信度与效度的关系
信度与效度的关系
信度是效度的必要条件，但不是充分条件。一个测量工具要有效度必须有信度，没有信度就没有效度；但是有了信度不一定有效度。
信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。
信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。
效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。
效度高，信度也必然高。
信度：测量的数据准确性
效度：结果的符合程度
1请问为什么随机分派前后测就可以控制选择、被试缺失的干扰了。而随即分派后侧就不能对被试缺失加以控制了。它们的不同只是多了一次前侧，怎么会对被试产生影响呢？
2消除无关变量的方法平衡法和恒定法，有何区别呢，我总是有点弄混，能各举个例子吗？
1、在一个延续时间较长的研究中，被试的更换、淘汰或者中途退出可能会对研究结果产生深刻的影响。所以如果只有后测，两组或多组相等的假设就无法保证，很难控制被试的情况。而前后测可以解决这个问题。
2、恒定法。恒定法就是采取一定措施，使某些无关变量在整个研究过程中保持恒定不变。它也是控制无关变量的基本方法。平衡法。平衡法就是对某些不能被消除，又不能或不便被恒定的无关变量，通过采取某些综合平衡的措施或方式，使其影响通过平衡而抵消，达到控制它们的方法。平衡法主要采用对比组方法和循环法。
先体会一下两者定义。简单的说：
恒定法：前后不变，比如上课时间、学生作业
平衡法：分组实验中，各组作用相同，比如教师水平，学生数目，知识基础。
在实验设计主要格式中，带有随机分配的优点是可以控制选择与成熟的交互作用，是什么意思啊？这里的成熟是指的被试身心的成熟程度吗？
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随机化是研究设计的基本原则。正如买彩票，抽奖等都是通过随机化形式进行，因为这样对每一个人都是公平的，每一注彩票中奖的概率和机会是均等的。在研究设计中采用随机化程序可以避免许多无关变量，通过随机化可以将被试间的差异减小到最低限度，可以保证逻辑上的合理均等。具体指随机抽取被试；随机分组；随机分派实验处理。
选择与成熟的交互作用
研究中最忌讳的是变量的混淆，各种因素互相干扰，互相作用，以至于无法确切解释自变量和因变量之间的关系。在研究设计中，由于被选取的两组被试具有不同的能力、特质、条件，导致对以上各个因素产生不同的作用，从而影响研究结果。如，对两所学校学生进行课程改革的研究，由于两所学校入学政策不同，因此具有较好的家庭社会经济背景的学校，可能在认知能力的发展与成熟方面要比较差社会经济背景的学校在后测中更易获得好成绩。这就是选择与成熟的交互作用。又如，进行教学方法的比较实验，实验组的平均年龄比对照组大6个月（选择与成熟），因此在学业成绩方面的各种差异都可能归因于学生年龄差异的影响，而不是教学方法的效果
信度与效度的关系
研究信度与效度的关系 一、信度与效度的定义 信度即可靠性，它指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度，或者说，信度是指测量结果的一致性或稳定性。 效度即准确度,它是指测量工具或测量手段能够准确测出所要测量的变量的程度，或者说能够准确、真实地度量事物属性的程度.二、信度与效度的关系 (一)教育科学研究中信度与效度的关系 信度是研究结果所显示的一致性、稳定性程度，也是对研究结果一致性和稳定性的评价标准。一个具有信度的研究程序，不论其过程是由谁操作，或进行多少次同样的操作，其结果总是非常一致的.效度是一个研究程序的性质和功能，也是对研究结果正确性的评价标准，一个有效度的研究程序，不仅能够明确地回答研究的问题和解释研究结果，而且能够保证研究结果在一定规模的领域中推广。把两者的作用结合起来看，信度和效度是一项教育科学研究活动和结果具有科学价值和意义的保证。研究的信度是研究的效度的一个必要的前提，没有信度,效度不可能单独存在，也就是说，一项研究不可能没有信度却具有效度。 （二）人力资源招聘信度与效度的关系 影响测评信度的因素有很多，主要是系统误差和随机误差.包括测评者的专业性和素质、被测评者本人的心理、侧评工具的稳定性、
