量表的信度与效度分析计算
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
,
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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。
关于量表的信度和效度
目录目录 (1)提要 (2)1 调查 (3)2 结果 (3)2.1 信度 (3)2.2 效度 (5)2.3因子分析法和结构效度 (5)2.4 因子分析法和信度 (6)3 讨论 (7)参考文献 (7)提要使用平行信度测定法、2组顺向问题平行信度测定法、两样本t检验法、典型相关法、因子分析法、克朗巴赫系数α值计算法，以及Theta系数和Omega系数计算法，论述反向问题对信度的影响及其处理技巧；介绍对调查问卷中的问题进行检验的方法；研究和比较评价量表信度和效度的各种方法；提出2组顺向问题平行信度测定法。
结果显示，以“北京地区农村医生培养问卷调查表”为依据，给出对问卷中反向问题处理前后的克朗巴赫系数!值的变化；使用两样本t检验方法对每个问题的临界比率（critical ratio）检验后，筛选掉2个问题，筛选后的克朗巴赫系数α值（0.899 3）比筛选前的（0.892 9）略高；2组顺向问题平行信度测定法比较精确（r=0.832）；对问卷调查表的各个模块分别计算了克朗巴赫系1数α!、Theta系数、Omega系数，对总表除计算上述系数外，还计算了2组顺向问题平行信度，它们的值分别是0.899 3、0.881 3、0.956 5和0.823 0，所有的信度指标都表明该调查问卷具有非常高的信度；为简便计，选择表中的1个模块（“本科毕业生去留原因”，包括10个问题）为例，使用因子分析法得到十分清晰的统计结构，它们表明该模块中的问题既有看得见摸得着的实际问题，也有认识上和看法上的问题。
从而说明使用因子分析法能很好地分析结构效度。
提示：①必须对调查问卷中的反向问题的计分重新编码，对调查问卷中的问题进行统计学检验，对问题筛选后再进行信度和效度计算；②使用克朗巴赫系数α、Theta系数、Omega系数和2组顺向问题平行信度的指标评价调查问卷的信度是比较可靠的；③用因子分析法得到的统计结构是清晰的，但不是惟一的。
对于统计结构的解释有赖于专业知识，不可拘泥于统计学结果。
量表的信度与效度分析计算ppt
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
应用统计学方法分析心理量表信度与效度
应用统计学方法分析心理量表信度与效度心理量表是心理学研究中常用的测量工具，用于评估个体在某种心理特质上的表现或态度。
量表的信度和效度是评估心理量表质量的重要指标。
信度表示量表在测量过程中的一致性和稳定性，而效度衡量量表是否能够准确反映出所要测量的心理特质。
为了评估心理量表的信度和效度，统计学方法在心理测量领域发挥了重要作用。
对于信度的评估，常用的方法包括重测法、内部一致性和间评价者信度。
重测法是指在一定时间间隔后对同一受试者进行再次测试，通过计算两次得分之间的相关系数来评估量表的一致性。
内部一致性则是针对量表内部各项之间的相关性进行评估，常用的统计指标包括Cronbach's α系数和分割半信度。
间评价者信度则是指不同评价者对同一受试者进行测试的结果之间的一致性。
效度的评估涉及到内容效度、建构效度和判准效度三个方面。
内容效度关注量表是否包括了所要测量的全部内容，常用的方法包括专家评议和逻辑分析。
建构效度则是评估量表的内部结构是否能够准确反映出所要测量的心理特质，常用的方法包括因子分析和验证性因子分析。
判准效度则是用来评估量表是否能够与其他已有的测量结果进行相关联的指标，常用的方法包括与外部标准的相关性分析和区别敏感性分析。
统计学方法可以帮助研究者量化心理量表的信度和效度，从而提高研究结果的可靠性和有效性。
在具体应用中，研究者可以使用SPSS等统计软件来进行数据分析。
在评估信度时，可以计算重测法的相关系数、Cronbach's α 系数和分割半信度的指标。
在评估效度时，可以进行因子分析和验证性因子分析，以及与其他已有测量结果的相关性分析。
需要注意的是，心理量表的信度和效度并非孤立的指标，在使用统计方法进行分析时，还应考虑量表的稳定性、样本的代表性和测量工具的适用性等因素。
此外，对于不同类型的心理量表，可能需要采用不同的统计方法进行评估，研究者需要根据实际情况选择合适的分析方法。
总之，应用统计学方法来分析心理量表的信度和效度是提高心理研究质量的重要手段。
信度和效度 公式
信度和效度公式信度和效度是在研究设计和数据分析领域中经常讨论的重要概念。
在量化研究中，我们通常希望测量的变量能够可靠地反映真实情况，并且能够准确地预测或解释我们感兴趣的现象。
信度和效度的公式可以帮助研究人员评估他们所使用的测量工具或研究设计的质量。
让我们来了解一下信度的概念。
信度是指测量工具在不同时间或在不同情境下的一致性或稳定性。
也就是说，如果我们反复使用同一测量工具，我们是否能够得到相似或相近的结果。
常用的衡量信度的方法是Cronbach's alpha（克隆巴赫α系数）。
Cronbach's alpha系数的计算公式如下：α = [K / (K-1)] * [1 - (∑σ²i / σ²x)]其中，K表示测量项的数量，σ²i表示每个测量项的方差，σ²x表示总体测量值的方差。
Cronbach's alpha系数的取值范围为0到1，通常认为大于0.7的信度较高。
