量表的信度与效度分析

偏態 -.21 -.29 .64 -.02 .10 .34 -.20 .59 -.16 .12 -.24 -.43 -.33 .24 -.33 .24 -.29 -.45 -.74 -.77 -.82 -.10
極端組 相關 因素 b F檢定 負荷 2 0 6 .0 . 6 4 . 6 6 1 6 0 .6 . 6 3 . 6 5 1 5 .1 1 4 4 .4 111.7 2 5 .5 4 0 .8 4 .3 1 5 .0 1 7 .7 6 4 .5 7 0 .2 1 2 9 .6 5 5 .6 3 .0 1 6 .3 6 5 .2 1 3 7 .5 1 0 2 .9 9 8 .9 8 5 .5 . 29 . 62 . 60 . 28 . 38 . 31 . 29 . 27 . 50 . 56 . 60 . 46 . 13 . 30 . 50 . 64 . 59 . 60 . 51 .27 .65 .61 .28 .44 .27 .26 .23 .50 .57 .62 .51 .08 .28 .50 .69 .66 .67 .58
.8128 .4871 .5268
.9013 .4769
.9397
Correlation Matrix Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q7 Q1 1.0000 .5740 .5307 .6040 .4902 .6559 Q2 1.0000 .4767 .4726 .4925 .5519 Q3 1.0000 .4071 .3804 .5654 Q4 Q5 Q7
量表的信度与效度分析之 ----理论与操作
1.项目分析与信度估计
Item Analysis and Reliability Estimation
2ห้องสมุดไป่ตู้
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
1.0000 .5691 .6028
1.0000 .5181
1.0000
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信度分析结果 (项目与总分相关)
项目与总量表的统计数，包括:
1.项目删除后量表总分 2.项目删除后变异数大小 3.项目与总分相关 4.相关系数的平方 5.当该题删除后所能提高的信度系数。
相关较低的题目可以 考虑列入删除之可能 名单
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信度分析结果（CronBach’s Alpha)
变异数分析检定摘要表:
用以检验信度系数Alpha或整个模 式的显著性。
信度系数
Alpha即为Cronbach’s α .9444属于高信度系数
标准化信度系数
标准化的α表示考虑各题目变异量不相 等所造成的影响，经校正后的系数。
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信度分析重点
判断问卷量表之符合性
问卷整体信度系数，以 Cronbach’s α系数最具代表， 此系数值介于0与1之间， 其意义如下。 α系数
0.00~0.30
意义
不可信
0.30~0.50
0.50~0.70
稍微可信
可信
0.70~0.90
0.90~1.00
很可信
极可信
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项目分析结果
題號 題
目
內
容
1 2 6 7 8 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
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信度分析之量表统计摘要
1.题目平均数统计量（题目平均数的平均数、最大与最小值、变异数） 1.题目变异数统计量（题目变异数的平均数、最大与最小值、变异数） 1.题目间共变量统计量（题目变异数的平均数、最大与最小值、变异数） 1.题目间间相关系数统计量（题目变异数的平均数、最大与最小值、变异数）
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– 由相关系数矩阵判断： 若相关系数高，则表示 试题同构型相近，可以 考虑合并 – 删除试题后，此试题与 整体问卷结果之相关性 判断，若信度系数太低， 表示此试题与整体问卷 较不一致，可以考虑删 除此试题。 – 删除此一试题后之 Cronbach’s α系数可与 整体问卷之Cronbach’s α系数比较，以判断是否 删除该试题。
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。
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a
只要我有需要，我可以獲得專業人員的有效協助。 1. 8 % 我經常獲得其他機構或單位廠商的支援而有效推動工作。 6.3% 我的工作經常因為預算、財務或資金的問題而有所阻礙。 7.2% 我的工作經常因為各種法規 、規定與規則限制而有所阻礙。 4.9% 對於我們工作上的需要，公司會盡量滿足我們。 我的工作夥伴與團隊成員具有良好的共識。 我的工作夥伴與團隊成員具有一致的目標。 我的工作夥伴與團隊成員能夠相互支持與協助。 1. 8 % 2. 2 % 1. 3 % 1. 3 % .9% 2. 2 %
遺漏 檢驗 2. 2 % .4% 3. 6 % 2. 2 % .4% .0% 1. 3 % .9% .4% .4% 2. 7 % .4%
平均數 標準差 2 .7 7 2 .8 6 1 .8 0 2 .5 8 2 .5 3 2 .0 9 2 .6 0 1 .9 4 2 .3 9 2 .2 9 2 .8 2 2 .8 7 2 .8 3 2 .3 2 2 .7 0 2 .2 3 2 .7 9 2 .9 8 3 .1 2 3 .2 0 3 .1 5 2 .7 1 .9 3 .8 9 .8 5 .9 7 .9 8 .9 4 .9 4 .8 6 .8 8 .8 9 .8 9 .8 5 .9 1 .9 6 .9 4 .9 8 .8 9 .8 0 .7 8 .7 9 .8 5 .4 7
Q6与Q13之项目平均数明显偏低(落于1.5个 标准偏差之外)
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描述统计评估法
题目变异数评估法： 变异量若太小，代表 低变异量
– 通常以标准偏差<0.75为检 验标准。
偏态与峰度评估法： 偏态明显。
– 通常以偏态系数接近正负 1为基准
低变异量
偏态明显 Q24、Q25、Q26、Q27偏态系数高于0.7
