第10章信度效度分析
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信度效度分析
1
信度
一、信度的意义 所谓信度是衡量没有误差的程度， 也是测验结果的一致性(consistency) 程度，信度是以衡量的变异理论为基 础。
2
二、衡量误差的意义与来源 衡量误差可分为系统性误差及随机性误差。一般而 言，大部份的误差是系统性的(从偏差而来)。所谓系统 性误差也被视成常数性(constant)误差。而随机性误差 (random error)则不是一种常数性误差，其原因可能来自 情境因素，或者被受测者一时的情绪而影响。衡量误 差可能的来源如下： 1.由回应者(respondent)产生的误差 2.由情境因素产生的误差 3.由衡量者产生的误差 4.由衡量工具产生的误差
关系数即为复本信度。
6
4.库李信度(Kuder-Richardson reliability) 目的在于分析问项间的一致性。在估计信度上，最常用的 是库李二十号公式： pq k rKR 20 ( )(1 ) 2 k 1 S 其中K：表示整份测验的题数
pq ：表整个测验中每题答对与答错百分比乘
积之总合
S2：表示测验总分的变异量
7
Lຫໍສະໝຸດ Baidu J.Cronbach另创系数，其公式如下：
2 S k i 2 k 1 S i 2 S ij
其中， ：为估计的信度
K ：测验的总题数
S Sij ：题目与另一题目之共变数
8
20
分析结果2/2
21
效度1/2
量表的效度类型有三种：内容效度、效标关联效 度与建构效度。
–
–
内容效度 内容效度是指测量内容的适切性。 效标关联效度 效标关联效度是指测量工具的内容具有预测或估计的 能力。
22
效度2/2
建构效度 建构效度(或称构念效度)指问卷或量表能测量到理论上的 构念或特质之程度。建构效度有两类：收敛效度与区别效 度。而检测量表是否具备建构效度，最常使用之方法为因 素分析法。同一因素构面中，若各题目之因素负荷量 (factor loading)愈大(一般以大于0.5为准)，则愈具备「收 敛效度」。若问卷题目在非所属因素构面中，其因素负荷 量愈小(一般以低于0.5为准)，则愈具备「区别效度」。
总变异量的解释，在Principalcomponents的方法 及eigenvalue>1的原则萃取下，共萃取出五个因素， 累积解释变异量达65.041%。
Total Variance Explained Initial Eigenvalues Component Total % of Variance Cumulative % 1 4.674 31.159 31.159 2 1.519 10.127 41.287 3 1.346 8.974 50.261 4 1.210 8.064 58.325 5 1.008 6.717 65.041 6 .926 6.170 71.211 7 .730 4.867 76.078 8 .674 4.494 80.573 9 .603 4.020 84.593 10 .540 3.598 88.191 11 .462 3.083 91.274 12 .390 2.599 93.872 13 .334 2.226 96.098 14 .316 2.108 98.206 15 .269 1.794 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 4.674 31.159 31.159 1.519 10.127 41.287 1.346 8.974 50.261 1.210 8.064 58.325 1.008 6.717 65.041 Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 3.233 21.551 21.551 1.953 13.022 34.573 1.639 10.928 45.501 1.611 10.738 56.239 1.320 8.802 65.041
度是将受测题目分成两半，然后再以 前半段之题目与后半段之题目做相 关，若相关程度很高就代表折半信度 很高，是考验衡量的同构型。
5
3.复本信度(equivalent-forms method):为了
让不同程度的受测者能够明确了解问卷题
目的意思，有时候同一个测验中有甲、乙 卷两种以上的复本，由一组受试者先用甲 卷进行测试，同组人或另外一个人再用乙 卷进行测试，用这两种测验的结果求其相
– – –
1.点选Analyze/Data Reduction/Factor
2.程序操作
3.分析结果
24
范例二
2.程序操作
25
分析结果-1
KMO=0.806，Bartlett’s test Chi-sq = 426.339 (Sig=0.000<0.05)，代表数据适合进行因素分析。
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. .806 426.339 105 .000
衡量發展程序包含： 量測發展 (-) 區別效度 1.對構念範圍的定義 程序 2.問項發展程序 註:+表示正相關，-表示負相關
圖 8—6
14
信度效度與其他相關因素的關係
資料來源：Paul Peter & Gilbert A. Churchill (1986), “Journal of Marketing Research”, 23 (February), p.1-10.
