量表信效度分析
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
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。
简述量表信度和效度的含义及检验方法
简述量表信度和效度的含义及检验方法摘要：一、量表信度含义及检验方法1.信度定义2.信度检验方法a.内在信度b.外在信度二、量表效度含义及检验方法1.效度定义2.效度检验方法a.内容效度b.结构效度c.准则效度三、提高量表信效度的措施1.编制阶段2.测试阶段3.结果分析阶段正文：量表是研究中常用的一种工具，用于测量某种现象或变量。
而量表的信度和效度则是衡量其测量工具质量的重要指标。
本文将简要介绍量表信度和效度的含义及检验方法。
一、量表信度含义及检验方法1.信度定义信度指的是测量工具的稳定性和一致性。
一个具有高信度的量表，能够在不同时间、不同测试者和不同测试环境下，得出一致可靠的测量结果。
2.信度检验方法（1）内在信度内在信度主要体现在量表内部各项指标之间的一致性。
可以通过计算各项指标的相关系数、Cronbach"s Alpha系数等来检验。
（2）外在信度外在信度是指量表在不同测试者、不同时间、不同测试环境下的稳定性。
可以通过复本信度、测试-重测信度、内部一致性信度等方法进行检验。
二、量表效度含义及检验方法1.效度定义效度是指测量工具能够准确测量其所要测量的对象的程度的指标。
一个具有高效度的量表，能够准确地反映所要测量的现象或变量。
2.效度检验方法（1）内容效度内容效度主要体现在量表是否全面、准确地反映了所要测量的对象。
可以通过专家评审、文献调研等方法进行检验。
（2）结构效度结构效度是指量表的结构是否符合理论模型。
可以通过因子分析、结构方程模型等方法进行检验。
（3）准则效度准则效度是指量表的测量结果与已有的公认标准之间的相关性。
可以通过相关分析、回归分析等方法进行检验。
三、提高量表信效度的措施1.编制阶段在量表编制阶段，要充分调研相关领域的研究，确保量表内容的全面性和准确性。
同时，要遵循科学的编制方法，确保量表的结构合理。
2.测试阶段在测试阶段，要严格控制测试环境、测试者和测试时间等因素，以减少误差。
测量量表的信度和效度
信度和效度的概念
内容效度
效度
指测量量表的准确性，即量表是否真实 反映所要测量的内容或特质。效度分为 内容效度、结构效度和验证效度。
专家对量表内容的评价，确保量 表内容与测量目的相符合。
信度
指测量量表的可靠性，即多次测量结果 的一致性程度。信度高的量表在相同条 件下重复测量，其结果具有一致性。
结构效度
通过因子分析、相关分析等方法 检验量表的结构是否符检验其一致性程度。
02 信度分析
重测信度法
定义
重测信度法是指在不同时间对同一组被试者进行重复测量，通过 比较两次测量的结果来评估量表的稳定性。
适用范围
适用于评估短期内量表的稳定性，但不适合评估长期内的稳定性。
根据测量目的和范围， 设计量表的框架和题目。
预测 试和 修订
在小范围内预测试量表， 根据反馈进行修订和完
善。
大规 模施 测和 数据 分析
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测量量表的信度和效度
contents
目录
• 引言 • 信度分析 • 效度分析 • 信度和效度的关系 • 信度和效度在实践中的应用
01 引言
测量量表的意义
测量量表是评估个体或群体特征的重 要工具，广泛应用于心理学、社会学 、经济学等领域。
通过测量量表，可以对个体的心理状 态、行为特征、能力水平等进行量化 评估，为研究和实践提供客观、准确 的依据。
Cronbach's Alpha系数
定义
适用范围
计算方法
Cronbach's Alpha系数是一种评估量 表内部一致性的方法，通过计算量表 中各项目之间的相关性来评估量表的 可靠性。
量表信效度
结果
• 效度检验结果 条目内容效度指数（I-CVI）和量表内容效度指数（S-CVI） 均为1.00。 通过检查患者MARS-A得分和两个用药问题 之间的相关性评价结构效度， 结果没有症状仍每天使用 ICS的患者更可能被MARS-A定义为依从性好（OR：4.00， 95%CI：2.54～6.30，P＜0.01）；同样，认为ICS为控制 哮喘的（而不是急救的）药物的患 者 更 可 能 被 MARSA 定 义 为 依 从 性 好 （OR：3.59，95%CI：1.04～ 12.45，P=0.04）。
量表
量表的定义
量表是由若干问题或自我评分指标组成的 标准化测定表格，用于测量研究对象的某 种状态、行为或态度。量表又常称为测量 工具（instrument）。
量表的适用范围
1.无法直接测量的指标，如疼痛、失眠等。
2.抽象的概念和态度，如幸福感、满意度等。
3.复杂的行为或神经心理状态，如认知障碍、 儿童多动症等。
量表的引进
• 量表的回译及预实验 • 确定量表的中文译本准确无误后，再请两名不了
解源量表的我国研究者将该量表回译成英文，然 后由研究者与两人讨论，合并回译量表。将回译 好的量表反馈给原作者征求意见， 作者表示一致 性较好，可以使用。之后选取10例患者进行预试 验， 患者填写完量表后访谈其对条目的反应及建 议， 进行进一步修改和文化调试。患者均表示能 理解量表各条目，填写时间为1～2min。
量表度效度分析
1、内容效度（content validity):量表的各条目 是否测定其希望测定的内容，即测定对象对问 题的理解和回答是否与条目设计者希望询问的 内容一致。