让我们来了解一下效度的概念。
效度是指测量工具能否准确地测量我们感兴趣的现象。
效度可以分为内部效度和外部效度。
内部效度是指测量工具内部各项之间的相关性，反映了测量工具是否测量了想要测量的概念。
外部效度是指测量工具与其他相关变量的关系，反映了测量工具是否能够预测或解释其他变量。
效度的计算方法根据不同的测量工具而异，一般通过与已有的可接受测量工具进行比较或与理论预期进行比较来评估。
信度和效度是评估研究设计和测量工具品质的重要指标。
信度反映了测量工具的稳定性和一致性，而效度则反映了测量工具的准确性和预测能力。
通过使用相应的公式计算，研究人员可以评估他们所使用的测量工具或研究设计的信度和效度，从而提高研究的可靠性和准确性。
一般自我效能感量表的信度和效度研究
一般自我效能感量表的信度和效度研究一、概述随着心理学研究的不断深入，自我效能感作为个体对自己完成特定任务或应对特定情境的能力的信念，已经逐渐受到学者们的广泛关注。
一般自我效能感量表（General SelfEfficacy Scale，GSES）作为评估个体一般自我效能感的重要工具，其信度和效度的研究对于确保测量结果的准确性和可靠性具有重要意义。
本文旨在探讨一般自我效能感量表的信度和效度研究现状，分析量表在应用中可能存在的问题，并提出相应的建议，以期为后续研究提供参考。
在信度研究方面，一般自我效能感量表通过内部一致性信度、重测信度和分半信度等多个维度来评估量表的稳定性。
内部一致性信度主要考察量表内部各个项目之间的相关性，常用的指标有Cronbachs 系数重测信度则通过在不同时间点对同一群体进行重复测量，以评估量表结果的一致性分半信度则通过将量表项目分为两半，分别计算两部分的得分，再计算它们之间的相关系数来评估量表的信度。
这些信度指标的应用有助于我们了解量表在测量个体一般自我效能感时的稳定性和可靠性。
在效度研究方面，一般自我效能感量表主要通过内容效度、结构效度和校标效度等方面来评估量表的有效性。
内容效度主要考察量表项目是否全面、准确地反映了所要测量的内容结构效度则通过因子分析等方法，探讨量表项目之间的潜在结构，以验证量表是否符合理论预期校标效度则通过与其他已知效度较高的量表或指标进行关联分析，以评估量表结果的准确性。
这些效度指标的应用有助于我们了解量表在测量个体一般自我效能感时的准确性和有效性。
一般自我效能感量表的信度和效度研究对于确保测量结果的准确性和可靠性具有重要意义。
本文将对一般自我效能感量表的信度和效度研究进行综合分析，以期为后续研究提供参考和借鉴。
1. 研究背景：介绍一般自我效能感量表的概念、起源及其在心理学、教育学等领域的应用。
一般自我效能感量表（General SelfEfficacy Scale, GSES）是一个广泛应用于心理学、教育学等领域的重要测量工具，用于评估个体在面临挑战或新情境时对自己能力的信心和预期。
量表的信度与效度分析报告
1.项目分析与信度估计
Item Analysis and Reliability Estimation
2
心理测验的量化分析
预试分析(pre-test)
– 目的在确认量表题目的堪用程度(适切性评估) – 最重要的工作为项目分析，并进行试探性的信
度分析，以作为题目改善的依据
鑑別指數(適用於成就測驗)
運用各題通過人數 1. 將全體樣本依某一總分區分極端的 27-33%
比率來檢驗項目的 受試者編入 k 變項
好壞
2. 計算各組每題通過人數百分比
3. 將兩組的兩個百分比數字相減得到鑑別係 數D
4. D 係數越高越好
14
信度分析的步骤
步骤一:选取统计分析 中的量尺法中的信度 分析 步骤二:选取所预分析 的变项移至清单中。 选择所需的信度估计 模式 步骤三:进入统计量对 话框，选择适当的统 计量。
Q4
.5066 .3812 .3532 .8128
Q5
.4329 .4183 .3476 .4871 .9013
Q7
.5914 .4787 .5274 .5268 .4769 .9397
Correlation Matrix
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q7
Q1
1.0000
Q2
.5740 1.0000
Q3
.5307 .4767 1.0000
70.2 .56 .57
129.6 .60 .62
55.6 .46 .51
3.0 .13 .08
16.3 .30 .28
65.2 .50 .50
137.5 .64 .69
姚应水-信度和效度
（四）评分者信度（interrater reliability）
当不同评分者使用相同工具，同时测量相同对象时，
需计算评分者间的一致程度。几个评分者的评分越一
致，评分者信度越高
计算方法：当只有两个评分者时，若为连续变量评分，则计 算简单相关系数（r）；若为等级变量评分，则计算等级相 关系数（Spearman等级相关系数）。当测试的评分者三个 以上，且测试采取等级评分时，可以用肯德尔和谐系数，计 算公式为：
评价方法
适用
相关分析（计算效度系 主要用于成就、智力、 数） 能力倾向、职业兴趣、 人格等测验 区分法
35
• 结构效度能帮助我们运用测验分数解释人 的心理特质 • 标准关联效度可用来了解测验分数能否有 效地预测或估计某种行为表现
• 内容效度研究的问题是变量的内容范围
影响效度的因素 测试本身的因素
（二）复本信度（ Alternate-form Reliability ）
用两个平行测验（同一测验的两个复本）在相距最短
时间内测量同一组被试所得结果的一致性程度