11
3.建构效度(construct validity)：如果研究者要了 解某种衡量工具真正要衡量的是什么，那即是关心 它的建构效度。
4.学说效度(nomological validity):学说效度有时被 称为“通则化的效度(lawlike validity)”，学说效度 是基于对构念和从理论建构的正式假设而来的衡量 项目的明确调查。
16
信度2/2
量表信度的考验方法为Cronbachα系数，判定α系 数之准则如下：
– – –
所有问卷题目一起执行计算Cronbachα系数。 各题目单独逐题检查。 每个因素构面针对其所属问卷题目，执行计算 Cronbachα系数。
范例一
17
范例一
某研究设计一份有关“商店服务属性”之问卷初 稿，为慎重起见，选取30位受测者进行前测（结 果如数据文件:服务属性前测.sav）。请问这些题 项在测试结果后，是否具备内部一致性？
13
信度和效度及其影响因素 之关系
二、影响信度效度之因素
抽樣特性包含： 1. 樣本大小 2. 回覆率 3. 樣本的本質 4. 標的的種類 5. 蒐集資料的方法 6. 研究的種類 衡量特性包含： 1. 問項的數目 2. 問項的困難度 3. 使用尺度的種類 4. 使用幾點量表 5. 使用何種符號 抽樣特性 (+) (+) (-) (+) 量測特性 (+) 信度 (-) (+) 學說效度 (+) 收斂效度
2 i ：测验的总变异数
共变量矩阵（因素一）
Sc6 Sc6 Sc7 Sc8 Sc9 1.047 0.992 0.667 0.643 1.630 1.052 0.988 1.247 0.961 1.218 Sc7 Sc8 Sc9
利用上述之公式，我们可以求得因素一之α值为：
4 1.047 1.630 1.247 1.218 1 4 1 1.047 ........ 1.218 2 0.992 ..... 0.961 0.8985
9
效度 一、效度的意义 所谓效度是指衡量的工具是否能真正 衡量到研究者想要衡量的问题。
10
二、效度的种类 1.内容效度(content validity)： 以研究者的专业知识来主观判断所选择的尺度是 否能正确的衡量研究所欲衡量的东西。
2.效标关联效度(criterion-related validity)： 所谓效标关联效度是指使用中的衡量工具和其他 的衡量工具来比较两者是否具有关联性。
3
三、以数学的观点来解释误差
四、衡量信度的方法
1.再测信度(test-retest method):再测信
度是让同一组受测者，在前后两个时
间内测验两次，以其两次测验的结果 求其相关系数，而此系数称为再测信 度(test-retest reliability)。
4
2.折半信度(split-half method):折半信
量表之信度与效度
潜在变数的衡量，通常是以量表或问卷做为测量 工具，评估量表优良与否的准则为信度与效度。 壹、信度 贰、效度
15
信度1/2
信度系指测验结果(受试者的回答)的稳定性及可 靠性(可相信的程度)。信度的衡量有三种类型： 稳定性、等值性与内部一致性。
– –
–
稳定性：用同一种测验对同一群受试者，前后施测两 次，然后依据两次测验分数计算相关系数。 等值性：交替使用一套测验的多种复本，再根据一群 受试者每个人在各种复本测验之得分，计算相关 系数。 内部一致性:指量表能否测量单一概念，同时反映组成 量表题项之内部一致性程度。
– – –
1.点选Analyze/scale/reliability analysis 2.程序操作 3.分析结果
18
范例一
2.程序操作
19
分析结果1/2
α系数=0.7984，代表十五道题目测量结果之内部 一致性具高可信度。若是想要再提高信度，可 由”CorrectedItem-Total correlation” 及”Cronbach Alpha if item Deleted”两栏数字来 判断删除那些题目可提高内部一致性，价格 的”CorrectedItem-Total correlation”数字-0.0693 表示「价格」与总分间的相关非常的低，如果将 之删除，则可提高α系数至0.8156。
12
信度和效度及其影响因素 之关系
一、信度和效度的关系
图 8— 5 信度和效度的关系图示
数据源：Duane Dav is (2004), “Business Research for Decision Making” , sixth edition, p.188.
