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信度分析方法包括

发布时间:2023-01-10 14:35:42

① 信度研究方法与4种信度系数深入解读


一、 信度系数说明

信度分析是用于测量数据真实可靠性程度的研究方法。其可分为以下几种测量形式,分别为文字描述和信度研究方法共两处,如下所述:

1. 文字描述证明数据可靠性

使用文字详细描述数据的收集和处理过程,比如如何收集数据(比如数据中设置作弊题进行甄别),以及在收集数据过程中如何防范不真实数据,在数据收集完成后对数据进行何种清理,比如将回答同一答案的数据设置为无效样本等。通过科学客观地描述数据收集过程,即使用文字描述数据收集和处理过程等,用于证明数据的真实可靠,即说明数据具有信度。

2. 使用信度研究方法

信度研究方法通常有四种,分别是Cronbach α信度系数,折半信度系数,McDonald's ω信度系数和theta信度系数。

默认情况下,使用信度分析方法进行信度分析时,其有一定适用性,一般情况下是针对问卷量表类数据进行分析,其它类型的数据不能进行信度研究方法使用。

一般情况下,使用最多的为Cronbach α信度系数,如果是经典量表题,并且某个维度的测量项较多(比如大于5项)时,也可使用折半信度系数进行研究;Cronbach α信度系数和折半信度系数,此两种方法的原理是基于‘相关或变异’进行测量,即同一维度时各测量项之间应该有着较高的相关关系,如果数据真实,那么各测量项间的相关性也会较高,基于‘相关性’原理最终得到信度系数。

除此之外,还可使用另外两种测量方法,分别是McDonald's ω信度系数和theta信度系数,此两种测量方法的测量原理是利用‘信息浓缩’(内部原理为因子分析且提取为1个因子),各个测量项隶属于同一维度且数据真实,那么它们应该浓缩出较高的信息,结合因子分析输出的载荷系数loading值等进一步计算,最终得到指标值。

二、 信度分析计算公式和解读

1. 关于Cronbach α信度系数,其计算公式如下:

其中N为测量个数(即放入SPSSAU的分析项个数), 


 表示数据求和后的总变异, 


 表示第i项的数据变异,


 表示各项数据变异求和。从公式可以看出,测量项个数会对Cronbach α信度系数产生影响关系,分析项个数越多时,Cronbach α信度系数可能会越高。测量项个数最少为2个,此时信度系数相对可能会最低。

2. 关于折半信度系数,其计算公式如下:

折半系数涉及到Spearman-Brown系数和Guttman Split-Half系数。其中Spearman-Brown系数又分为等长和不等长两种计算。分别说明如下:

如果是等长,此时等长Spearman-Brown系数计算公式如上,其中R代表拆分成两部分数据(先将数据拆分成两部分,然后分别求和,分别得到两列数据)的相关系数值。如果不等长,即拆分成两部分分析项的数量不一致(即奇数项时),此时不等长Spearman-Brown系数计算公式如下。


上公式中R为两部分数据的相关系数,k1和k2分别代表两部分数据分别的分析项个数,k=k1+k2。

与此同时,SPSSAU还有提供Guttman Split-Half 系数,其也可用于测量信度。计算公式如下:上式中,


 表示整体求和部分的方差;


 和


 分别代表第1部分,第2部分方差。


3. 关于McDonald's ω信度系数,其计算公式如下:

McDonald's ω信度系数的计算原理是利用因子分析浓缩信息,然后得到loading载荷系数值,进而计算。计算公式如下:

上式中loading为载荷系数值,uniqueness为1-loading^2。从上式可知,loading值整体绝对值越大时,McDonald's ω信度系数值也会越高。


4. 关于theta信度系数,其计算公式如下:

上式中N为分析项个数,λ为最大特征根值。从上式可以看到,当分析项个数越多时,theta信度系数很可能会越大,而且最大特征根越大,theta信度系数值也会越大。

三、 信度分析操作

关于SPSSAU进行信度分析,其操作路径为“问卷研究模块”->信度。

四、 信度系数解读

关于信度系数的衡量标准上,通常情况下,信度系数值高于0.8,则说明信度高;信度系数介于0.7~0.8之间;则说明信度较好; 信度系数介于0.6~0.7;则说明信度可接受; 信度系数小于0.6;说明信度不佳。并且此标准通常适用于上述4个研究指标,包括Cronbach α信度系数,折半信度系数,McDonald's ω信度系数和theta信度系数。

但从公式中可以看出,测量项很可能影响信度系数值,当测量项个数较少时,通常信度系数值受公式影响,其会‘相对较少’,建议实际研究中一般维度对应着4~7个测量项较为适合。

实际中可能会出现真实数据,但是数据依旧不达标的现象。


最后关于信度的测量上,有时也可考虑使用比如相关系数,SPSSAU的kappa一致性系数,也或者kendall协调系数等方法进行,各个测量方法有其对应的适用场景,比如kappa系数或者kendall协调系数,更加适用于专家打分类数据,具体均可在SPSSAU医学/实验研究模块中找到对应的方法。


