问卷(量表)信效度检验的软件实现(SPSSAmos).ppt

量表信效度检验及软件实现 主要内容 一 相关概念二 软件操作 一 相关概念 一 相关概念 信度 信度 即可靠性 是指在相同条件下 采用相同方法所得结果的稳定性 重测信度 test retestreliability 同一问卷对同一调查对象在尽可能相同的情况下重复进行测量 两次间隔2 4周为宜 一般要求0 7以上 一 相关概念 信度 重测信度 Cronbach s coeffient 内部一致性 取值0 1 越接近1信度越高 适用于态度 意见类量表 一般要求0 7以上 信度系数 一 相关概念 信度 重测信度 split halfreliability 调查项目分为两半 计算两半得分的相关系数 属于内部一致性 问卷两部分的内容性质 难易程度 题目数要尽量一致 有反向计分的需要逆向处理 不适用于事实性问卷如年龄 性别 适用于态度 意见类量表 信度系数 折半信度 一 相关概念 信度 重测信度 equivalent formsreliability 同一调查者在最短时间内填两份复本 两副本除表达方式不同 在内容 格式 难度 提问方向等方面完全一致 设计复本很困难 信度系数 折半信度 复本信度 一 相关概念 效度 效度 Validity 即有效性 指测量工具能够准确测出所需测量的事物的程度 所测量到的结果与要考察的内容越吻合 则效度越高 一 相关概念 效度 内容效度 content relatedvalidity 指量表的各条目是否测定了希望测量的内容 即测定对象对问题的理解和回答是否与条目设计者希望询问的问题一致 专家打分法 一 相关概念 效度 内容效度 结构效度 constructvalidity 指测量值与理论上的某种结构之间的对应程度 即测验的结果是否能证实或解释某一理论的假设或构想 解释的程度如何 没有金标准 需要用调查数据来进行探索性和验证性因子分析 结构效度 一 相关概念 效度 内容效度 结构效度 校标效度 criterion relatedvalidity 指用一个预检验的量表和一个公认的效度高的量表 标准量表 同时测量同一对象 检验新量表与标准量表测量结果的相关性 公认的问卷比较难选择 一 相关概念 效度 内容效度 结构效度 校标效度 二 软件实现 二 软件实现 自我感知老化问卷32条目 7个维度 二 软件实现 重测信度分析 小样本测量一次 两周后所有小样本进行重复测量 随后再进行大样本的正式调查 整理好两次收集的数据 根据数据类型选择相关分析 将两次数据整理到一起 正态性检验 分析 描述统计 描述 正态性检验 计算偏度 Skewness 和峰度 Kurtosis 当它们接近0时 为正态 非正态数据相关选择 spearman 三 软件实现 信度分析 重测信度 可以先小样本n1测试一次 两周后所有小样本再测一次 随后再进行大样本的调查 或者大样本n2所有数据收集好 2周后在大样本中随机抽取一小部分人进行调查整理好两次收集的数据 进行相关分析 分析 相关 双变量相关 Spearman相关 三 软件实现 重测信度分析 三 软件实现 Cronbach 系数 分析 度量 可靠性分析 整体量表的Cronbach 0 884 三 软件实现 内容效度 3 条目内容效度 该条目翻译等价性专家打分均值 该条目文化适应性专家打分均值 24 总问卷内容效度 所有条目效度的均数 1 某条目翻译等价性的专家打分均值 该条目翻译等价性专家打分之和 专家数2 某条目文化适应性的专家打分均分 该条目文化适应性专家打分之和 专家数 三 软件实现 结构效度 Exploratoryfactoranalysis EFA SPSSConfirmatoryfactoranalysis CFA Amos软件将数据分为均等的两份OR一份数据用两次OR两次收集数据均分为两半 将数据按得分高低排序均衡地分为两半OR利用SPSS随机分为两半 分析 降维 因子分析 探索性因子分析 探索性因子分析 描述 勾选KMO和Bartlett球形检验 探索性因子分析 抽取 特征根 1 探索性因子分析 旋转 最大方差法最大收敛迭代次数 系统默认25 探索性因子分析 选项 按大小排列 探索性因子分析 探索性因子分析 KMO越接近1越适合做因子分析 一般要求 0 8 Bartlett的球形度检验 卡方值 5423 460 P 0 001 各变量的独立性假设不成立 适合做探索性因子分析 探索性因子分析 提取七个因子 共解释61 62 的变异 条目转移27 时间周期性 情感表征 28 时间周期性 消极结果 21 消极控制 消极结果 验证性因子分析 下载安装Amos软件Amos版本最好低于SPSS的版本模型绘制选择数据数据分析和模型调整 Amos模型绘制 潜变量和误差项之间不能有共变关系 模型绘制时 必须要有一个因素负荷量预设为1 测量误差项 观察变量 潜变量 公变关系 一次选择一个变量 选择所有变量 取消选择 删除对象 移动对象 旋转潜在变量的测量变量 选择数据文件 计算估计值 储存目前的路径图 列出数据集内的变量名称 描绘潜在变量或增画潜在变量的测量变量 绘制出的模型图 选择数据文件 点击 选择数据文件按钮 Selectdatafiles 选中分出的后半部分数据 SPSS2 点击 在模型中例举变量 Listvariablesinthemodel 将相应变量拖拽至模型中 设定文字报告需要呈现的统计量 点击 分析性质 Analysisproperties 勾选相应的报告指标 点击 保存按钮 之后 再点击计算按钮得到计算结果 模型匹配指标 未修订模型拟合情况 模型的修订 以修正指数 ModificationIndices MI 为参照从MI值最大的开始修改 每次只建立一个误差项之间的公变关系 当两对共变关系对应的MI相近时 以大为先 理论基础VS拟合效果 浏览模型结果 Viewresults 模型匹配度摘要 ModelFitSummary 绝对匹配指标 2值 P 0 05 受到样本量影响 样本越大 P值可能越小 GFI 0 90AGFI 0 90RMSEA 0 0