效度:有效性、正确性,即是能否测量出所要测量的内容
信度:稳定性、可靠性,即多次测量数值的一致性
信度低则效度一定低
信度高则效度不一定高
效度低则信度不一定低
效度高则信度一定高
比如一个体重秤,真实体重是60kg,效度代表秤的准度,信度代表每次测量的体重是否相同
上面定理的情况则分别是:
1.三次分别测得:50kg、60kg、70kg
2.三次分别测得:50kg、50kg、50kg
3.三次分别测得:秤坏了:50kg、50kg、50kg
4.三次分别测得:秤很准:60kg、60kg、60kg
常用的信度检定方法为Cronbach’s α(克隆巴赫系数)和分半信度,这里使用的是Cronbach’s α,大于0.8为极好,大于0.7为较好,至少应该大于0.6,否则需要重新修订研究工具。
信度分析主要用来考察问卷中量表所测结果的稳定性以及一致性,即用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。信度分析只针对问卷中的量表数据,其他数据如性别、年龄、学历等非量表数据不可以做信度。
比如说,如果对我多次问这道题,我不可能会出现不稳定性(即选择其他选项),因为学历肯定是固定的。而对于类似问答内容为:同意、比较同意、一般、不同意、非常不同意,的问题,可能会出现不稳定性。
1.反向计分
一般选项都为分数越大代表越好,如果存在分数越大代表越差的情况,那么手动把数字反过来计(比如1到5变为5到1)
2.维度划分
如果多个指标代表一个维度,则可以每个维度做信度检验,然后所有维度合起来做信度检验
3.优化信度问题
如果去除这一项后的克隆巴赫系数增加5%,则考虑删除该项
4.成熟量表问题
什么叫成熟量表,就是别的文献中用过的,但是就算别的文献中用过,在用此量表统计了自己的数据后,仍然需要信度检验。因为数据会随着环境而不相同。
拖入spss即可,要求数据必须都是数字类型的变量,不能有字符串类型的
大于0.8为极好,大于0.7为较好,至少应该大于0.6,否则需要重新修订研究工具。
信度分析时,如果分析项的 CITC 值(删除的项与删除项后的总体的相关性)很低,可以查看删除项后的 Cronbach α 系数是否提升,若该项明显上升,若有上升,后续所有的分析均应该以删除后作为标准进行。
勾选上这项即可
结果会多出这么一张表:
这一列就代表除去此项后,其余指标的克隆巴赫系数的值,越大则说明此项越应该去掉。
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