2、标准关联效度（criterion-related validity): 又称标准效度，是以一个公认有效的量表作为 标准，检验新量表与标准量表测定结果的相关 性，以两种量表测定得分的相关系数表示标准 效度。
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
《量表信效度分析》课件
量表的修订原则
01
02
03
04
反馈性原则
修订量表时应充分考虑使用者 的反馈意见，对量表进行必要
的调整和改进。
动态性原则
随着研究和实践的发展，量表 应不断更新和改进，以适应新
的研究需求和实践需要。
标准化原则
修订量表时应遵循标准化原则 ，确保量表的一致性和可比性
。
实用性原则
修订量表时应考虑其实用性， 确保量表易于使用、易于操作
科学性原则
量表的编制应基于科学理论和 实践经验，确保量表的内容和
结构合理、准确。
系统性原则
量表的编制应考虑各因素之间 的相互关系，确保量表能够全 面反映研究对象的特征和状况 。
可操作性原则
量表的编制应考虑实际应用的 需要，确保量表易于操作、易 于理解。
针对性原则
量表的编制应针对研究目的和 研究领域的特点，确保量表能
《量表信效度分析》PPT课 件
目录
• 量表信度分析 • 量表效度分析 • 量表的编制与修订 • 量表的应用与价值 • 量表信效度的实例分析
01 量表信度分析
信度的定义
信度：指测量结果的 稳定性、一致性、可 靠性。
信度分析的方法主要 有Cronbach's Alpha系数、重测信 度法等。
信度分析的目的是检 验量表的稳定性和一 致性。
分析数据
采用统计分析方法，检验量表 的结构和内容是否符合理论构 想和测量目标。
确定测量目标
明确测量目标和测量范围，为 量表设计提供依据。
收集数据
采用合适的方法收集数据，保 证数据质量和数量。
总结结论
根据数据分析结果，得出量表 的效度结论，并提出改பைடு நூலகம்意见 和建议。
1、简述量表信度和效度的含义及检验方法。
1、简述量表信度和效度的含义及检验方法。
1.引言1.1 概述在心理学和社会科学研究中，量表是研究者收集数据和评估心理现象的常用工具。
量表信度和效度是评估量表质量的重要指标，影响着研究结果的可靠性和有效性。
量表信度是指量表测量结果的稳定性和一致性，表示在相同条件下，量表能够得出相似或一致的结果。
具有高信度的量表能够在重复测试中获得相似的分数。
如果一个量表的信度较低，那么对于同一个人在不同时间或不同测评者之间得到的结果可能会有较大的差异。
常见的量表信度检验方法包括重测信度和内部一致性信度。
重测信度是通过对同一受试者在不同时间点进行重复测量来评估量表的信度。
该方法通过比较两次测量结果之间的相关性或一致性来确定量表在时间上的稳定性。
一种常用的重测信度检验方法是计算测量结果的相关系数，如皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数。
内部一致性信度是通过量表中各个项目之间的相关性来评估量表的信度。
这种方法可以反映一个量表内部各项是否协调一致，即一致的测量同一个构念或特质。
常见的内部一致性信度指标包括Cronbach's alpha系数和切分半信度。
量表效度是指量表能否准确地测量到所要评估的心理现象或特质，即量表能否有效地反映研究对象的真实状态。
具有高效度的量表能够准确地评估所研究的心理现象。
常见的量表效度检验方法包括内容效度、构效度和准确度效度。
内容效度是指量表是否全面、完整地涵盖所要评估的内容范围。
评估内容效度常常需要通过专家评审和已有文献综述等方法来进行。
专家评审可以评估量表的项目是否合理、明确地反映所要评估的特质，从而确保量表的内容效度。
构效度是指量表能否测量到所要评估的构念或特质。
构效度可以通过因素分析、相关分析和已有理论与研究结果的比较等方法来检验。
通常，构效度检验需要通过对量表结果与其他相关测量结果之间的关系进行比较，以确定量表所测量到的特质与其他测量结果的一致性。
准确度效度是指量表在预测行为或事件上的准确性。
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。
8
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)
量表的信度与效度计算
2、效标效度的举例
• 用高考的成绩，作为预测学生大学期间学业成绩的效标
（是否有研究结果表明，这两者之间是有密切相关关系的）
• 设计测量人们现代化观念的量表时，媒介接触行为可 能是主要的效标之一
（很难设想不看报、不听广播的人会具有现代化的观念）
可考虑以媒介接触频度、时间、内容等为具体的效标
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
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）
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
3、结构效度---项目分析法 （难易度） 量表中各个题项的“难易度”和“鉴别度”
难易度=(PH+PL)/2 PH和PL分别表示高分组和低分组的通过率
3、结构效度---项目分析法 （难易度）
通过率的计算方法：
• 将反向题作逆向处理后，计算累加量表的总分 • 总分按由小到大的顺序排列，划分成人数相等的四个组 • 分数最高和最低的两个组分别为“高分组”和“低分组” • 计算这两组的被访者在每个题项上的“通过率” PH和 PL