情况一，弹痕分散于靶内各处，并无一致性可言，以衡量 的术语来说即是无信度无效度。 情况二，虽然弹痕很集中，即具有一致性，但是并没有在 靶中心，以衡量的观点来看，则是有信度无效度。 情况三，才是好的衡量，同时具有效度及信度。
–
–
范例二 范例三
23
范例二
某研究探讨有关大卖场”商店服务属性”所应包 含的内容，该研究藉由文献回顾及专家学者的删 选，设计十五道题目并以五等量表为衡量尺度的 问卷，以衡量”商店服务属性”。今抽取97位受 访者，请其填写问卷。请问该测量结果对于”商 店服务属性”的内容，是否具备建构效度？(资料 文件：商店服务属性.sav)
26
分析结果-2
因素一包含6个变量，但 「商店印象」问项在因素 一中之负荷量小于0.5，不 具收敛效度，且其在因素 二中之负荷量亦达0.457， 也不具备区别效度。至于 「质量」问项亦有相同问 题，因此必须将此两变项 删除，重新执行因素分析。
a Rotated Component Matrix
Component 3 4 服 務態 度 .814 .169 4.277E-02 -.127 整 齊乾 淨 .767 9.363E-02 .245 .102 氣 氛服 務 .742 .143 .115 .372 內 外裝 潢 .673 .192 9.826E-02 3.690E-02 商 店印 象 .493 .457 .398 .120 品質 .460 2.764E-02 -.413 .409 售 後服 務 1.585E-02 .760 -1.223E-02 .217 結 帳速 度 .368 .658 -3.563E-02 -.101 信 賴度 .493 .608 .124 .235 購 物便 利 9.755E-02 -5.452E-03 .824 -3.401E-03 取 得便 利 .207 4.903E-02 .665 .121 價格 .128 3.085E-03 7.654E-02 .774 種 類多 寡 -9.231E-03 .188 6.579E-02 .711 廣 告吸 引 .252 -.136 .273 .136 營 業時 間 .113 .461 5.819E-02 -.109 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 15 iterations. 1 2
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信度
一、信度的意义 所谓信度是衡量没有误差的程度， 也是测验结果的一致性(consistency) 程度，信度是以衡量的变异理论为基 础。
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二、衡量误差的意义与来源 衡量误差可分为系统性误差及随机性误差。一般而 言，大部份的误差是系统性的(从偏差而来)。所谓系统 性误差也被视成常数性(constant)误差。而随机性误差 (random error)则不是一种常数性误差，其原因可能来自 情境因素，或者被受测者一时的情绪而影响。衡量误 差可能的来源如下： 1.由回应者(respondent)产生的误差 2.由情境因素产生的误差 3.由衡量者产生的误差 4.由衡量工具产生的误差
关系数即为复本信度。
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4.库李信度(Kuder-Richardson reliability) 目的在于分析问项间的一致性。在估计信度上，最常用的 是库李二十号公式： pq k rKR 20 ( )(1 ) 2 k 1 S 其中K：表示整份测验的题数
pq ：表整个测验中每题答对与答错百分比乘
积之总合
S2：表示测验总分的变异量
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Lຫໍສະໝຸດ Baidu J.Cronbach另创系数，其公式如下：
2 S k i 2 k 1 S i 2 S ij
其中， ：为估计的信度
K ：测验的总题数
S Sij ：题目与另一题目之共变数
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分析结果2/2
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效度1/2
量表的效度类型有三种：内容效度、效标关联效 度与建构效度。
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内容效度 内容效度是指测量内容的适切性。 效标关联效度 效标关联效度是指测量工具的内容具有预测或估计的 能力。
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效度2/2
建构效度 建构效度(或称构念效度)指问卷或量表能测量到理论上的 构念或特质之程度。建构效度有两类：收敛效度与区别效 度。而检测量表是否具备建构效度，最常使用之方法为因 素分析法。同一因素构面中，若各题目之因素负荷量 (factor loading)愈大(一般以大于0.5为准)，则愈具备「收 敛效度」。若问卷题目在非所属因素构面中，其因素负荷 量愈小(一般以低于0.5为准)，则愈具备「区别效度」。
总变异量的解释，在Principalcomponents的方法 及eigenvalue>1的原则萃取下，共萃取出五个因素， 累积解释变异量达65.041%。
