信度效度分析

1、信度和效度分析，信度，1。可靠性的意义所谓的可靠性是测量测试结果的无误差程度和一致性程度。可靠性基于测量方差理论。(2)测量误差的意义和来源测量误差可分为系统误差和随机误差。总的来说，大多数错误是系统性的(偏离)。所谓的系统误差也被认为是恒定误差。然而，随机误差不是一个恒定的误差，它可能是由情境因素或受试者的暂时情绪引起的。测量误差的可能来源如下：1 .被申请人产生的错误；2.情境因素产生的错误；3.测量员产生的误差；4.测量工具产生的误差；3.从数学角度解释错误；4.测量可靠性的方法；1.重测方法：重测信度是允许同一组受试者在第一和第二时间段内被测试两次。相关系数是从两次测试的结果中计算出来

2、的，这个系数被称为测试重复性。对半可靠性：对半可靠性是将测试对象分成两半，然后将前半部分的问题与后半部分的问题联系起来。如果相关度非常高，则意味着对半可靠性非常高，这将测试测量的均匀性。为了使不同水平的受试者能够清楚地理解问卷中问题的含义，有时同一份试卷有两份以上的副本，一组受试者使用第一份试卷，同一组或另一人使用第二份试卷，两次考试结果的相关系数就是副本的可靠性。库德-理查森信度的目的是分析项目之间的一致性。在估计可靠性时，最常用的公式是库里20号公式：其中k:表示整个测试中的问题数：表示整个测试中每个问题的正确答案和错误答案的百分比的乘积的和S2:表示测试总得分的方差，而L.J .克朗巴赫

3、创建另一个系数。公式如下：其中：用于估计可靠性：测试中的问题总数：测试的总方差：问题和另一个问题的总方差、协方差矩阵(因子1)。利用上面的公式，我们可以发现因子1的值是：有效性，1。有效性的含义所谓的有效性是指测量工具是否能真正测量研究者想要测量的问题。有效性类别1。内容效度：根据研究者的专业知识，对所选量表是否能正确测量研究所想要测量的内容的主观判断。2.与标准相关的有效性：所谓的与标准相关的有效性是指比较两者是否与使用中的其他测量工具相关。建设性有效性：如果研究人员想知道一个测量工具真正测量的是什么，那就是关心它的建设性有效性。4.法理有效性):理论有效性有时被称为“法律似有效性”。理论上

4、的有效性是基于对从理论构建的形式假设中导出的构建和测量项目的清晰调查。第一，信度和效度的关系，信度和效度的关系及其影响因素，案例一，弹孔分散在目标中，没有一致性，这意味着在测量方面没有信度和无效性。情况2，虽然子弹痕迹集中，即一致，但它们不在目标的中心，这是从测量的角度来看的置信度无效的程度。案例3是一个具有有效性和可靠性的良好衡量标准。第二，影响信度和效度的因素、信度和效度之间的关系及其影响因素、量表的信度和效度以及潜在变量的测量通常采用量表或问卷进行测量，评价量表质量的标准是信度和效度。一、信度二、效度，信度1/2，信度指测试结果(受试者的答案)的稳定性和可靠性(信任度)。可靠性测量有三种

5、类型：稳定性、等效性和内部一致性。稳定性：同一组受试者在使用同一测试前和使用后进行两次测试，然后根据测试成绩计算相关系数等价性：一组测试的多个副本被交替使用，相关系数是根据一组受试者在不同副本测试中的分数来计算的。内部一致性：是指量表是否能衡量一个单一的概念，并反映组成量表的项目的内部一致性程度。该量表的信度为2/2。量表信度的检验方法是克朗巴赫系数。确定系数的标准如下：所有问卷主题一起计算，以计算Cronbach系数。每个主题都被单独检查。根据每个因素组成部分所属的调查问卷，计算其克罗巴克系数。例1，例1:一项研究设计了关于“商店服务属性”的问卷初稿。为慎重起见，选择了30名受试者进行预测试

6、(结果如数据文件：服务属性预测试。sav)。测试结果出来后，这些项目是否具有内部一致性？1.单击分析/缩放/可靠性分析2。程序操作3。分析结果，实施例1和2。程序运行，分析结果1/2，系数=0.7984，表明15个题目的测量结果内部一致性具有较高的可信度。如果你想提高可靠性，你可以根据“正确编辑项目-总计相关”和“删除项目”栏中的数字来判断，删除这些项目可以提高内部一致性。价格-0.0693的“校正项-总相关”的数字表明“价格”和总得分之间的相关性非常低。如果删除，系数可以增加到0.8156。分析结果为2/2，有效性为1/2。量表有三种类型的效度：内容效度、标准相关效度和结构效度。内容有效性内

7、容有效性是指测量内容的适当性。标准相关效度标准相关效度是指预测或估计测量工具内容的能力。效度2/2，构念效度构念效度(或构念效度)是指问卷或量表能够测量理论构念或特质的程度。结构效度有两种类型：收敛效度和差异效度。测试量表是否具有结构效度最常用的方法是因子分析。在相同的因素维度中，如果每个主题的因素负荷较大(一般大于0.5)，则获得的“收敛效度”更高。非从属因素维度中问卷项目的因素负荷越小(一般小于0.5)，其“差异效度”就越大。例2，例3，例2，一项研究探讨了超市中“商店服务属性”的内容。通过文献回顾和专家学者的删除，本研究设计了一个包含15个主题和5个量表的问卷来测量“商店服务属性”。今天

8、，97名受访者被选中并被要求填写问卷。请问测量结果对于“商店服务属性”的内容是否具有建设性的有效性？(数据文件：存储服务属性。sav)1。单击分析/数据简化/因子2。程序操作3。分析结果，实施例2，2。程序运行，分析结果-1，KMO=0.806，巴特利特斯特奇-SQ=426.339(西格=0.0001)。在提取原则下，共提取了5个因子，累积解释方差为65.041%。分析结果-2，因子1包含6个变量，但因子1中的“商店印象”项的负荷小于0.5，不具有收敛效度，因子2中的负荷也为0.457，不具有区分效度。至于“质量”问题，也有同样的问题。因此，必须删除这两个变量，并且必须重新执行因子分析。分析结果-3，重新执行结果如下：13个项目提取了4个因子面，累积解释方差为61.814%，低于前一个项目，但每个项目的因子负荷在因子面大于0.5，在其他因子面小于0.5。因此，测量结果在因子分析法下，将“商店服务属性”分为四个方面，具有结构效度。实施例3在进行了问卷的有效性分析之后，进行了各因素成分的可靠性分析。从实施例2中，找出了每个因素组件，现在测试了每个组件的可靠性。1.单击分析/缩放/可靠性分析2。程序操作3。分析结果，实施例3和2。程序操作。分析结果-1。结构组成部分3:售后服务