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论文量表信效度检测

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论文量表信效度检测

是的,为了保证自我评价表的可靠性和有效性,需要对其进行信度和校度测试。信度测试是指在多次测量中,测量结果是否保持一致,这可以通过重复测量、内部一致性或者其他方法来完成。校度测试是指通过检验测量工具与其它可信度低的测量工具之间的相关性,来评估测量工具的有效性。因此,自我评价表需要通过信度和校度测试来评估其可靠性和效果。

首先强调一点,一般我们提到信度和效度概念,主要针对的是多题项的态度量表(主要是Likert量表),典型的这类量表可参见大五人格量表或贝克抑郁问卷。对于一般的涉及上述类型量表的论文研究(尤其是不追求高级别期刊发表的研究),效度(validity)的话如果引用的是成熟的量表且原量表效度较好,注明出处(最好是开发量表的原始论文)即可。当然更严谨的做法是自己再进行一遍效度检验,比如探索性因素分析(EFA)或验证性因素分析(CFA),一般来说追求发表的研究会更需要做一下这个,但也不是硬性要求

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。一、信度系数与信度指数大部分情况下,信度是以信度系数为指标,它是一种相关系数。常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关,理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值,公式为:r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2(x)公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值,称作信度系数,公式为:r(xt)=S(t)/S(x)可见信度指数的平方就是信度系数。二、测量标准误信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度,但并没有直接指出个人测验分数的变异量。我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测,于是有了信度的另一个指标,公式为:SE=S(x)√1-r(xx)公式中SE为测量的标准误,S(x)是所得分数的标准差,r(xx)为测验的信度系数,从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系:信度越高,标准误越小,信度越低,标准误越大。

1 需要测信度校度。2 因为学生自我评价表是一种主观评价工具,其测量结果受到个体主观意识和评价标准的影响,因此需要通过测量其信度来评估其测量结果的可靠性和稳定性。3 在进行信度校度时,可以采用重测法、半分信度等方法来测量信度,同时还需要考虑其内部一致性和判别效度等因素。

论文信效度检测不出来

我也遇到这个问题了 呵呵 谢谢哈!

虽然变量数据是有问题,但事实上对数据做因子分析还是有结果出来的,只是Kmo检验值出不来。

这个现象说明了变量数据有问题,但对这批样本数据进行信度分析的结果,以及通过因子分析进行效度分析的结果都是可用的。也就是说,信度和效度分析不受kmo值是否出来的影响。

含义

当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时,KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析;当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时,KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。

一般我们做的所谓信度都是alpha系数,这个指标其实是对你问卷所用的题目的内部一致性,即内部相关的一种检测,相关越高,代表信度越好,那你就要想办法提高项目间的相关。一般就两种法子,第一,增加题目,自己根据理论依据和自己的合理论证给问卷添加符合其概念的题目,好题目(同质的题目)加的越多,信度越好,第二,删题目,把和其他项目明显不一样的题目删掉,也能增加alpha系数值,至于删哪个,你可以根据spss求alpha系数的操作来进行,在spss里面选分析——可靠性分析——然后在对话框里面找到有一项是 如果删除该项目后所得的alpha系数,这个操作会告诉你每个题目删除后alpha系数的变化,这样你就知道该删哪个了,另外也可以根据理论依据,把不符合理论的题目删掉。\x0d\x0a总而言之,就是增加同质的题目,删掉不同质的题目\x0d\x0a信度是效度的必要条件,也就是说,要想效度高,首先要信度好,那么提高信度的方法也可以用来提高效度\x0d\x0a可以说,增删题目是最常见也最有效的方法。另外的话,就是去除异常数据,把乱答的找出来,比如全部填同一个答案的,规律作答的,还可以按均值上下3个标准差去除极端值

看得出来。老师是学生的领航人,也是最为熟悉学生学习情况人之一,学生试卷的信效度老师能轻松掌握的,是能看得住来的,若试卷测出了学生的真实水平,说明这个试卷的效度高。如果无法测出真实水平,说明效度低。

论文数据怎么检测信效度

用spss测试试卷信度效度方法如下:

1、导入数据文档:点击工具栏中的“打开数据文档”按钮,导入需要进行数据检验的问卷。随后,点击菜单栏中的“分析”选项卡。

2、降维——因子:在“分析”选项卡的下拉列表中,依次点击“降维——因子”命令。

3、进入因子分析的设置界面,将文档中所有的“数学变量”导入到右侧的变量选项框中。

4、点击进入“因子分析:描述”界面,可以设置“统计”和“相关性矩阵”的相关选项。勾选完成后,点击底部的“继续”即可。随后点击“因子分析”界面底部的“确定”键,即可开始进行检测。

SPSS:

“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”,但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”,这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,有Windows和Mac OS X等版本。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

论文常用数据分析方法

论文常用数据分析方法,对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开,如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解,应该看哪些书呢?下面我整理了论文常用数据分析方法,一起了解看看吧!

论文常用数据分析方法分类总结

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等,可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究,展示两个或更多变量的交叉信息,可将不同组别下的`数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种:Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法,即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种,可分为四种类型:内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示:

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据,Y为定量数据之间的关系情况,针对T检验,X只能为2个类别。

当组别多于2组,且数据类型为X为定类数据,Y为定量数据,可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况,可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况,且数据不正态或者方差不齐时,可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况,可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY,但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析,一般可在相关分析后进行,用于研究影响关系情况,其中X通常为定量数据(也可以是定类数据,需要设置成哑变量),Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个,如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况,可选择路径分析。

毕业论文会检查信度效度吗

需要。量表信度部分,主要检验个别项目的信度,以多元相关平方(SquaredMultipleCorrelations,SMC)值作为观察标准值,理想的SMC值需大于,表示测量指标具有良好的信度。潜在变量组成信度(CompositeReliability,CR):指构面内部变数的一致性,一般而言,其值须大于(Hairetal.,2010)。本研究中之潜在变量的组成信度值皆大于,代表构面具有良好的内部一致性。在收敛效度方面,检验因素负荷量,个别构面的组成信度以及平均变异数萃取量(。ShiauandLuo2013)。因素负荷量须大于,各测量构面的组成信度的值须大于(CR>)建议值,当所有构面平均变异数萃取量的值均大于建议值门槛(),则具有其收敛效度。区别效度主要是检验测量变量对于不同构面间的鉴别程度。各构面间平均变异数萃取量的平方根值均需大于测量不同构面间之相关系数。

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。

加油,祝顺利、

自编问卷的信效度都必须要做检验的,如果效度不高的话,只能说明你的问卷结构设置的不好,你可以看看那些问题导致的效度不高,把这些题目合并到其它相关维度或删除。

刀量具硬度检测论文

机械裁刀、工业刀片:可用布氏、洛氏、维氏(大型件可用里氏)硬度计,根据材料的不同工序、厚度、检测要求等选型手术刀片:维氏(一般是显微维氏)硬度计

硬度计可以测的

检测刀具硬度有专业的硬度检测计,通过对钢板施压得出硬度数值。个人没有专业工具无法准确检测硬度,如果个人想试试刀具的硬度是否达到要求,只能用小锉条试,越难锉得动就越硬,这个方法要靠经验,如白钢已知大约是62~65左右,很难锉动,经淬火的440C约58左右,锉进去就易了许多,再试其它的钢料,大多能估计出硬度来。

用相同的力通过尖锐的物体作用在刀片上,看刀片表面留下凹坑的深度,有专门的硬度测试计的。

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