 据的相关性。当测评结果为分数或数值时，用rPearson法或 rFisher计算；当测评结果为等级或名次时，用斯皮尔曼等级 相关系数 (Spearman Rank Correlation)。这些方法的适用性 和差异见下表：
原有的相关系数公式计算，也可以先算出每一对样本的等
级之差di，结合样本量n；再用下列公式计算：
n
6 di2
rSpearman Rank
1
i 1
n(n2
1)
上例中由于等级完全一致，所有di = 0，所以r-spearman rank =1 。
Stata命令：
For r-spearman rank spearman var1 var2
通
常 的
rPearson
1 n 1
n i 1
xi sx
x
yi sy
y
相
关
x
1 n
n i 1
xi , sx2
1 n
n i 1
( xi
x )2
系 y
数：
1 n
n i 1
yi
,
s
2 y
1 n
n i 1
( yi
y)2
rFisher
从表中数字可以看出，工人的考试成绩愈高其产量也愈高 ，二者之间的联系程度较一致，rPearson=0.691；并不算太高 ，这可能由于它们之间的关系并不是线性的。
如果分别按考试成绩和产量高低变换成等级(见上表第3、4
列)，则可以计算它们之间的斯皮尔曼等级相关系数为1。
计算斯皮尔曼等级相关系数可以将数据变换成等级以后用
1 n 1
n i 1
xi1 xp sp
xi2 sp
xp
xp
1 2n
n i 1
(xi1 xi2 )
s
2 p
1 2n 1
n i 1
( xi1
xp )2
n i 1
( xi 2
x
p
)2
两种相关系数的本质区别在于均值和方差计算不同。在计
效度(Validity)
T
它反映测试的准确性(accuracy)，即在多大程度上 测量了想要测的内容。
信度和效度的关系
可以证明：
举例来说
总而言之，信度和效度相互排斥又相互依存；没有信度就 不可能有效度；没有效度，信度就毫无意义；高信度可能 带来低效度；高效度也可能带来低信度。
信度分类及计算
内部一致性系数——折半信度
内部一致性系数反映调查问卷(量表)各个问项(项目)间相关的程度, 这些问项
应该反映同一独立概念的不同侧面。它通常采用折半信度测量。具体办法是：
将问卷（量表）中所有项目分为对等的两部分，然后计算两部分的相关系数,
即折半信度rh。然后，据此推算整个问
2rh rh 1
通常地，前半部分问卷和后半部分问卷的方差不相等，Flanagan将其拓展为：
rFlanagan
2 [1
sa2 sb2 s2
ab
]
其中sa2，sb2，sa2b分别为前半部分、后半部分和整个问卷(量表)的方差。
内部一致性系数——Cronbach系数
当问卷(量表)的问项(项目)总数为奇数，无法分成为对等的两部分时,
重测信度——kappa系数
重测信度反映两次测量结果的相关程度。对于分类变量，可 采用Cohen's kappa系数来测量：
Kappa系数：k pa pe 1 pe
其中pa是两次观测的实际一致率，pe是两次观测的期望一致率。
以右表为例：
pa 20 15 / 50 0.7
pe
25 50
30 50
25 50
20 50
0.3 0.2 0.5
A
B 好 坏 合计 好 20 5 25
k pa pe 0.7 0.5 0.4
1 pe
1 0.5
坏 10 15 25 合计 30 20 50
将上表恢复为原始数据集后，采用Stata的kappa命令可得如下结果：