量表的信度与效度介绍
量表的信度与效度介绍other **:【**】释出时间:202X-3-14 浏览: 277 访问者: .问卷调查法是教育研究中广泛採用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取资讯的工具，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，是指採用同一方法对同一物件进行调查时，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数。
信度指标多以相关係数表示，具体评价方法大致可分为三类：稳定係数（跨时间的一致性），等值係数（跨形式的一致性）和内在一致性係数（跨专案的一致性）。
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，对同一组访问物件在儘可能相同的情况下，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着性检验方法，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专案分为两半，计算两半得分的相关係数，进而估计整个量表的信度。
折半信度属于内在一致性係数，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儘可能相等的两半，计算二者的相关係数（rhh，即半个量表的信度係数），最后用斯皮尔曼-布朗（spearman-brown）公式：求出整个量表的信度係数（ru）。
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。
量表信效度分析
32
3.条目的敏感性分析
发作 担忧1 发作 担忧2 发作 担忧3 发作 担忧4 发作 担忧5 总生 活质量 1 总生 活质量 2 感情 幸福1 感情 幸福2 感情 幸福3 感情 幸福4 感情 幸福5 精力 /疲劳 1 精力 /疲劳 2 精力 /疲劳 3 精力 /疲劳 4 认知 1 认知 2 认知 3 认知 4 认知 5 认知 6 药物 作用1 药物 作用2 药物 作用3 社会 功能1 社会 功能2 社会 功能3 社会 功能4 社会 功能5 中国 调适1 中国 调适2
Cr onbach's Alpha Based
on Standardized
Items .882
N of Items 5
发作担忧（sw）的Cronbach 系数
• sw:0.883 • oq:0.751 • ew:0.780 • ef:0.758 • cog:0.871 • me:0.804 • sf:0.849 • cn:0.567
30.859
198
认知5
67.68
28.170
198
认知6
43.03
29.854
198
药物作 用1
34.50
29.359
198
药物作 用2
40.15
31.926
198
药物作 用3
45.4532.330 Nhomakorabea198社会功 能1
54.75
34.386
198
社会功 能2
56.34
31.086
198
社会功 能3
58.33
量表测量的内容与所要测量的内容之间的 符合情况，即测定对象对问题的理解和回 答是否与条目设计者希望询问的内容一致。
量表的信度效度检验知识讲解
量表的信度效度检验第六章量表的信度效度检验我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠，是否有适用性？这就需要评价量表的信度和效度。
从理论的观点来看，一个良好的测量工具（量表）应具有足够的效度和信度。
一、信度检验信度（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\替换形式）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。
信度表示的方法主要有以下四种：1、稳定性系数稳定性系数是采用同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间内进行两次测量，用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低，连皮尔逊积差相关系数即是信度系数，也称为重测信度，或再测信度。
两次测量，如果间隔时间过长，调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变，如果间隔时间过短，则受到上次调查记忆的影响。
适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容，也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。
适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同，一般来说，年幼儿童，间隔时间要小，年长者，间隔时间可以延长。
并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。
在最后提交调研报告时，要对间隔时间加以说明，报告间隔的时间。
