信效度分析ppt课件

1、信效度分析,信 效 度 分 析,2017.1.4,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,定义：用同样的量表（测验或问卷）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，又称稳定系数（跨时间的一致性） 要求：同一量表试测两次前后，被调查者不受到外界因素影响，前后无差异 适用范围：事实式问卷（如性别、出生年月）和少数态度、意见式问卷（兴趣、爱好、习惯） 局限：由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响，而且间隔时间长短不好把握也有一定限制因此在实施中有一

2、定困难,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,定义：让同一组被调查者一次填答两个量表，计算两个量表结果的相关系数，又称等值系数（跨形式的一致性） 要求：两个量表为平行测验 两份问卷除表述方式不同外，在内容、格式、题数、难度和对应题项的提问方向、指导语说明等方面要完全一致 两份试卷试题类型完全相同，难易程度相当，但具体题目不同 局限：构造出两份或两份以上的真正平行量表，是一个很难达到的条件，因此采用这种方法者较少,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,定义：将量表中的调查项目或试题分为尽可能相等的两半，计算两半得分的相关系数，又称内在一致性系数

3、（跨项目的一致性），记为rhh 分半方法：按前后、或题号基偶、或题目难度、或题目内容等 用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式进行校正，求出整个样本的信度系数，记为rxx rxx=2rhh/（1+rhh） 要求：问卷或试卷能分成两个平行的量表，类似复本信度法 适用范围：态度、意见式问卷（常见形式是5 级李克特（Likert）量表） 局限：如果一个测试量表无法分成对等的两半则不宜使用分半信度法,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,（备注：在一般情况下，信度系数不会高到1.00，也不会降到0.

4、00，而是在两者之间；标准化测试的信度系数要求在0.90以上，课堂测试的信度系数则以0.70-0.80之间为可接受性系数）,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeScale Reliability Analyze 4.指定变量 5.选择信度估计方法,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.

5、将数据文件导 入spss 3.AnalyzeScale Reliability Analyze 4.指定变量 5.选择信度估计方法 6.单击OK,信度系数大于0.7，可接受,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeScale Reliability Analyze 4.指定变量 5.选择信度估计方法 6.单击OK,信效度分析,信度分析（Reliability Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeScale Reliab

6、ility Analyze 4.指定变量 5.选择信度估计方法 6.单击OK,分半信度系数 大于0.8，信度较高,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,定义：又称表面效度、逻辑效度，分析所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题 方法：逻辑分析 + 统计分析,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,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 如成绩测验就是看题目能体现教学目标与教材要求的程度，由专家把所有的题目按照考试内容和考查目标分布进行双向分类，形成“题目双向分类表”与测验之前的

7、“命题双向细目表”进行比较来分析,信效度分析,一、内容效度分析,效度分析（Validity Analyze）,表1 题目双向细目表,表2 命题双向细目表,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,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,信效度分析,二、准则效度分析,定义：又称效标效度或效标关联效度，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），分析量表题项与准则的联系 方法：相关分析或差异显著性检验,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,效度分析（Validity An

8、alyze）,相关分析或差异显著性检验,信效度分析,定义：又称效标效度或效标关联效度，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），分析量表题项与准则的联系 方法：相关分析或差异显著性检验 局限：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,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,定义：测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度，即题目是否能够测量到理论上的某种结构 方法：主成分因子(因素)分析,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各公共因子分别与某一

9、群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各公共因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构,效度分析（Validity Analyze）,主成分因子分析方法的优点,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各公共因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构 要求：各原始变量之间要有相关性，如果变量之间没有共同包含的信息，将无法从中提取因子 常用的检验方法：KMO（Kaiser-Me

10、yer-Olkin）检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各公共因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构 要求：各原始变量之间要有相关性，如果变量之间没有共同包含的信息，将无法从中提取因子 常用的检验方法：KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）,效度分析（Validity Analyze）,KMO（Kaiser-Mey

11、er-Olkin）检验,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各公共因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构 要求：各原始变量之间要有相关性，如果变量之间没有共同包含的信息，将无法从中提取因子 常用的检验方法：KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）,效度分析（Validity Analyze）,巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各