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描述统计评估法
平均数评估法：过高或过低之平均数代表偏离。 通常以项目平均数超过全量平均数之正负1.5个标准 偏差为检验标准
敘述統計 總量表 有效的 N (完全排除) 個數 223 223 最小值 1.12 最大值 3.90 平均數 2.7122 標準差 .4718
全量平均数之正负1.5个标准偏差范围 =2.71221.5(0.4718) =[2.00,3.42] 平均数偏离
信度分析：共变与相关矩阵
共变矩阵(Covariance Matrix):列出题目两两共变数。对角线所 列出为各题的变异数。 相关矩阵(Correlation Matrix):列出题目两两相关系数
Covariance Matrix Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q7 Q1 .8653 .4777 .4751 .5066 .4329 .5914 Q2 .8005 .4104 .3812 .4183 .4787 Q3 .9261 .3532 .3476 .5274 Q4 Q5 Q7
Q50标准偏差偏 小
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同构型检验（信度功能）
步骤一 选取量 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。点 选统计量。
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同构型检验（信度功能）
步骤三 选取删除项目后之 量尺摘要。
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Alpha =
.9444
1.项目与总分相关: ****** Method 1（space saver）will be used for this analysis ****** R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E（A L P H A） Item-total Statistics Scale Scale Corrected Mean Variance ItemAlpha if Item if Item Total if Item Deleted Deleted Correlation Deleted Q1 132.9119 483.3593 .6351 .9425 Q2 132.8176 484.3906 .6275 .9425 Q18 132.7987 486.0225 .5953 .9427 Q20 132.9874 503.3290 .1262 .9456 …..(略) Q45 132.6855 485.9511 .6308 .9426 Q47 133.1195 493.8147 .3840 .9440 Q48 133.1006 487.8632 .4837 .9434 Q49 132.5723 487.7020 .5801 .9429 Q50 132.5660 492.9687 .5208 .9433 N of Cases = 159.0 N of Items = 50 全量表之信度系数 Alpha = .9444
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测验发展资料分析:项目分析
分析方法
項目描述統計 item descriptive statistics
目的與內容
判斷方式
運用各項目的描述 1. 平均數：越接近中間值越佳 統計資料來檢驗項 2. 標準差：越大越好 目的好壞 3. 最大與最小值：應觸及兩端點
相關分析法 運用各項目與相對 相關越高，題目越佳 (項目與總分相關) item-scale 應總分的相關係數 (item-total) correlation 來檢驗項目的好壞 內部一致性效標法 (小樣本分析) small group analysis 運用預試樣本極端 將全體樣本依某一總分依前後 27%極端區分 組平均數差異檢定 為高低組，比較二組在各題平均數上的差異是 來檢驗項目的好壞 否顯著
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项目分析的策略
题目总分相关法（相关分析技术）
– 计算每一个项目与总分的简单积差相关系数，一般要求在 0.3以上，且达统计之显著水平。 – SPSS软件为项目分析提供了一项校正项目总分相关系数 (corrected item-total correlation)的相关系数，使研究者清 楚辨别某题目与其他题目之相对关联性。
内部一致性效标法（小样本分析）
– 又称为极端组检验法，系将预测样本在该量表总分之高低， 取极端的 27% 分为高低两组，并计算两极端组的得分平均 数。 – 具有鉴别度的题目在两极端组的得分，应具有显著的差异。
因素分析法
– 以因素负荷量来判断个别项目与相对因素的关系
5
项目分析范例
采用「组织创新气氛知觉量表」(邱浩政， 1999)，量表用以测量组织环境对于创意行 为有利的程度。 数据搜集方式：访谈，自由反应问卷 预测样本：217位来自制造业、军公教人员、 与服务业之受访者 经进行项目分析与因素分析后，由50题题 目保留其中31题，完成正式题本建立。
信效度检验
– 提供各项客观指标，作为测验与量表良窳程度 的具体证据。
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项目分析的策略
遗漏值的数量评估法
– 检验受测者是否抗拒或难以回答某一个题目，导致遗漏 情形的发生。过多的遗漏情形表示该题目不宜采用。
描述统计评估法
– 利用各题目的描述统计量来诊断题目的优劣。
如题目平均数评估法：各题目之平均数应趋于中间值，过于极端 值平均数代表偏态或不良试题，无法反应题目之集中趋势。 题目变异数评估法： 一题目之变异量若太小，代表者达题情形 趋于一致，题目之鉴别度低，属于不良的题目。 偏态与峰度评估法。
项目分析实际范例
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项目分析操作程序
1. 选取分析→报表→观察值摘要 2. 选取所欲分析的题目移至变量列表中 3. 进入统计量对话框，选取平均数、标准偏
差、偏态、峰态等各种描述统计选项，移 至列表中 4. 按确定执行
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项目分析输出结果
高遗漏题目
其中有五题遗漏值 超过5% 分别为 Q19,Q20,Q41,Q42, Q43 这些高遗漏值倾向 于优先删除，但仍 须与其他指标合并 考虑