莫非mioamy
在论文写作中,导师常常告诉我们,调研要有信效度检验,那么信度、效度是什么?怎么分析信效度呢? 信度是指测量的可信程度。 我们来看一个比较理想的状态。当我们用一个测量工具,对我们需要测量的对象测量了很多次后,得到的结果都是一样的。这时我们可以说这个测量工具是可以信赖的。 但是现实中,由于随机误差的影响,不可能达到这种状态。 那么我们怎么评估我们的测量工具是可以信赖的呢? 我们可以计算我们用自己的测量工具得到的结果与理想状态的差距。如果差距越小,那么我们的测量工具就越可靠。 这个差距就是信度。 信度有不同的指标,我们只要明白什么时候用什么指标来检验信度就可以了。剩下的计算,统计软件可以帮我们完成,我们只要选择我们需要的计算公式进行计算,就能得出我们想要的结果。 效度则是考察我们使用的测量工具是否能有效度量我们要测量的变量。 较为公认的说法是,效度分为三种:内容效度、校标效度和构念效度。 内容效度指问题的撰写是否能准确反映测量的初衷。 校标效度指测量工具与某个公认的标准的关系是否紧密。(研究目的是测量是否能较为准确地进行预测。) 构念效度指测量工具能测量出的结果和理论预测或理论结论之间的关系是否紧密相关。(研究目的是验证理论用于测量的有效性。)那么文献中经常看到的表面效度,聚合效度,区别效度呢? 表面效度:题项的表述是否明确、清晰、规范。(一般依据专家的意见来检验,具有主观性,不够牢靠。) 构念效度包含区分效度,聚合效度。当测量对象包含较为复杂的相互关系时,需要细化分析了。 区别效度:一个测量中,不同项目得到的测量结果能够得到区分。 聚合效度:测量一个特征的项目中,项目中不同题项应该指向同一相同特征。 那我们具体要怎么做呢? 和信度一样,我们只要了解在什么情况下用什么指标检验效度就好,剩下的计算软件会帮我们完成。在写文章时,我们只要依据自己的问卷或量表,选择合适的信度、效度检验指标,利用软件计算出结果,就可以验证问卷或量表设计是否可信、有效了。
论文问卷调查数据造假不会有人查。 不会查数据造假的,因为如果要查的话,学校会增加很多人力成本,而且数据造假根本无法查,因为学科领域不一样,数据真假判断方法也不一
0.7。根据查询调查问卷信度标准可知,信度系数在0-1之间,如果量表的信度系数在0.9以上,表示量表的信度很好;在0.8-0.9之间,表示量表的信度可以接受;如
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一份没有信效度的问卷就没有任何参考借鉴价值,更论证不了任何问题,如果导师查的不严那就另说了。必须确保信息的可靠性,有一定权威性的,不能是网上随便网页点开来的文章
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