复本信度大小等于同一组被试在两个复本测验上所得分数的 积差相关系数。 计算公式同重测信度
r (
XY ( X ) X
2
( X )( Y ) n
2
n
)( Y 2
( Y ) 2 n
)
15
举例
复本信度的注意事项 两个测验必须在项目的内容、形式、数量、难易、时限、
指导语等方面相同或相似。
两次测验的时间间隔要适当。
局限：
复本法只能减少而不能排除练习和记忆效应。 对于许多测验来说要建立复本是非常困难的。
量表的信度与效度分析计算ppt课件
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）
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
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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)
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。
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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)
信度和效度的关系和区别 公式
信度和效度的关系和区别公式
信度和效度是评估研究或测量工具的两个重要指标。
信度指的是测量工具的稳定性和一致性，即重复使用同一工具是否能得到相似的结果。
效度则是指测量工具是否能够真实地衡量所需测量的概念或变量。
信度和效度之间的关系可以用以下公式进行描述：
效度 = 信度× 相关性
其中，相关性表示测量工具与所需测量的概念之间的相关程度。
具体来说，信度是通过测量工具的重复性或一致性来评估的。
例如，如果一个问卷调查在不同时间或不同样本中得到的结果是一致的，那么就可以说该问卷具有较高的信度。
信度可以通过计算相关系数、内部一致性系数等进行评估。
效度则是评估测量工具是否能够准确地衡量所需测量的概念或变量。
例如，如果一个心理测量工具能够准确地衡量一个人的抑郁程度，那么就可以说该测量工具具有较高的效度。
效度可以通过与其他已经被广泛接受的测量工具进行比较，或通过专家评估等方法进行评估。
总结起来，信度和效度是评估测量工具质量的两个重要指标。
信度评估的是测量工具的稳定性和一致性，而效度评估的是测量工具是
否能够准确地衡量所需测量的概念或变量。
这两个指标在评估研究结果的可靠性和有效性时都非常重要。
量表的制定和信效度分析
专家协调系数
Kendall协调系数W检验，常用于两因素设计资料的一致 性检验，属于一种非参数检验方法。也就是由m个打分者 对n个观察项目或指标进行评分，然后检验m个评判员的打 分结果是否具有一致性。
协调系数W在0—1之间，W越大，表示协调程度越好， 一般在0.5的范围内波动。
Kendall协调系数的求法
• 分半信度
在一次测量后将条目分为相等但独立的两部分， 如分前后两个部分、按提问项目号的奇数和偶数 分两个部分。计算两个部分的得分的简单相关系 数r，作为信度指标。
• 重测信度
用同一调查表在不同时间对同一组调查对 象进行重复测量，两次结果间的一致性即 重测信度。
效度分析
效度主要评价量表的准确度、有效性和正确性，即测定值与目标真实 值的偏差大小。效度意在反映某测量工具是否有效地测定到了它打算 测定的内容，即实际测定结果与预想结果的符合程度。
专家积极系数：回收率 专家权威度：Cr=Ca+Cs/2 专家协调系数：K-W
内部一致性：克伦巴赫系数
信度分析
折半信度：split-half
重测信度：r
内容效度：r
效度分析
校标效度：r
结构效度
探索性因素分析：主成份分析 验证性因素分析：结构方程模型
• VARIABLE: NAMES ARE y1-y42;
• MODEL: f1 BY y1-y5 ;
•
f2 BY y6-y17;
• f3 by y18-y22;
• f4 by y23-y30;
• f5 by y31-y35;
• f6 by y36-y42;
• OUTPUT: tech4;
总结
Delphi
常用指标：
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
量表的信度和效度分析计算
2、效标效度旳举例
• 用高考旳成绩，作为预测学生大学期间学业成绩旳效标
（是否有研究成果表白，这两者之间是有亲密有关关系旳）
• 设计测量人们当代化观念旳量表时，媒介接触行为可 能是主要旳效标之一
（极难设想不看报、不听广播旳人会具有当代化旳观念）
可考虑以媒介接触频度、时间、内容等为详细旳效标
2、效标效度旳举例
• 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旳信度
• 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
目旳： 考察对于一样旳问答题（或测试） 对同一组被访者或受测试者 前后两次测量旳成果是否基本一致
0.81387 0.71011 0.68234 0.64671 0.74905 0.77368 0.56495 0.36928 0.57227 0.51867 0.84701
0.79518
有效 累计有 程度 效程度
25.9% 25.9%
16.0% 41.9% 11.7% 53.6%
3、构造效度---项目分析法 （难易度） 量表中各个题项旳“难易度”和“鉴别度”