2、等值系数（复本信度）用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度，复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。
复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度，是等值系数。
复本类似于考试中得A、B卷，如果一个人在A卷和B卷的得分相同，就说明考题具有信度；如果两者差异很大，则缺乏信度。
复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的，两个复本要满足以下几个条件：两个复本测量的是同一种特征。
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分半信度较少被应用原因：
由于其结果不稳定，因为随机分成两个半 表的结果很多，特别是条目数量较多时。 由于 系数是所有可能的分半信度的平均值， 因此可以代表分半信度。
• 内部一致性信度(internal consistent reliability)
是分半信度的推广。无需将条目分为两个部分，而是以 条目之间的联系程度对信度作出估计。
2.描述统计量
Item Statistics 发 作 担 忧 1 发 作 担 忧 2 发 作 担 忧 3 发 作 担 忧 4 发 作 担 忧 5 总 生 活 质 量 1 总 生 活 质 量 2 感 情 幸 福 1 感 情 幸 福 2 感 情 幸 福 3 感 情 幸 福 4 感 情 幸 福 5 精 力 /疲 劳 1 精 力 /疲 劳 2 精 力 /疲 劳 3 精 力 /疲 劳 4 认 知 1 认 知 2 认 知 3 认 知 4 认 知 5 认 知 6 药 物 作 用 1 药 物 作 用 2 药 物 作 用 3 社 会 功 能 1 社 会 功 能 2 社 会 功 能 3 社 会 功 能 4 社 会 功 能 5 中 国 调 适 1 中 国 调 适 2 Mean 43.74 50.24 44.19 41.92 37.25 57.12 54.80 64.65 58.89 57.98 65.15 55.96 49.39 55.66 65.35 62.93 55.15 46.30 55.15 58.59 67.68 43.03 34.50 40.15 45.45 54.75 56.34 58.33 39.90 44.95 67.42 63.13 Std. Deviation 31.222 32.778 34.599 34.413 30.514 20.209 15.802 25.858 26.290 24.925 32.301 29.130 23.900 25.156 25.522 25.200 28.795 30.152 29.423 30.859 28.170 29.854 29.359 31.926 32.330 34.386 31.086 37.952 33.968 32.353 34.713 34.233 N 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198 198
4.相关阵分析(Inter-Item Correlation Matrix) 主要考察相关系数比较大的情况。相关系数 太大，提示有关条目的内容可能重复，为取 舍的参考依据之一。
5.条目的方差分析
ANOVAa Sum of Squares 1952019 542356.3 3705299 4247656 6199675 df 197 31 6107 6138 6335 Mean Square 9908.728 17495.365 606.730 692.026 978.639 F 28.836 Sig .000
通常用克朗巴赫 系数（Cronbach’s alpha）表示，它 取值在0到1之间，其值越大，信度越高。一般认为克朗 巴赫 系数应达到0.7以上。
系数根据一次测量的结果即可算得，使用简便，利用
信息充分，在实际工作中广为采用。
信度分析实例：某研究应用癫痫患者生活质量评定量表（QOLIE-33） 对198名癫痫患者进行调查，量表结构见下表，分析该量表总的信度 和各因素的信度。
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。 通常用两次测量的量表得分的简单相关系数r表示， 一般要求达到0.7以上。 原则上要求应在调查的主要内容还未发生变化的 期间内进行。
重测信度评价要对每个个体进行两次测量， 比较麻烦。为此，人们更愿意采用一次性 测量的评价方法，分半信度正是如此。
信度分析
信度(reliability)指调查表测量结果的可靠性、 稳定性和一致性，即精确度（precision）。 一般认为信度反映测量误差或观察误差也 即随机误差引起的变异程度。 常用指标：（1）重测信度 （2）分半信度 （3）内部一致性信度
• 重测信度（test-retest reliability）
Friedman' s Chi-Square 28.836 18.471
Sig .000 .000
Grand Mean = 53.00 a. Tukey's estimate of power to which observations must be raised to achieve additivity = 1.433. b. The covariance matrix is calculated and used in the analysis.