12、公共因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构 要求：各原始变量之间要有相关性，如果变量之间没有共同包含的信息，将无法从中提取因子 常用的检验方法：KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity） 相关统计量：特征根（Eigenvalue）、变量共同度（Communalities）、因子载荷（Factor Loading）、因子旋转（Factor Rotation）,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各公共

13、因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构 要求：各原始变量之间要有相关性，如果变量之间没有共同包含的信息，将无法从中提取因子 常用的检验方法：KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity） 相关统计量：特征根（Eigenvalue）、变量共同度（Communalities）、因子载荷（Factor Loading）、因子旋转（Factor Rotation）,效度分析（Validity Analyze）,特征根（Eigenvalue）,变量共同度（Communalities）,因子载荷（

14、Factor Loading）,因子旋转（Factor Rotation）,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各公共因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构 要求：各原始变量之间要有相关性，如果变量之间没有共同包含的信息，将无法从中提取因子 常用的检验方法：KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity） 相关统计量：特征根（Eigenvalue）、变量共同度（Communalities）、因子载荷（Factor Loading）、因子旋转（Fact

15、or Rotation） 确定公共因子数量的原则与方法：Kaiser原则、“碎石图”检验法（Scree test）、累积贡献率,效度分析（Validity Analyze）,信效度分析,定义：从量表全部变量（每一题代表一个变量）中提取一些公共因子，各公共因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公共因子即代表了量表的基本结构 要求：各原始变量之间要有相关性，如果变量之间没有共同包含的信息，将无法从中提取因子 常用的检验方法：KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验、巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity） 相关统计量：特征根（Eigenvalue）、变量

16、共同度（Communalities）、因子载荷（Factor Loading）、因子旋转（Factor Rotation） 确定公共因子数量的原则与方法：Kaiser原则、“碎石图”检验法（Scree test）、累积贡献率,效度分析（Validity Analyze）,（注意：采用Kaiser原则确定因子数量时，量表的题目最好不要超过30个，题目的平均共同度最好在0.7以上，如果样本数量大于250名，则题目的平均共同度应该在0.6以上；如果量表题目在50个以上了，可能会提取过多的因子）,“碎石图”检验法（Scree test）,累积贡献率,信效度分析,效度分析（Validity Analyz

17、e）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO

18、选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss

19、3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue 8.OptionSorted by size、Suppress absolute values less than 0.35OK,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4

20、.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue 8.OptionSorted by size、Suppress absolute values less than 0.35OK,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.Extr

21、actionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue 8.OptionSorted by size、Suppress absolute values less than 0.35OK,KMO=0.797,约等于0.8，P0.05,达到显著水平，表明该数据适合做主成分因子分析,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue

22、6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue 8.OptionSorted by size、Suppress absolute values less than 0.35OK,变量共同度表,变量的初始共同度,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotCo

23、ntinue 7.RotationVarimax Continue 8.OptionSorted by size、Suppress absolute values less than 0.35OK,变量共同度表,提取公共因子后 变量的共同度,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationV

24、arimax Continue 8.OptionSorted by size、Suppress absolute values less than 0.35OK,从左至右依次为特征值、贡献率、累积贡献率,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue 8.O

25、ptionSorted by size、Suppress absolute values less than 0.35OK,前6个因子的特征值大于1，最大拐点处在第7个因子,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue 8.OptionSorted by

26、size、Suppress absolute values less than 0.35OK,旋转前各原始变量与各公共因子之间的相关系数矩阵,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue 8.OptionSorted by size、Suppress ab

27、solute values less than 0.35OK,旋转后各原始变量与各公共因子之间的相关系数矩阵,信效度分析,效度分析（Validity Analyze）,SPSS操作步骤： 1.创建数据文件 2.将数据文件导 入spss 3.AnalyzeDate Reduction Factor Analyze 4.指定变量 5.DescriptivesKMO选项Continue 6.ExtractionScree plotContinue 7.RotationVarimax Continue 8.OptionSorted by size、Suppress absolute values less thanOK,旋转后各原始变量与各公共因子之间的相关系数矩阵,对不适合的题目进行删减的三个基本原则：,删除在两个或三个公共因子上的载荷差不多的题