分析量表结构效度常用方法

㈠ 什么叫信度分析和效度分析

信度分析，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，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）。

效度分析，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。

㈡ 结构效度的分析一般包括哪几种方法

结构效度包括验证性因子分析和探索性因子分析。效度还包括聚合效度、区分效度、内容效度等，这些都可以在spssau在线分析平台操作完成。

㈢ 效度的效度分析

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。
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，根据相关是否显着判断是否有效。若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。
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，若二者相关显着，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显着差异，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着性检验。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。
结构效度分析
结构效度（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。最关心的问题是：量表实际测量的是哪些特征？在评价建构效度时，调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。结构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。

㈣ 如何用spss做问卷的结构效度分析

1、将整理好的数据导入到spss中。

㈤ 对量表效度进行评价的指标和方法有结构方程模型法,因子分析方法,准则效度系

摘要 效度：是指测量结果与试图达到目标之间的接近程度。 （1）表面效度：从表面上看，问卷的条目是否都是与研究者想要了解的问题有关。这是一个由专家评价的主观指标。 （2）内容效度：该指标评价问卷所涉及的内容能在多大程度上覆盖研究目的所要求达到的各个方面和领域，也是一个主观指标。在实际工作中，只能由专家根据自己的经验，判断问卷表达内容的完整性。 （3）结构效度：用两个相关的相互可以取代的测量尺度对同一概念交互测量，如果取得同样结果，认为有结构效度，一般用相关分析、因子分析等方法评价结构效度。 （4）准则效度：评价问卷测量结果与标准测量即准则间的接近程度。常用统计方法为相关分析，相关系数被称为效度系数。

㈥ 如何用spss分析一个量表的效度

效度分析比较复杂，一般是用因子分析检验，用spssau的因子分析功能可以在线分析。

首先分析KMO值；接着分析题项与因子的对应关系，如果因子与题项对应关系与预期不符，再考虑删除题项重新分析，如果KMO达标以及题项与因子对应关系与预期基本吻合，就说明效度良好。

㈦ spss信度和效度分析怎么做

1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。

㈧ 如何做量表的信度和效度检验

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0.8以上，0.7-0.8之间可以接受；分量表的信度系数最好在0.7以上，0.6-0.7还可以接受。Cronbach 's alpha系数如果在0.6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。

因此有必要把效标细分为两个层次，其一是理论水平的“观念效标”，其二是操作定义水平的“效标测量”。

(8)分析量表结构效度常用方法扩展阅读：

效度和信度的关系可以用测量值的构成公式O=T S R来理解。

如果测量是完全有效的，即0=T，S=0，R=0，此时测量必然是完全可信的，若量表的信度不足，它也不可能完全有效，因为有O=T R。

如果量表是完全可信的，可以达到完全有效，也可能达不到，因为有可能存在导致误差，虽然缺乏信度必然缺乏效度，但信度的大小并不能体现效度的大小。

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，即使它的信度再高，这样的测量也是没有意义的。

㈨ 量表信度的评价方法是什么

量表信度的评价方法：

1、重测信度法：对同一组访问的对象尽可能在相同的情况下，在不同时间进行两次测量。

2、折半法：将两份问卷合成一份问卷，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、折半信度法和a信度系数法。

信度即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度，信度指标多以相关系数表示。

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。

总量表的信度系数最好在0.8以上，0.7-0.8之间可以接受，分量表的信度系数最好在0.7以上，0.6-0.7还可以接受。

量表效度的评价方法

（1）内容效度

量表的各条目是否测定其希望测定的内容，一般通过专家打分获得。

（2）标准关联效度

以一个公认有效的问卷作为标准，检验新量表与标准化测定结果的相关性，以这两种量表得分的相关系数表示标准关联效度，但是一般公认有效的量表比较难找。

（3）结构效度

用于评价测量结果是否与理论假设或理论框架相关。研究者在设计问卷时，一般从所研究的问题的理论框架出发，假设某种构想的存在，然后按照这种构想来具体设计提问的题从而形成问卷。

㈩ spss信度和效度分析怎么做

spss信度和效度分析怎么做：
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着性检验方法，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，根据相关是否显着判断是否有效。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，若二者相关显着，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显着差异，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着性检验。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。最关心的问题是：量表实际测量的是哪些
特征？在评价建构效度时，调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。