b ANOVA with Friedman's Test and Tukey's Test for Nonadditiv ity
Between People Within People
Between Items Residual
Nonadditivity Balance Total
Total Total
1.Cronbach 系数
Reliability Statistics Cronbach's Alpha Based on Standardized Items .941
Cronbach's Alpha .939
N of Items 32
Reliability Statistics Cronbach's Alpha ed on Standardized Items .882
Sum of Squares 1952019 542356.3 11175.014a 3694124 3705299 4247656 6199675
df 197 31 1 6106 6107 6138 6335
Mean Square 9908.728 17495.365 11175.014 604.999 606.730 692.026 978.639
发 作 担 忧 1 发 作 担 忧 2 发 作 担 忧 3 发 作 担 忧 4 发 作 担 忧 5 总 生 活 质 量 1 总 生 活 质 量 2 感 情 幸 福 1 感 情 幸 福 2 感 情 幸 福 3 感 情 幸 福 4 感 情 幸 福 5 精 力 /疲 劳 1 精 力 /疲 劳 2 精 力 /疲 劳 3 精 力 /疲 劳 4 认 知 1 认 知 2 认 知 3 认 知 4 认 知 5 认 知 6 药 物 作 用 1 药 物 作 用 2 药 物 作 用 3 社 会 功 能 1 社 会 功 能 2 社 会 功 能 3 社 会 功 能 4 社 会 功 能 5 中 国 调 适 1 中 国 调 适 2
量表信效度分析及其SPSS操作
调查问卷编制程序
• 采用开放式问卷对受测对象进行集体调查， 并对其中一部分对象进行访谈，了解真实 情况。
• 编写初始问卷。 • 对初测问卷的施测结果进行探索性因素分 析，依据相关指标剔除不当题项，确定问 卷的因素结构，形成正式问卷。
• 检验问卷的信度和效度：内部一致性信度、 分半信度、重测信度、内容效度、结构效 度以及效标效度。 • 对形成的正式问卷在群体中施测，用获得 的数据进行验证性因素分析，进一步检验 与修正问卷结构，并考察问卷实用性。
• 分半信度(split-half reliability)
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。 这实际上考察的是指标的一致性，因测量 同一特征的指标间关系密切，故具有一致 性则说明结果可信。
Cronbach's Alpha .883
N of Items 5
发作担忧（sw）的Cronbach 系数
• • • • • • • •
sw:0.883 oq:0.751 ew:0.780 ef:0.758 cog:0.871 me:0.804 sf:0.849 cn:0.567 除因素cn外，均大于0.70，可以说各个因 素的内部一致性信度较高。
Hotelling's T-Squared Test Hotelling's T-Sq uared 1251.387 F 34.220 df1 31 df2 167 Sig .000
Between People Within People
Between Items Residual Total
Total
Grand Mean = 53.00 a. The covariance matrix is calculated and used in the analysis.
6.多重交互作用检验与等均数检验
Scale Statistics Mean 1696.03 Variance 317079.3 Std. Deviation 563.098 N of Items 32
3.条目的敏感性分析
Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted 1652.30 1645.80 1651.84 1654.12 1658.79 1638.91 1641.24 1631.39 1637.14 1638.05 1630.88 1640.07 1646.64 1640.38 1630.68 1633.10 1640.88 1649.74 1640.88 1637.45 1628.36 1653.00 1661.53 1655.88 1650.58 1641.29 1639.70 1637.70 1656.13 1651.08 1628.61 1632.90 Scale Variance if Item Deleted 294214.998 291278.179 293432.767 290555.642 297179.371 304621.344 307583.545 302259.684 305355.162 304189.376 292912.206 297758.191 299110.271 301429.770 300428.503 301851.058 295155.851 296527.887 295540.745 296698.616 297321.992 297171.902 302172.780 302359.191 300154.596 294566.036 294780.886 295806.086 291791.903 290923.117 299863.158 306101.557 Corrected Item-Total Correlation .646 .699 .599 .683 .570 .540 .528 .498 .380 .446 .661 .581 .666 .544 .572 .527 .674 .598 .646 .578 .617 .584 .435 .390 .448 .571 .632 .480 .658 .719 .421 .259 Squared Multiple Correlation .706 .806 .696 .834 .658 .646 .648 .527 .469 .649 .762 .748 .645 .648 .728 .675 .734 .747 .799 .615 .680 .663 .662 .840 .827 .649 .777 .719 .771 .810 .556 .483 Cronbach's Alpha if Item Deleted .936 .935 .936 .935 .937 .937 .938 .937 .938 .938 .936 .937 .936 .937 .937 .937 .936 .936 .936 .937 .936 .937 .938 .939 .938 .937 .936 .938 .936 .935 .939 .940