量表旳信度与效度计算分析
一、信度（reliability）定义
若反复进行测量，产生相同成果旳精确程度 测量旳可靠性、稳定性和预测性 测量旳精确度
• 反复测量成果旳稳定性或一致性可能很高 • 但却可能是不精确旳
用零点没有调整在中心旳秤来测量重量 采用有明显导向性旳问答题构成旳量表测量态度
二、效度（validity）定义
Байду номын сангаас
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。
量表的信度与效度
量表的信度与效度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。
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。
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。
在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特（Likert）量表。
进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以保证各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh，即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式：求出整个量表的信度系数（ru）。
五级量表法信度与效度分析
1．信度分析信度所代表的是量表的一致性与稳定性，信度分为内部信度和外部信度，内部信度的分析方法有很多，常以Cronbach α系数来估计，Cronbach α系数越大，表示该变量各个题项的相关性越大，即内部一致性程度越高。
美国统计学家Hair等认为Cronbach α大于0.7为高信度。
一般情况下，Cronbach α系数介于0.8-0.9之间被认为是非常好，介于0.7-0.8之间比较好。
本研究运用SPSS 软件对问卷中的量表部分进行信度分析，检测后得到Cronbach’s Alpha系数如表1所示。
表1 量表Cronbach’s Alpha系数由上表可知，总量表18个题项的Cronbach’s Alpha系数为0.831，大于0.8，说明此次问卷量表的信度很高。
2．效度（因子）分析量表的效度通常通过因子分析来完成，要判断量表是否适合进行因子分析，先要对量表进行KMO和巴特利球形检验。
KMO值一般分布在0到1之间，其值越接近1，越适合于进行因子分析。
进行因子分析的普通准则是KMO值在0.6以上，。
巴特利球形检验统计量中的sig值（即p值）小于0.05时，达到显著性水平时，适合进行因子分析。
对问卷中量表进行KMO和巴特利球形检验，结果显示KMO值为0.632，高于0.6，Bartlett的球形度检验sig值都为.000，达到0.05显著水平，说明量表适合做因子分析。
运用主成分分析法对量表进行因子分析，并通过最大方差法进行正交旋转后共得到三个成份，但敬业精神、指导能力监督和理解能力的A8、小于0.45，所以将这三个题项删除后，对剩下的15个测量指标进行二次旋转，旋转成分矩阵见表2。
表2 量表旋转成份矩阵附：累计方差贡献率为61.237%二次旋转后得到三个因子，三个因子的累计方差贡献率达到61.237%，可见这三个因子可以解释量表61.237%的信息量，表2中的因子载荷都达到了0.5，说明因子分析结果可以被接受。
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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)
3、等价性分析--编码者间信度的计算公式
霍斯提(Holsti)公式
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
(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
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
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
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 - 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
• 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
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）
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
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
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。
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
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