信度的检验方法 :重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。
效度的检验方法 :内容效度、构想效度、效标效度。
1、重测信度法
这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测,计算两次施测结果的相关系数。显然,重测信度属于稳定系数。
重测信度法特别适用于事实式问卷,如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异,大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。
2、复本信度法
复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本,计算两个复本的相关系数。复本信度属于等值系数。
复本信度法要求两个复本除表述方式不同外,在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致,而在实际调查中,很难使调查问卷达到这种要求,因此采用这种方法者较少。
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。
4、α信度系数法
Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数,其公式为:α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2)
其中,K为量表中题项的总数, Si^2为第i题得分的题内方差, ST^2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出,α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性,属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷(量表)的信度分析。
总量表的信度系数最好在0.8以上,0.7-0.8之间可以接受;分量表的信度系数最好在0.7以上,0.6-0.7还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在0.6以下就要考虑重新编问卷。
5、内容效度
内容效度经常与表面效度(face validity)混淆。表面效度是由外行对测验作表面上的检查确定的,它不反映测验实际测量的东西,只是指测验表面上看来好像是测量所要测的东西;内容效度是由够资格的判断者(专家)详尽地、系统地对测验作评价而建立的。
6、构想效度
对测验本身的分析,测验间的相互比较:相容效度(与已成熟的相同测验间的比较)、区分效度(与近似或应区分测验间的比较)、因素分析法,效标效度的研究证明,实验法和观察法证实。
7、效标效度
效标,即衡量测验有效性的参照标准,指的是可以直接而且独立测量的我们感兴趣的行为。我们感兴趣的行为,就是要预测的行为,这是一个总的观念,故必须以可操作的测量来确定才有实际意义。
因此有必要把效标细分为两个层次,其一是理论水平的“观念效标”,其二是操作定义水平的“效标测量”。
扩展资料:
效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T S R来理解。
如果测量是完全有效的,即0=T,S=0,R=0,此时测量必然是完全可信的,若量表的信度不足,它也不可能完全有效,因为有O=T R。
如果量表是完全可信的,可以达到完全有效,也可能达不到,因为有可能存在导致误差,虽然缺乏信度必然缺乏效度,但信度的大小并不能体现效度的大小。
信度是效度的必要条件,但不是充分条件。从理论的角度来看,量应具有足够的效度和信度;从实践的观点来看,一个好的量表还应该具有实用性。实用性指量表的经济性、便利性和可解释性。
一般来说,信度是效度的必要条件,也就是说,效度都必须建立在信度的基础上;但是没有效度的测量,即使它的信度再高,这样的测量也是没有意义的。
参考资料:
百度百科-信度分析
百度百科-信度
百度百科-效度