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以上,之间可以接受;分量表的信度系数最好在以上,还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在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。
应该要做效度分析。
本科论文需要信度效度分析。
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的,即使是成熟的问卷,一般也是需要做的,在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度是用来衡量问卷质量的,如果问卷的信度和效度比较好,证明问卷的数据可靠性比较高,问卷数据内部一致性比较高,所以可以用来做后续的建模分析。
论文是一个汉语词语,拼音是lùn wén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
摘要
随着计算机技术和因特网的迅猛发展,网上查询、检索和下载专业数据已成为当前科技信息情报检索的重要手段,对于网上各类全文数据库或文摘数据库,论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具,为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。
摘要是对论文综合的介绍,使人了解论文阐述的主要内容。论文发表后,文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用,让读者尽快了解论文的主要内容,以补充题名的不足,从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低,直接影响着论文的被检索率和被引频次。
信度一般用阿尔法系数做检验效度一般用T检验,显著性差异指数P检验。一般应该先用小样本做信度和效度,但是做效度的样本也不应该低于60人。然后再做推广。还有你这种量表是否应该在做效度时用校标关联系数呢,但这又需要你有新的校标。因为不太了解具体情况,所以先这么说,在做的时候你要遇到什么问题,你在问我哈。还有建议关于怎么做信度和效度,你还是看一下相关书籍。我觉得这还是很有必要的。 一、信度系数与信度指数 大部分情况下,信度是以信度系数为指标,它是一种相关系数。常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关,理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值,公式为: r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2(x) 公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值,称作信度系数,公式为: r(xt)=S(t)/S(x) 可见信度指数的平方就是信度系数。 二、测量标准误 信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度,但并没有直接指出个人测验分数的变异量。我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测,于是有了信度的另一个指标,公式为: SE=S(x)√1-r(xx) 公式中SE为测量的标准误,S(x)是所得分数的标准差,r(xx)为测验的信度系数,从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系:信度越高,标准误越小,信度越低,标准误越大。p value 和t value 我在百度百科上没看到,你自己再找找吧
本科论文需要信度效度分析。
信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的,即使是成熟的问卷,一般也是需要做的,在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度是用来衡量问卷质量的,如果问卷的信度和效度比较好,证明问卷的数据可靠性比较高,问卷数据内部一致性比较高,所以可以用来做后续的建模分析。
论文是一个汉语词语,拼音是lùn wén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
摘要
随着计算机技术和因特网的迅猛发展,网上查询、检索和下载专业数据已成为当前科技信息情报检索的重要手段,对于网上各类全文数据库或文摘数据库,论文摘要的索引是读者检索文献的重要工具,为科技情报文献检索数据库的建设和维护提供方便。
摘要是对论文综合的介绍,使人了解论文阐述的主要内容。论文发表后,文摘杂志或各种数据库对摘要可以不作修改或稍作修改而直接利用,让读者尽快了解论文的主要内容,以补充题名的不足,从而避免他人编写摘要可能产生的误解、欠缺甚至错误。所以论文摘要的质量高低,直接影响着论文的被检索率和被引频次。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的,因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节,在正确项目的目标下,一定会另有调查的可信度,有效分析来支持调查结果,这样我们的问卷调查才有可信度,结果也能趋于正确数据。
信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性,一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
系统误差对信度没什么影响,因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的,因此不会造成不一致性。反之,随机误差可能导致不致性,从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0,就认为测量是完全可信的,信度最高。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述,无论是什么类型的问卷,都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。
如果是自编量表,一般需要进行预测试,就是在小范围发放问卷,进行信效度分析,对信效度较低的题项进行修改或删除,便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然,正式研究还是要做信效度分析。
效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系,可以用一句话来概括:信度是效度的必要条件而非充分条件。
信度是效度的必要条件,就是说,一个指标要有效度就必须有信度,不可信就不可能正确。但是,信度不是效度的充分条件,即是说,有了信度,不一定有效度。
严格来说!不是所有问卷都适合做信效度分析,信效度分析主要针对【量表】类问卷,而如果只是调查一些客观现实(如年龄、性别、职业、车辆、工资等)以【显变量】为主的问卷,是不适合做信效度分析的!判断一些变量之间是否适合做信效度检验,应该关注这么几点:
(1)潜变量:直接无法观测到的变量,主要反映人的认知和主观意愿等。
(2)可测:可以被测量的变量,一般是有序或等距的变量,而不是像地点这样的分类变量。
(3)变量之间等距等尺度:例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。
本科的毕业论文问卷调查一般是:300到500份,比较合适。
在正式发放问卷收集数据之前,通常都会先进行小范围的预调查。预调查对调查人数和调查对象的要求相对不高,主要目的是为了获得问卷填写者针对问卷的反馈信息,以便及时对问卷的题目描述、顺序设置、措词等进行优化。