环境的稳定性等都会影响测评的可信度。影响测评的效度因素也有很多，如测评工具、测评过程及测评者因素、被测评者状态、效标因素和信度因素等。在实际招聘与录用评估过程中要把握各相关方面，不仅要有专业的测评人员,同时也要在稳定的环境中为被测评者提供一个放松真实的氛围。信度和效度是人才侧评与选拔质量的重要指标.图形形式表现分析得出的信度和效度的三种关系,则会是以下这些样式，如图8—l .图8-2和图8—3所示。所以，：高信度是高效度的必要条件，但非充分条件.即信度高不一定其效度就高，但要想获得较高的测评效度,其信度必定要高, （三）用结构式问卷来测量家长“溺爱孩子”的行为中信度与效
心理学中的各种信度和效度
心理学中的各种信度和效度 一、信度 所谓信度，指的是测量结果的稳定性程度，其操作定义是，信度乃是一个测验X与它的任意一个“平行测验X＇的相关系数。无关因素、测验的长度、测验试题的区分度、被试团体的代表性都会影响信度。 （一）重测信度 1、定义：利用同一量表，让同一被试群体在不同时间两次施测之后的相关值。这一信度值表示的是测验结果的稳定性，故也称之为稳定性系数。 2、形式：施测——经过适当时间——再施测 3、举例：假设有一份主观幸福感调查表，先后两次施测于10名学生，时间间隔为半年，结果如下表所示，求该测验的重测信度。 4、使用的前提条件 （1）所测量的心理特质必须是稳定的。 （2）遗忘和练习的效果基本上互相抵消。 （3）在两次施测的间隔期内，被试在所要测查的心理特质方面没有更多的学习和训练。5、注意事项 （1）有些测验不宜采用重测法估计信度，如测量推理和创造力的测验。那些不易受重复使用影响的测验才能用再测法估计信度。如感觉运动测验、人格测验。 （2）两次测验间隔的时间要适当，并注意提高被试的积极性 （3）测验手册中报告重测信度时应说明两次施测的间隔，以及在此期间内被试的有关经历（4）时间间隔的把握：适宜时间间隔依照测验目的、性质及被试特点而定，可以是几分钟甚至几年。例如对于年幼儿童的间隔要小；年长群体的间隔可大。但智力测验的间隔不能太短，成就测验的间隔不能太长。一般间隔时间不超过六个月，既不能让被试记住上一次测验的内容，又不能让其特质发生变化，或对所学知识产生遗忘。 6、重测信度的评价： （1）优点：能够提供有关测验结果是否随时间而变异的资料，可作为预测受测者将来行为表现的依据。 （2）缺点：易受练习和记忆的影响，前后两次施测间隔的长短必须要适度。 （二）复本信度
信度与效度的关系
信度与效度的关系 信度是效度的必要条件，但不是充分条件。一个测量工具要有效度必须有信度，没有信度就没有效度；但是有了信度不一定有效度。 信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。 信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。 效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。 效度高，信度也必然高。 信度：测量的数据准确性
效度：结果的符合程度 1请问为什么随机分派前后测就可以控制选择、被试缺失的干扰了。而随即分派后侧就不能对被试缺失加以控制了。它们的不同只是多了一次前侧，怎么会对被试产生影响呢？ 2消除无关变量的方法平衡法和恒定法，有何区别呢，我总是有点弄混，能各举个例子吗？ 1、在一个延续时间较长的研究中，被试的更换、淘汰或者中途退出可能会对研究结果产生深刻的影响。所以如果只有后测，两组或多组相等的假设就无法保证，很难控制被试的情况。而前后测可以解决这个问题。 2、恒定法。恒定法就是采取一定措施，使某些无关变量在整个研究过程中保持恒定不变。它也是控制无关变量的基本方法。平衡法。平衡法就是对某些不能被消除，又不能或不便被恒定的无关变量，通过采取某些综合平衡的措施或方式，使其影响通过平衡而抵消，达到控制它们的方法。平衡法主要采用对比组方法和循环法。