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。

③ SPSS信度分析

一、什么是信度? 信度是指根据测验工具(量表)所得到的结果的一致性或稳定性,反映被测特征真实程度的指标。一般而言,两次或两个测验的结果愈是一致,则误差愈小,所得的信度愈高,它具有以下特性: 1 、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性,而非测验或量表本身; 2、信度值是指在某一特定类型下的一致性,非泛指一般的一致性,信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果; 3、信度是效度的必要条件,非充分条件。信度低效度一定低,但信度高未必表示效度也高;比如某一个菜贩,他的杆秤称出来的东西永远是1斤,证明信度很高,但是这菜实际就8两,效度不高 信度和效度的差异: (1)研究的对象不同  信度:答卷者  效度:组卷人 (2)研究的角度不同  信度:测量的质量  效度:问卷的质量 信度检验完全依赖于统计方法,信度可分为两种: 1)内在信度:对一组问题是否测量同一个概念,同时组成量表的题项的内在一致性程度如何;常用的检测方法是Cronbach’s alpha系数。 2)外在信度:对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致,再测信度是外在信度最常用的检验法。 二、信度的指标 1. 用信度系数来表示信度的大小。信度系数主要被用于评价问卷这种测量工具的稳定性或可靠性,具体来说就是用问卷对同一事物进行重复测量时,所得结果的一致性程度 。 目前没有统一的标准,但根据多数学者的观点,任何测验或量表的信度系数如果在0.9以上,则该测验或量表的信度甚佳;信度系数在0.8以上都是可接受的;如果在0.7以上,则该量表应进行较大修订,但仍不失其价值;如果低于0.7,问卷的测量效果非常差! 在大型量表中,往往一组问题用来集中测量某一方面的信息。此时信度分析应当按问题组来进行,即测量同一信息的一组问题间信度如何,而不是直接测量整个量表的信度。 2.信度指标多以相关系数来表示。大致可分为三类: ①稳定系数(跨时间的一致性) ②等值系数(跨形式的一致性) ③内在一致性系数(跨项目的一致性) 三、信度分析方法 1)a信度系数法(最常用)。克隆巴赫a信度系数是目前最常用的信度系数。其公式为:a=(k/k-1)*(1-(∑Si2)/ST2)。其中,K为量表中题项的总数,Si2为第i题得分的题内方差,ST2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出,a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。 在李克特量表(李克特量表(Likert scale)是属评分加总式量表最常用的一种,属同一构念的这些项目是用加总方式来计分,单独或个别项目是无意义的。它是由美国社会心理学家李克特于1932年在原有的总加量表基础上改进而成的。该量表由一组陈述组成,每一陈述有"非常同意"、"同意"、"不一定"、"不同意"、"非常不同意"五种回答,分别记为5、4、3、2、1,每个被调查者的态度总分就是他对各道题的回答所的分数的加总,这一总分可说明他的态度强弱或她在这一量表上的不同状态。)中常用的信度检验方法为“Cronbach’sa”系数及“折半信度”. 2)折半信度法。折半信度法是指将测量项目按奇偶项分成两半,分别记分,测算出两半分数之间的相关系数(实际应用EXCEL软件),再据此确定整个测量的信度系数RXX。折半信度属于内在一致性系数,测量的是两半项目间的一致性。这种方法不适合测量事实性问卷,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:rtt=2rhh/(1+rhh),求出整个量表的信度系数RTT。 3)重测信度法。用同样的问卷对同一被测者间隔一定时间的重复测试,也可称作测试—再测方法,计算两次测试结果的相关系数。很显然这是稳定系数,即跨时间的一致性。重测信度法适用于事实性的问卷,也可用于不易受环境影响的态度、意见式问卷。由于重测信度需要对同一样本试测两次,而被测容易受到各种事件、活动的影响,所以间隔时间需要适当。较常用者为间隔二星期或一个月。 4)复本信度法(等同信度法)。复本信度法是让被测一次填写两份问卷复本,计算两个复本的相关系数。由于这种方法要求两个复本除表达方式不同外,在内容、格式、难度和对应题项的提问方式等方面都要完全一致,所以复本信度属于等值系数。在实际的调查中,问卷很难达到这种要求,这种方法较少被采用。 5)评分者信度。这种方法在测量工具的标准化程度较低的情况下进行的。不同评分者的判分标准也会影响测量的信度,要检验评分者信度,可计算一个评分者的一组评分与另一个评分者的一组评分的相关系数。 下面通过一个实例来讲解问卷信度分析 一、问题描述 二、SPSS操作 【模型】栏:提供5种方法。spss给的都是内部信度计算模型,至于重测信度和复本信度,只需将样本在二次(份)测验的分数的数据合并到同一数据文件之后,利用【相关】之下的【双变量】求其相关系数,即为重测或复本信度;而评分者信度则是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。这里不详述。 1)Alpha 模型。系数 alpha;对于二分数据,它等同于 Kuder-Richardson 20 (KR20) 系数。本例选择a系数 2)折半模型。形式之间的相关性、Guttman 半分可靠性、Spearman-Brown 可靠性(相等长度和不相等长度)以及每一半的 alpha 系数。 3)Guttman 模型。可靠性系数 lambda 1 到 lambda 6。 4)平行和严格平行模型。模型拟合度优度检验;误差方差的估计值、公共方差和真实方差;估计的公共项间相关性;估计的可靠性以及可靠性的无偏估计。 【统计】栏:可以选择各种统计,用于描述标度、项和评分者间一致性,以确定各种评分者之间的可靠性。如下图所示 一、描述性:为跨个案的标度或项生成描述统计。 1)项。为跨个案的项生成描述统计,包括均数、标准偏差和频数。 2)度量。为标度生成描述统计。 3)如果项已删除则进行度量。显示将每一项与由其他项组成的标度进行比较时的汇总统计。后面结果会介绍。 二、摘要:提供跨标度中所有项的项分布的描述统计。 1)平均值。项平均值的汇总统计。 2)方差。项方差的汇总统计。 3)相关性。项之间的相关性的汇总统计。 显示项之间的相关性的最小、最大和平均值,项间相关性的范围和方差,以及最大项之间的相关性与最小项之间的相关性的比。 4)协方差 。项间协方差的汇总统计。 三、项之间:生成项与项之间的相关性矩阵或协方差矩阵。 四、ANOVA 表:生成相等平均值的检验。 1)F 检验。显示重复测量方差分析表。 2)Friedman 卡方。显示 Friedman 的卡方 Kendall 的协同系数。 此选项适用于以等级为形式的数据 。卡方检验在 ANOVA 表中替换通常的 F 检验。 3)Cochran 卡方。显示 Cochrans Q。 此选项适用于双分支 。Q 统计在 ANOVA 表中替换通常的 F 统计。 五、其他选项 1)Hotelling 的 T 平方。生成以下原假设的多变量检验:标度上的所有项具有相同的平均值。 2)Tukey 的可加性检验。生成以下假设的检验:各个项之间不存在可乘交互。 3)同类相关系数。生成个案内值的一致性或符合度的测量。选中激活下面子选项框: 模型。选择用于计算同类相关系数的模型。可用的模型为双向混合、双向随机和单向随机。当人为影响是随机的,而项的作用固定时,选择双向混合;当人为影响和项的作用均为随机时选择双向随机。当人为影响随机时选择单向随机。 类型。选择指标类型。可用的类型为“一致”和“绝对一致”。 置信区间 (%)。指定置信区间的置信度。缺省值为 95%。 检验值。指定假设检验系数的假设值。该值是用来与观测值进行比较的值。缺省值为 0。 三、结果分析 刻度均值:剔除这一项,剩余其他项总体均值会变为多少 刻度方差:剔除这一项剩余其他项总体的变异程度有多大 相关性:这一项与总分相关性 项已删除Crobach Alpha值:剔除这一项剩余总信度,和总的信度比较,剔除这一项信度变高了,说明可以剔除,可以优化。 从表中可以发现剔除q5或q6这一项信度变高了,可以推测这两个项设计可能存在问题,需要修改完善。