同时,也可以对预调查得到的数据进行探索性因子分析和可靠性检验,确保最终调研问卷的信度和效度。
因此,这部分主要汇报预调查的过程、发现的问题及修订举措、信效度分析结果及是否对量表进行了相应的调整。
调查对象、样本特征如下:
这部分主要介绍问卷调查的具体对象是谁,由哪些人组成,为什么选择他们作为调查对象,他们是否有代表性,还可以介绍抽样对象占目标人群或抽样范围多少。
同时还要对有效样本的数据进行描述,通常包括性别、年龄、学历、职业、婚育状况,等受访者人口统计信息及行为特征。这部分通常会附一个简单的三线表进行描述,说明各分类群体的人数和占比。
最后,总结出正确可靠的数据。
是啊,q我,我帮你
加油,祝顺利、
自编问卷的信效度都必须要做检验的,如果效度不高的话,只能说明你的问卷结构设置的不好,你可以看看那些问题导致的效度不高,把这些题目合并到其它相关维度或删除。
在社会调查中,人们常常利用含多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法或观念等比较抽象的东西。这就产生了一个问题:所测的数值是否可靠、准确?是否具有适用性?社会测量的信度与效度就是人们对测量的质量进行评估的两个指标。
益派调查网可以免费发布调查问卷,可以免费使用样本。调查问卷包含的题型多种多样,开放题、矩阵题什么的都能做,基本满足论文中设计的数据调查及分析。
问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法,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,调整问卷架构,从而提升问卷的信度和效度。说了这么多,我们先对一些调研小白解释一下,什么是信度和效度?信度:可靠性、一致性或稳定性。比如说,在对同一对象进行测量,多次测量结果都很接近,我们就认为这个结果是可信的,也就是信度高。如果每次测量的结果都有很大的差异,则说明信度较低。效度:正确性程度,效度越高表示测量结果越能显示出所要测量对象的真正特征。他们两的差别在于信度度量的是问卷测量结果是否一致的可靠程度,而不涉及结果是否正确的问题;效度则针对问卷测量的目的,重点考察测量结果的有效性。对于量表来说,效度是首要条件,而信度是效度的必要条件。也就是说有效的问卷必定是可信的问卷,但可信的问卷未必是有效的问卷。了解了定义后,我们来聊一聊检测调查问卷信效度的方法。信度分析(可靠性分析)1. 重测信度法用同样的问卷对同一被测间隔一定时间的重复测试,也可称作测试——再测方法,计算两次测试结果的相关系数。很显然这是稳定系数,即跨时间的一致性。重测信度法适用于事实性的问卷,也可用于不易受环境影响的态度、意见式问卷。由于重测信度需要对同一样本试测两次,而被测容易受到各种事件、活动的影响,所以间隔时间需要适当。较常用者为间隔二星期或一个月。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模式不同外,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,常用于态度、意见式问卷的信度分析。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,以确保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,最后求出整个量表的信度系数。4. α信度系数法 Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数,其公式为︰α=(n/n-1)*(1-(∑Si2)/ST2)其中,n为量表中题项的总数,Si2为第i题得分的题内方差,ST2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。效度分析1. 单项与总和相关效度分析 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。2. 准则效度分析 准则效度又称为效标效度或预测效度。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,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 结构效度是为了说明从量表所获得的结果与设计该量表时所假定的理论之间的符合程度。研究者在设计量表时,通常会事先假定一定的量表结构(n个维度),这种结构是否与测量的数据相符合(是否确定存在上述几个维度),需要进行验证。为了提升调查问卷的质量,进而提升整个研究的价值,问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足,而是研究过程中必不可少的重要环节。
信度是一份问卷的可信性的程度,就是指多次测量得到结果是否是大体一致的,而不是每次结果出入都很大!效度是指这份问卷是否真实的测量了它要测量的东西。
做量表信度的检验方法包括有:重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法;做量表效度的检验方法包括有:内容效度法、构想效度法、效标效度法。 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,即使其信度再高,这样的测量也是没有意义的。
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以上,之间可以接受;分量表的信度系数最好在以上,还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在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。
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信度一般用阿尔法系数做检验效度一般用T检验,显著性差异指数P检验。一般应该先用小样本做信度和效度,但是做效度的样本也不应该低于60人。然后再做推广。还有你这种量表是否应该在做效度时用校标关联系数呢,但这又需要你有新的校标。因为不太了解具体情况,所以先这么说,在做的时候你要遇到什么问题,你在问我哈。还有建议关于怎么做信度和效度,你还是看一下相关书籍。我觉得这还是很有必要的。 一、信度系数与信度指数 大部分情况下,信度是以信度系数为指标,它是一种相关系数。常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关,理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值,公式为: r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2(x) 公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值,称作信度系数,公式为: r(xt)=S(t)/S(x) 可见信度指数的平方就是信度系数。 二、测量标准误 信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度,但并没有直接指出个人测验分数的变异量。我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测,于是有了信度的另一个指标,公式为: SE=S(x)√1-r(xx) 公式中SE为测量的标准误,S(x)是所得分数的标准差,r(xx)为测验的信度系数,从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系:信度越高,标准误越小,信度越低,标准误越大。p value 和t value 我在百度百科上没看到,你自己再找找吧