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编程问答

信效度常见问题

發布時間:2024/5/8 编程问答 55 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 信效度常见问题 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

調查問卷的應用領域非常廣泛,不管是在市場調研還是學術研究中,調查問卷都是很好的收集信息的方式。在進行問卷研究時,特別是問卷中有非常多的量表題時,數據質量是基礎保障,問卷研究中排在最前面的即為數據質量分析,通常包括信度和效度分析。

信度與效度:

信度分析用于測量樣本回答結果是否可靠,即樣本有沒有真實作答量表類題項

效度用于測量題項(定量數據)設計是否合理

信度與效度二者的關系:
1.信度低,效度不可能高。因為如果測量的數據不準確,也并不能有效地說明所研究的對象
2.信度高,效度未必高。

信效度常見問題:

最好的情況當然是問卷內容的信效度都比較高,但是在實際研究中,常會出現信度系數低或者效度不達標的情況,以下是關于信度分析和效度分析的常見問題及解決方法,分享給大家做參考

1)?是否需要預測試?

預測試是使用小量數據(通常樣本為100以內),對問卷質量進行判斷,發現問題并且進行修正,以減少正式分析可能出現的問題。如果研究量表為英文直接翻譯,也或者研究量表來源于多個文獻,也或者對于研究量表并沒有充足的依據,此三種情況時應該使用預測試,通過預測試發現研究量表潛在問題,并且進行修正處理(通常預測試不刪除題項,僅修正題目)

2)?預測試發現不達標,如何處理題項?

如果預測試發現相關指標不達標,比如信度不達標,也或者效度出現問題。應該找出導致問題產生的題項,并且對題項問法進行修正處理,通常情況下預測試不需要對題項進行刪除,如果正式研究中依然發現題項有問題,則應該對其進行刪除處理。預測試發現問題值得慶幸,減少正式分析時出問題的概率。

3)?信度系數小于0.6

針對信度系數,其常見標準為大于0.6,實際研究中,由于某研究變量對應題項較少,并且樣本數量較少時,即使樣本真實回答,也可能出現信度系數低于0.6。最好的解決辦法是提前預防,問卷設計時一個研究變量盡可能對應3個或者更多題項。如果正式研究時出現信度系數0.6的情況,則只能綜合說明原因,并且證明信度不高但可以接受。

4)?信度系數為負數。

如果有反向題向,則可能出現信度系數小于0的情況,此時應該將反向題進行反向處理,并且重新進行信度分析。

5)?結構效度原理是什么?

最為常見的結構效度驗證方法是探索性因子分析,使用探索性因子分析時,軟件會輸出題項與因子(維度或者研究變量)的對應關系,將軟件輸出對應關系,與專業預期對應關系進行比較,如果二者結果基本吻合,則說明具有結構效度。

6)?結構效度不達標。

結構效度不達標有多種類型,包括題項與因子對應關系出現問題,或者因子載荷系數過低,也或者因子輸出個數與預期不一致等。處理辦法為首先對不合理題項進行刪除處理,包括題項對應關系出現嚴重偏差,或者因子載荷系數過低的題面進行處理。刪除題項處理后,如果軟件輸出因子個數與預期依然不一致,此時應該強制設置軟件輸出因子數量,刪除不合理題項,并且多次重復比較,找出最優探索性因子分析結果作為最終結果,并且論證得到良好的結構效度。

7)?效度分析提示出錯啦或者非正定矩陣

進行效度分析時,提示出錯啦,也或者提示非正定矩陣,通常原因如下:

1效度分析時,放錯分析項(重要提示:效度分析僅僅是針對量表數據)

2數據質量過差。

3樣本量過少,比如僅30個樣本

4如果是問卷數據,SPSSAU用戶請使用描述分析檢查,數據中是否有‘-2’‘-3’之類的異常值(如果有,請先把數據下載,清除掉此類異常數據【直接替換為空】后再上傳分析)

解決辦法

1、如果是放錯分析項,將非量表數據放入,則重新放置分析項即可

2、加大樣本量,通常建議100以上的樣本量

8)?因子載荷系數為負數。

如果題目中有反向題,則可能出現因子載荷系數小于0。因子載荷系數應該以絕對值作為標準進行解讀,因而負數并不影響探索性因子分析結果。可以提前對反向題項進行反向處理。

9)?因子載荷系數小于0.4

通常情況下因子載荷系數值如果小于0.4,則應該作刪除處理。如果因子載荷系數小于0.4的題項刪除后,會出現其它指標(比如信度)不達標的情況,也可以綜合說明,最終對該題項進行保留處理。

10)?效度分析時,KMO值不存在

進行因子分析,如果有發現KMO值不存在(不輸出),可能為以下幾種情況:

1、因子分析時,放錯分析項:因子分析僅僅是針對量表數據,并非把所有標題均放入

2、數據質量過差,建議可使用相關分析看下相關關系,如果相關系數值基本均小于0.3,則說明題項間關聯性弱,也有可能出現KMO無法計算輸出。

3、樣本量過少

4、在進行探索性因子分析時,SPSS軟件默認不輸出KMO值,而在實際研究中通常需要輸出此指標結果。在SPSS中的具體操作方法為:在探索性因子分析界面中單擊描述按鈕勾選“KMOBartlett的球形檢驗復選框。

解決辦法

1、如果是放錯分析項,將非量表數據放入,則重新放置分析項即可

2、加大樣本量,通常建議100以上的樣本量

11)?軟件提示不收斂。

如果進行探索性因子分析時SPSS軟件提示不收斂,處理辦法為:探索性因子分析界面->點擊旋轉按鈕->修改最大收斂性迭代次數(默認為25)為更高值(比如200)


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總結

以上是生活随笔為你收集整理的信效度常见问题的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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