④ 量表信度的评价方法主要有哪些

评价量表信度的方法主要包括四种,分别是重测信度,复本信度,内部一致性信度和评分者信度。

信度是建立在真分数理论基础上的,但是在实际测量当中,真分数由于误差的存在,很难得到,所以一般我们采用统计学的方法,通过计算相关系数等办法获得测验的信度。

效度和信度的关系

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,虽然缺管信度必然缺乏效度,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。

⑤ 评定测量信度的方法有哪些

(1)重测信度(test-retest
reliabilty)同一组受评者在两次不同时间作同一套量表评定,对两次结果作相关性检验,以估计量表结果的稳定性。
(2)分半信度(split-half
reliability)将一套量表的各项目按奇、偶数号分成两半,对其评定结果进行相关性检验。由于分半信度检验最好要求量表项目按难度排列,而大多数评定量表均非如此,故其使用有限。
(3)同质性信度(inter-item
consistency)所谓同质性信度是指评定量表内部所有项目间的一致性,这里讲的是分数的一致,而不是项目内容或形式的一致。量表内各项目分数相关越高,则量表项目就越同质。最常用的检验同质性信度方法为库德一理查逊公式(KuderRichardson
formula
20,K-R20),但K-R20公式只适用于二分法计分题量表,而对多重记分法量表则常用克伦巴赫α系数(Cronbach'
s
S
α
Coefficicient)估计。另外,分半相关法也是估计同质性信度的一种方法。
(4)评定者信度(inter-rater
reliability)数名不同评定者采用同一套量表对相同受评者进行评定,对所得结果进行一致性检验,以估计评定量表评分客观性。对心理测验而言,一般都采用客观性项目,且有一套相当标准化的评分程序,因此由评分引起的误差变异是可以忽略的。而评定量表相当多的是主观项目,且评定者在评分时或多或少掺杂主观判断成分,故评定者之间的评分误差变异难以避免。一般要求在成对的受过训练的评定者之间平均相关系数达到0.
9以上,才认为评分是客观的。
其它尚有正复本相关、因素信度、测量标准误等信度检验方法,此处从略。

⑥ 什么叫信度分析什么叫效度分析

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