Total Variance Explained Initial Eigenvalues Component Total % of Variance Cumulative % 1 4.674 31.159 31.159 2 1.519 10.127 41.287 3 1.346 8.974 50.261 4 1.210 8.064 58.325 5 1.008 6.717 65.041 6 .926 6.170 71.211 7 .730 4.867 76.078 8 .674 4.494 80.573 9 .603 4.020 84.593 10 .540 3.598 88.191 11 .462 3.083 91.274 12 .390 2.599 93.872 13 .334 2.226 96.098 14 .316 2.108 98.206 15 .269 1.794 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 4.674 31.159 31.159 1.519 10.127 41.287 1.346 8.974 50.261 1.210 8.064 58.325 1.008 6.717 65.041 Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % 3.233 21.551 21.551 1.953 13.022 34.573 1.639 10.928 45.501 1.611 10.738 56.239 1.320 8.802 65.041
度是将受测题目分成两半，然后再以 前半段之题目与后半段之题目做相 关，若相关程度很高就代表折半信度 很高，是考验衡量的同构型。
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3.复本信度(equivalent-forms method):为了
让不同程度的受测者能够明确了解问卷题
目的意思，有时候同一个测验中有甲、乙 卷两种以上的复本，由一组受试者先用甲 卷进行测试，同组人或另外一个人再用乙 卷进行测试，用这两种测验的结果求其相
– – –
1.点选Analyze/Data Reduction/Factor
2.程序操作
3.分析结果
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范例二
2.程序操作
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分析结果-1
KMO=0.806，Bartlett’s test Chi-sq = 426.339 (Sig=0.000<0.05)，代表数据适合进行因素分析。
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. .806 426.339 105 .000
衡量發展程序包含： 量測發展 (-) 區別效度 1.對構念範圍的定義 程序 2.問項發展程序 註:+表示正相關，-表示負相關
圖 8—6
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信度效度與其他相關因素的關係
資料來源：Paul Peter & Gilbert A. Churchill (1986), “Journal of Marketing Research”, 23 (February), p.1-10.
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3.建构效度(construct validity)：如果研究者要了 解某种衡量工具真正要衡量的是什么，那即是关心 它的建构效度。
4.学说效度(nomological validity):学说效度有时被 称为“通则化的效度(lawlike validity)”，学说效度 是基于对构念和从理论建构的正式假设而来的衡量 项目的明确调查。
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信度2/2
量表信度的考验方法为Cronbachα系数，判定α系 数之准则如下：
– – –
所有问卷题目一起执行计算Cronbachα系数。 各题目单独逐题检查。 每个因素构面针对其所属问卷题目，执行计算 Cronbachα系数。
范例一
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范例一
某研究设计一份有关“商店服务属性”之问卷初 稿，为慎重起见，选取30位受测者进行前测（结 果如数据文件:服务属性前测.sav）。请问这些题 项在测试结果后，是否具备内部一致性？
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信度和效度及其影响因素 之关系
二、影响信度效度之因素
抽樣特性包含： 1. 樣本大小 2. 回覆率 3. 樣本的本質 4. 標的的種類 5. 蒐集資料的方法 6. 研究的種類 衡量特性包含： 1. 問項的數目 2. 問項的困難度 3. 使用尺度的種類 4. 使用幾點量表 5. 使用何種符號 抽樣特性 (+) (+) (-) (+) 量測特性 (+) 信度 (-) (+) 學說效度 (+) 收斂效度
2 i ：测验的总变异数
共变量矩阵（因素一）
Sc6 Sc6 Sc7 Sc8 Sc9 1.047 0.992 0.667 0.643 1.630 1.052 0.988 1.247 0.961 1.218 Sc7 Sc8 Sc9
利用上述之公式，我们可以求得因素一之α值为：
4 1.047 1.630 1.247 1.218 1 4 1 1.047 ........ 1.218 2 0.992 ..... 0.961 0.8985
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效度 一、效度的意义 所谓效度是指衡量的工具是否能真正 衡量到研究者想要衡量的问题。