先体会一下两者定义。简单的说： 恒定法：前后不变，比如上课时间、学生作业 平衡法：分组实验中，各组作用相同，比如教师水平，学生数目，知识基础。 在实验设计主要格式中，带有随机分配的优点是可以控制选择与成熟的交互作用，是什么意思啊？这里的成熟是指的被试身心的成熟程度吗？ 支持(0) 中立(0) 反对(0) 单帖管理 举报帖子 使用道具 | 引用| 回复 zdjy 小大2楼个性首页| 博客| 信息| 搜索| 邮箱| 主页| UC
信度和效度
信度和效度 社会学系02研王丽云 当我们建构和评估测量时，我们通常使用信度和效度这两个技术性指标。 简单地说信度就是指测量数据和结论的可靠性程度，也就是说测量工具能否稳定地测量到它要测量的事项的程度。 我们可以举例说明信度的问题：如果想知道某人的体重，我们可以叫两个人来估计，一个人的估计为150镑，另一个人的估计为300镑，那么我们就可以认为，叫别人来估计体重是非常不可信的方法。如果用磅秤，连续测量两次的结果都是相同的，因而我们可以说，在测量体重方面，用磅秤的方法要比叫人来估计更可信。我们可以用信度系数来表示信度的大小。 我们知道在进行测量时，误差是难免的，这就使得真实值和测量值之间是不可能完全一致。我们可以这样来表示真实值和测量值之间的关系。 X=T+B+E T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量误差即随机误差。由于系统误差很难分解，因而有些书中的分解式将系统误差包括在真实值之中，因而X可以简单地概括为X=T+E 对于测量误差E，一般假定他的期望值是0，却与真实值相独立，在此假定下，可以证明：E(x)=E(T)实得分数和真分数的总体均值相等。σ2x=σ2T+σ2E实得分的方差等于真分数的方差与误差方差
之和。 信度一般规定是真分数的方差在总体方差中所占的比例，即：信度系数Rxx=σ2T/σ2X=1-(σ2E/σ2X) 信度系数越大，表明测量的可信程度越大。在实际应用中，信度主要有以下几种类型： (一) 重测信度 这种方法通常是重复同样的测量来检验信度信度系数可以用相关系数来表示。假如我们第一次测量时的观测值是X，第二次的观测值是Y,那么重测信度就等于X与Y的相关系数。 但重复测量时，我们要注意两次测量的时间间隔要恰当。如果时间间隔太久，可能会发生一些变故，影响到被调查者的态度，那么前后的测量就会有很大的差异。 （二）复本信度 复本是针对原本而言的，它使原本的复制品。 对一项调查的问题，让被调查者接受问卷测量，并同时接受调查问卷的副本的调查，然后根据结果计算原本和复本的相关系数，就得到复本信度。 （三）折半信度 通常是在无副本且不准备重测的情况下，我们就用折半信度来计算信度系数。 举例来说，如果有一份问卷，其中有十个问题涉及到女性歧视现象。利用折半信度时，可将是个问题随机分成两组，每组有五个问题，
信度和效度
什么是信度？ 简单地说信度就是指测量数据和结论的可靠性程度，也就是说测量工具能否稳定地测量到它要测量的事项的程度。我们可以举例说明信度的问题：如果想知道某人的体重，我们可以叫两个人来估计，一个人的估计为150镑，另一个人的估计为300镑，那么我们就可以认为，叫别人来估计体重是非常不可信的方法。如果用磅秤,连续测量两次的结果都是相同的，因而我们可以说，在测量体重方面，用磅秤的方法要比叫人来估计更可信。我们可以用信度系数来表示信度的大小 如何计算信度 我们知道在进行测量时，误差是难免的，这就使得真实值和测量值之间是不可能完全一致。我们可以这样来表示真实值和测量值之间的关系。 