量表的信度与效度分析 PPT
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差、偏态、峰态等各种描述统计选项，移 至列表中 按确定执行
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
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
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
– 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）
步骤一:选取统计分析 中的量尺法中的信度 分析
(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
鑑 別 指 數 (適 用 於 成 就 測 驗 )
運用各題通過人數 比率來檢驗項目的 好壞
1. 將 全 體 樣 本 依 某 一 總 分 區 分 極 端 的 27-33% 受試者編入 k 變項
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
信度分析的步骤
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
Q50标准偏差偏 小
偏态明显 Q24、Q25、Q26、Q27偏态系数高于0.7
同构型检验（信度功能）
步骤一 选取量 尺法中的信度 分析
.9425
Q2
132.8176 484.3906 .6275
.9425
Q18
132.7987 486.0225 .5953
.9427
Q20
132.9874 503.3290 .1262
…..(略)
.9456
Q45
132.6855 485.9511 .6308
.9426
Q47
133.1195 493.8147 .3840
– 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
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。
项目分析实际范例
项目分析操作程序
选取分析→报表→观察值摘要 选取所欲分析的题目移至变量列表中 进入统计量对话框，选取平均数、标准偏
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
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
敘述統計 個數 最小最 值大平 值均標 數準差 總量表 223 1.12 3.920.7122.4718 有效的 2N23(完全排除)
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 Q6与Q13之项目平均数明显偏低(落于1.5个 标准偏差之外)
Item-total Statistics
Scale Scale Corrected
Mean Variance Item-
Alpha
if Item if Item Total
if Item
Deleted Deleted Correlation Deleted
Q1
132.9119 483.3593 .6351
.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 全量表之信度系数
N of Items = 50
Alpha = .9444
步骤二 选取所预分析 的变项移至清单中。点 选统计量。
步骤三
选取删除项目后之 量尺摘要。
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）
– 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。
项目分析的策略
题目总分相关法（相关分析技术）
测验发展资料分析:项目分析
分析方法
目的與內容
Baidu Nhomakorabea
判斷方式
項目描述統計 item descriptive statistics
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 目的好壞
2. 標準差：越大越好
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
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
大家有疑问的，可以询问和交流
可以互相讨论下，但要小声点
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
– 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）
步骤一:选取统计分析 中的量尺法中的信度 分析
(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
鑑 別 指 數 (適 用 於 成 就 測 驗 )
運用各題通過人數 比率來檢驗項目的 好壞
1. 將 全 體 樣 本 依 某 一 總 分 區 分 極 端 的 27-33% 受試者編入 k 變項
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
信度分析的步骤
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
Q50标准偏差偏 小
偏态明显 Q24、Q25、Q26、Q27偏态系数高于0.7
同构型检验（信度功能）
步骤一 选取量 尺法中的信度 分析
.9425
Q2
132.8176 484.3906 .6275
.9425
Q18
132.7987 486.0225 .5953
.9427
Q20
132.9874 503.3290 .1262
…..(略)
.9456
Q45
132.6855 485.9511 .6308
.9426
Q47
133.1195 493.8147 .3840
– 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
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。
项目分析实际范例
项目分析操作程序
选取分析→报表→观察值摘要 选取所欲分析的题目移至变量列表中 进入统计量对话框，选取平均数、标准偏
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
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
敘述統計 個數 最小最 值大平 值均標 數準差 總量表 223 1.12 3.920.7122.4718 有效的 2N23(完全排除)
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 Q6与Q13之项目平均数明显偏低(落于1.5个 标准偏差之外)
Item-total Statistics
Scale Scale Corrected
Mean Variance Item-
Alpha
if Item if Item Total
if Item
Deleted Deleted Correlation Deleted
Q1
132.9119 483.3593 .6351
.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 全量表之信度系数
N of Items = 50
Alpha = .9444
步骤二 选取所预分析 的变项移至清单中。点 选统计量。
步骤三
选取删除项目后之 量尺摘要。
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）
– 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。
项目分析的策略
题目总分相关法（相关分析技术）
测验发展资料分析:项目分析
分析方法
目的與內容
Baidu Nhomakorabea
判斷方式
項目描述統計 item descriptive statistics
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 目的好壞
2. 標準差：越大越好
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