毕业论文效度检验

毕业论文效度检验

关于硕士论文检测标准，小编以国内著名湖南大学作为例子，给大家进行参考。
1、硕士生毕业论文，重复率小于等于10%，学生可以直接参与论文答办。
2、硕士生毕业论文10%≤重复率≤20%，通过论文检测修改后，导师在论文修改书上确认签字，学生就能参与论文
答辨。
3、硕士生毕业论文20%二重复率二30%，那该学生将无法参与本期论文答办，需要对论文进行修改，参与学校下一期论文答办。在参与下学期论文答辨时，论文同样是要给导师再次检测。
4、硕士毕业论文重复率大于30%，学生必须对论文重复地方进行说明，并由导师进行签字。这时候学校会组织相关专家，对论文重复进行再次检测，如果论文检测报告是故意抄袭，那很有可能会被取消学位。
硕士论文检测要求到底是多少？怎么才算合格硕士论文？
相关内容就为大家介绍到这里了，为了能够让论文顺利通过，选择一款合适论文检测系统是非常有必要。论文经过多次检测，找到论文存在问题，进行修改后，就能达到学校毕业论文要求。论文不经过检测，是无法得知论文所存在问题的。

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”。

扩展资料：

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。

参考资料：

百度百科-信度分析

百度百科-信度

百度百科-效度

毕业论文信效度分析要多高

毕业论文信效度分析要0.79。
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。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。

毕业论文问卷分析的注意事项

今天的我总结几个毕业论文问卷分析的几点建议，希望能帮到各位看官
PS：此处的问卷分析，仅代表具有量表的问卷分析。

因为成熟量表往往经历了现实的考验，其信度和效度达标的概率比较大。
而自己设计的量表，很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况。

这样我们在处理信度分析，探索性因子分析，甚至验证性因子分析的时候，都能游刃有余。
另外如果题目是2个，因子分析KMO值是一定等于0.5的，而一般我们最低也得0.6吧

为了信度和效度能出一个比较好的结果，在文字描述部分，同维度的各个题目，尽量能给一些心理暗示，或者描述上尽量相近，这样能使得维度内的题目的相关性较好，从而信度和效度也不至于太差

一般达到0.6就可以了，0.7以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下，然后总体再求一个。这个一般没什么难度，也很容易通过。如果你的数据信度不行，那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉。

只求量表的KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了。除非导师认同，最好不要仅用这两个值

大部分的同学都会用到的，也是比较不容易通过的一个分析。
遇到最多的问题莫过于，假设题目的维度归属，跟实际出的结果不一致。
碰到这种情况，一般进行如下处理：
①只有少数题目不匹配
要么直接删掉，要么暂时保留

②绝大多数题目不匹配
从新设计量表，重新收集数据，重新来过吧

若非特殊情况，不建议使用。因为实际收集的问卷数据要想探索性因子分析+验证性因子分析，各个指标均达到理想值，那几乎是不可能的。
如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法，指标非常漂亮，我可以负责任的告诉你，其大概率是改过数据了。
特殊情况1：模型验证阶段，使用AMOS结构方程，导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析。
特殊情况2：模型验证阶段，未使用AMOS结构方程，导师也要求效度检验使用验证性因子分析。（导师傻x）

这里特别提一点，显著性的p值代表的是两者是否相关，皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度。
显著性检验通过了，皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义，绝对值越大相关性越大，正负代表正相关与负相关。
显著性通过了，但是系数偏小，那相关性也是显著的，只是两者是存在显著的弱相关性，而不是系数小就代表不相关。

可能是最简单的模型了，将自变量和因变量放进，直接跑就行了。
①要不要放控制变量
这个随意。
如果放控制变量，尽量放一些层级类的变量，不要放多分类变量。
层级变量比如学历（初中，高中，大学，硕士）
多分类变量比如职业
层级变量的赋值尽量与其题项对应。
如果放了多分类的变量，尽量删掉，如果想保留最好做成虚拟变量

②用标准系数还是标准化系数
标准化系数。

③要不要做VIF共线性检验
若非导师要求，那就不做。

④r方多大算好
这个指标没有非常严格的标准，而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。
对于现实收集的数据而言，个人认为，一般大于0.2就好了。
不过我遇到过大于0.1，导师也认为可以接受的情况。
这是一个仁者见仁的问题

从科学的角度来看，应该与你研究的场景有密切的关系。
但是，中介效应模型要比调节效应模型容易出通过，而且解释起来也不那么绕口。

所以，如果不是想给自己挖坑，那就用中介效应模型吧。

快捷验证中介效应模型的方式（快速确定是否存在中介，非正式使用）
条件1，中介变量，自变量和因变量，相关性都显著
条件2，自变量和中介变量关于因变量的回归模型，中介变量的系数显著

如果满足上述两个条件，中介效应一定显著，如果条件2中的自变量也显著，那么就是部分中介效应，如果不显著就是完全中介效应。

另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的

如果不是导师要求amos验证中介效应，尽量用spss回归的方式检验中介效应。

快捷验证条件效应模型的方式（快速确定是否有调节效应，非正式使用）
先将调节因子计算处理（标准化后的自变量和中介变量相乘即可）
自变量，调节变量和调节因子关于因变量的回归模型，调节因子的系数显著。

公众号:alone5400