X=T+B+E T表示真实值，B表示偏差即系统误差，E表示测量误差即随机误差。由于系统误差很难分解，因而有些书中的分解式将系统误差包括在真实值之中，因而X可以简单地概括为X=T+E 对于测量误差E，一般假定他的期望值是0，却与真实值相独立，在此假定下，可以证明： E(x)=E(T)实得分数和真分数的总体均值相等。σ2x=σ2T+σ2E实得分的方差等于真分数的方差与误差方差之和。 信度一般规定是真分数的方差在总体方差中所占的比例，即：信度系数Rxx=σ2T/σ2X=1-(σ2E/σ2X) 信度系数越大，表明测量的可信程度越大。 信度类型 (一) 重测信度 这种方法通常是重复同样的测量来检验信度信度系数可以用相关系数来表示。假如我们第一次测量时的观测值是X，第二次的观测值是Y,那么重测信度就等于X与Y的相关系数。 但重复测量时，我们要注意两次测量的时间间隔要恰当。如果时间间隔太久，可能会发生一些变故，影响到被调查者的态度，那么前后的测量就会有很大的差异。 （二）复本信度
问卷信度效度检验
从统计数据质量角度谈调查问卷的设计质量 一、引言 从保证统计数据质量的统计工作过程看，统计数据质量可以被划分为统计设计质量、统计调查质量、统计整理质量、统计分析质量以及数据发布传输质量等。统计设计质量是保证统计数据质量的首要环节，在统计数据质量保证体系中起着关键性作用。统计设计质量一般包括调查问卷设计质量与调查方案设计质量，其中调查问卷设计质量指的是：通过问卷测量得到的，反映调查对象客观现象的统计数据的准确性和有效性，即调查问卷设计质量的好坏，需要通过问卷测量能力的高低来检验。 在市场调查中，为了深入地研究一些本质的或理论性的现象，问卷调查法被广泛运用，除了调查时采用的抽样方法以及所抽取的调查对象是否具有代表性之外，调查者最关心的就是调查问卷的测量能力。问卷测量能力包含了两个方面的内容，即问卷测量结果的准确性和有效性。准确性和有效性是统计数据质量蕴涵的最主要的两个特性，一个好的调查问卷设计不仅可以保证在多次重复使用下得到可靠的数据结果，即准确性；也可以保证所得测量结果能够反映它所应该反映的客观现实，即有效性。 所以我们可以通过对问卷测量能力的分析来检验问卷的设计质量，对问卷设计进行质量控制，进而发现问卷设计中应注意的问题。在此基础上，通过不断改进问卷设计，提高其测量能力，最终将有助于我们得到高质量的调查数据。 二、调查问卷的设计质量检验 信度和效度的概念来源于心理测试中关于测验的可靠性和有效性研究，当建构和评估测量时，通常使用信度和效度这两个技术性指标。因此我们采用问卷的信度和效度分析来评估其测量能力，进而实现对问卷设计质量的检验。 1．问卷设计质量的信度检验 所谓问卷设计质量的信度检验，指的是对问卷测量结果准确性的分析，即对设计的问卷在多次重复使用下得到的数据结果的可靠性的检验。在实际应用中，信度检验多以相关系数表示，常用的方法有：重测信度，复本信度，折半信度，克朗巴哈信度，评分者信度等。国内外已经有很多关于这些信度分析方法介绍的文献，在这里，笔者不再一一详述，仅列出相关公式作为参考。 （1）重测信度，也叫稳定系数，对同一组调查对象采用同一调查问卷进行先后两次调 查，采用检验公式，其中为两次调查结果的协方差，为第一次调查结果 的协方差，为第二次调查结果的协方差。系数值越大说明信度越高。 （2）复本信度，也叫等值系数，对同一组调查对象进行两种相等或相近的调查，要求两份问卷的题数、形式、内容及难度和鉴别度等方面都要尽可能的一致。检验公式同稳定系数公式，系数越大，说明两份问卷的信度越高，具体调查时使用哪一份都可以。 （3）折半信度，也叫内在一致性系数，将调查的项目按前后分成两等份或按奇偶题号分成两部分，通过计算这两部分调查结果的相关系数来衡量信度。当假定两部分调查结果得 分的方差相等时，检验用Spearman-Brown公式来表示：，其中表示折半信度系数；当假定方差不相等时，采用Flanagan 公式：，其中、分别 表示两部分调查结果的方差，表示整个问卷调查结果的方差。如果折半信度很高，则说明这份问卷的各项题之间难度相当，调查结果信度高。 （4）克朗巴哈信度，是对折半信度的改进，检验公式是：，其中
