spss信度和效度分析怎么做:信度分析信度(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)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。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,对同一组访问对象在尽可能相同的情况下,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著性检验方法,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项目分为两半,计算两半得分的相关系数,进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数,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尽可能相等的两半,计算二者的相关系数(rhh,即半个量表的信度系数),最后用斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式:求出整个量表的信度系数(ru)。二、效度分析效度(Validity)即有效性,它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型:内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法,其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。1、单项与总和相关效度分析表面效度(Face Validity)。也称为内容效度或逻辑效度,指的是测量的内容与测量目标之间是否适合,也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度,它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果,即计算每个题项得分与题项总分的相关系数,根据相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项,应将其逆向处理后再计算总分。2、准则效度分析准则效度(Criterion Validity)。又称为效标效度或预测效度。准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量(准则变量)的值相比是否有意义。根据时间跨度的不同,准则效度可分为同时效度和预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论,选择一种指标或测量工具作为准则(效标),分析问卷题项与准则的联系,若二者相关显著,或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异,则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中,选择一个合适的准则往往十分困难,使这种方法的应用受到一定限制。3、结构效度分析建构效度(Construct Validity)。是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析所采用的方法是因子分析。最关心的问题是:量表实际测量的是哪些特征?在评价建构效度时,调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。有的学者认为,效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量(题项)中提取一些公因子,各公因子分别与某一群特定变量高度关联,这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中,用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度,共同度反映由公因子解释原变量的有效程度,因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。
效度指测验的正确性和有效性,即测验能够测到被测量对象的真实水平的程度。信度分析的作用是检验结果的一致性或稳定性,信度大小的衡量标准是信度系数,信度系数越大,说明越可信,信度系数在以上为信度最好,为可接受的范围。效度分析的作用是,检验被调查者是否理解了问卷设计者的意图,也就是问卷是否有效达到了调查的目的。
1、在spss的主界面中,需要选择分析并点击降维里面的因子分析。
2、下一步弹出新的对话框,直接设置相关的变量并打开选项。
3、这个时候如果没问题,就继续按照图示进行确定。
4、这样一来等看到对应的结果以后,即可做信度和效度分析了。
在论文写作中,导师常常告诉我们,调研要有信效度检验,那么信度、效度是什么?怎么分析信效度呢? 信度是指测量的可信程度。 我们来看一个比较理想的状态。当我们用一个测量工具,对我们需要测量的对象测量了很多次后,得到的结果都是一样的。这时我们可以说这个测量工具是可以信赖的。 但是现实中,由于随机误差的影响,不可能达到这种状态。 那么我们怎么评估我们的测量工具是可以信赖的呢? 我们可以计算我们用自己的测量工具得到的结果与理想状态的差距。如果差距越小,那么我们的测量工具就越可靠。 这个差距就是信度。 信度有不同的指标,我们只要明白什么时候用什么指标来检验信度就可以了。剩下的计算,统计软件可以帮我们完成,我们只要选择我们需要的计算公式进行计算,就能得出我们想要的结果。 效度则是考察我们使用的测量工具是否能有效度量我们要测量的变量。 较为公认的说法是,效度分为三种:内容效度、校标效度和构念效度。 内容效度指问题的撰写是否能准确反映测量的初衷。 校标效度指测量工具与某个公认的标准的关系是否紧密。(研究目的是测量是否能较为准确地进行预测。) 构念效度指测量工具能测量出的结果和理论预测或理论结论之间的关系是否紧密相关。(研究目的是验证理论用于测量的有效性。)那么文献中经常看到的表面效度,聚合效度,区别效度呢? 表面效度:题项的表述是否明确、清晰、规范。(一般依据专家的意见来检验,具有主观性,不够牢靠。) 构念效度包含区分效度,聚合效度。当测量对象包含较为复杂的相互关系时,需要细化分析了。 区别效度:一个测量中,不同项目得到的测量结果能够得到区分。 聚合效度:测量一个特征的项目中,项目中不同题项应该指向同一相同特征。 那我们具体要怎么做呢? 和信度一样,我们只要了解在什么情况下用什么指标检验效度就好,剩下的计算软件会帮我们完成。在写文章时,我们只要依据自己的问卷或量表,选择合适的信度、效度检验指标,利用软件计算出结果,就可以验证问卷或量表设计是否可信、有效了。
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