如何进行信效度分析管理

如何进行信效度分析管理

　　导语：如何进行信效度分析?信度(Reliability)即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。

　　如何进行信效度分析管理

　　首先，你把A非常同意设置数值为1，B同意为2，C一般为3，D不同意，为4，E非常不同意为5。

　　信度分析：

　　步骤：分析——度量——可靠性分析，然后选入你所要分析的项目，例如，你要分析整个量表，就选如所有项目;若是一个维度，就只选一个维度下人项目。

　　数据分析：

　　得到的结果是克伦巴赫α信度系数，一般要大于0.7，最低不小于0.6，0.8就非常好了。我不知道你的问卷有没有分维度，如果有，可采用内容效度。内容效度可用分量表之间的相关来考察，计算量表各维度之间的相关系数。

　　步骤：

　　计算各个维度的平均分——分析——相关分析——双变量，选入问卷所有项目，然后确定。

　　数据分析：

　　各个维度不出现相关即证明效度好，若有，也应该是低程度的相关。

　　如何进行信效度分析管理

　　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。