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二、效度的种类 1.内容效度(content validity)： 以研究者的专业知识来主观判断所选择的尺度是 否能正确的衡量研究所欲衡量的东西。
2.效标关联效度(criterion-related validity)： 所谓效标关联效度是指使用中的衡量工具和其他 的衡量工具来比较两者是否具有关联性。
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三、以数学的观点来解释误差
四、衡量信度的方法
1.再测信度(test-retest method):再测信
度是让同一组受测者，在前后两个时
间内测验两次，以其两次测验的结果 求其相关系数，而此系数称为再测信 度(test-retest reliability)。
4
2.折半信度(split-half method):折半信
量表之信度与效度
潜在变数的衡量，通常是以量表或问卷做为测量 工具，评估量表优良与否的准则为信度与效度。 壹、信度 贰、效度
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信度1/2
信度系指测验结果(受试者的回答)的稳定性及可 靠性(可相信的程度)。信度的衡量有三种类型： 稳定性、等值性与内部一致性。
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稳定性：用同一种测验对同一群受试者，前后施测两 次，然后依据两次测验分数计算相关系数。 等值性：交替使用一套测验的多种复本，再根据一群 受试者每个人在各种复本测验之得分，计算相关 系数。 内部一致性:指量表能否测量单一概念，同时反映组成 量表题项之内部一致性程度。
– – –
1.点选Analyze/scale/reliability analysis 2.程序操作 3.分析结果
18
范例一
2.程序操作
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分析结果1/2
α系数=0.7984，代表十五道题目测量结果之内部 一致性具高可信度。若是想要再提高信度，可 由”CorrectedItem-Total correlation” 及”Cronbach Alpha if item Deleted”两栏数字来 判断删除那些题目可提高内部一致性，价格 的”CorrectedItem-Total correlation”数字-0.0693 表示「价格」与总分间的相关非常的低，如果将 之删除，则可提高α系数至0.8156。
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信度和效度及其影响因素 之关系
一、信度和效度的关系
图 8— 5 信度和效度的关系图示
数据源：Duane Dav is (2004), “Business Research for Decision Making” , sixth edition, p.188.
情况一，弹痕分散于靶内各处，并无一致性可言，以衡量 的术语来说即是无信度无效度。 情况二，虽然弹痕很集中，即具有一致性，但是并没有在 靶中心，以衡量的观点来看，则是有信度无效度。 情况三，才是好的衡量，同时具有效度及信度。
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范例二 范例三
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范例二
某研究探讨有关大卖场”商店服务属性”所应包 含的内容，该研究藉由文献回顾及专家学者的删 选，设计十五道题目并以五等量表为衡量尺度的 问卷，以衡量”商店服务属性”。今抽取97位受 访者，请其填写问卷。请问该测量结果对于”商 店服务属性”的内容，是否具备建构效度？(资料 文件：商店服务属性.sav)
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分析结果-2
因素一包含6个变量，但 「商店印象」问项在因素 一中之负荷量小于0.5，不 具收敛效度，且其在因素 二中之负荷量亦达0.457， 也不具备区别效度。至于 「质量」问项亦有相同问 题，因此必须将此两变项 删除，重新执行因素分析。
a Rotated Component Matrix
Component 3 4 服 務態 度 .814 .169 4.277E-02 -.127 整 齊乾 淨 .767 9.363E-02 .245 .102 氣 氛服 務 .742 .143 .115 .372 內 外裝 潢 .673 .192 9.826E-02 3.690E-02 商 店印 象 .493 .457 .398 .120 品質 .460 2.764E-02 -.413 .409 售 後服 務 1.585E-02 .760 -1.223E-02 .217 結 帳速 度 .368 .658 -3.563E-02 -.101 信 賴度 .493 .608 .124 .235 購 物便 利 9.755E-02 -5.452E-03 .824 -3.401E-03 取 得便 利 .207 4.903E-02 .665 .121 價格 .128 3.085E-03 7.654E-02 .774 種 類多 寡 -9.231E-03 .188 6.579E-02 .711 廣 告吸 引 .252 -.136 .273 .136 營 業時 間 .113 .461 5.819E-02 -.109 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 15 iterations. 1 2