SPSS信度和效度
关于调查问卷的信度和效度检验 （一）信度 1 、信度的含义 测验的信度又称测验的可靠性 , 是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次 , 所得结果一致形程度。一个好的测验必须是稳定可靠的 , 多次使用所获得的结果是前后一致的。例如 , 用直尺测量长度 , 其结果是稳定可靠的 ; 用橡皮筋测长度则是不可靠的 , 前后测量结果缺乏一致性。在测量理论中 , 信度被定义为 : 某次测验分数的真变异数与总变异数 ( 即实测分数 ) 之比 : 2 2 S R x xx ST = 式中 Rxx 表示测量的信度 ,ST 2 代表真分数的变异数 ( 方差 ),Sx 2 表示实得分数的变异数 ( 方差 ) 。 从上式可看出 , （ 1 ）信度是指实测值和真值相差的程度 , 实测值是指对某物实际进行测量时所获得值 , 也称实测分数 (X); 真值是指被测事物的真实规模取值 , 也称真分数 (T) 。由于各种原因 , 实得分数常不等于真分数 , 两者之差称为测量误差或误差分数 (E) 。从理论上看 , 实得分数由真分数和误差分数两部分组成即 :X=T+E Rxx 就是对一组测验数据的实测分数与真分数相差程度的最好估计。 （ 2 ）信度又是指相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反应的程度。如果两次测验中 , 受测者所得分数或所处等级前后一致 , 则说明测验结果的信度较高 ; 反之 , 两次测验结果一致性低 , 说明测验结果的信度低。 信度是任何一种测量的必要条件 ( 但不是唯一条件 ), 只有测量值接近或等于真值 , 用同一工具多次测量同一特性获得相同或相近的结果 , 才能认为这个测量结果是可靠的。信度对于教育测量尤其重要 , 只有信度高的教育测验才能成为教育工作者有用的工具 , 才能为教育工作者提供可靠的信息 , 为教育预测和决策提供客观依据。 2 、信度的估计方法 测验的信度是用信度系数的大小来表示的 , 根据测量理论 , 信度系数 2 2 S R x xx ST = 但是在实际测量中 , 一般只能获得实得分数 (X) 及实得变异数 (Sx 2 ), 而真分数 (T) 及真变异数 (ST 2 ) 是不知道的 , 因此 , 依据上述公式还无法机算信度系数。在统计上 , 主要采用相关分析的方法即机算两列变量的相关系数 , 用相关系数的大小来表示信度的高低。主要用以下方法来求得信度 : （ 1 ）再测法 : 用同一测验对同一被试 , 前后施测两次 , 根据两次测验分数计算相关系数 , 即是再测信度。该信度反映了测验的稳定性程度 , 故又称稳定性系数 , 是用皮尔逊积差相关公式计算的 : 2 12 1/21S S M M N X X R xx ?-= ∑ 式中 X 1 .X 2 为同一被试的两次测验得分 ,M1.M2 为两次测验的平均分数 ,S 1 .S 2 是两次测验的标准 差 ,N 是被试人数。 用再测法估计信度 , 可以得到有关测验结果是否随时间而变化及变化程度的资料 , 可以作为预测被测者将来行为表现的依据。但也存在明显的局限性 : 前后两次测验结果易受到练习和记忆的影响 , 前后两次施测的时间间隔影响稳定性系数 , 特别是对学绩测验的影响较大。如果时间间隔太长 , 被测者的身心因受环境影响将发生大的变化 , 从而对第二次施测结果产生较大影响 , 使稳定性系数降低 ; 如果间隔太短 , 则被试第一次完成测验时练习和记忆会对第二次测验产生较大影响 , 使第二次测验性质发生变化。另外 , 有些测验不宜用再测法估计信度 , 如测量创造力测验 , 被试一旦掌握了解决问题的办法、原则 , 重测时 , 他将很容易作出反应 , 这样测验的性质就发生了改变。因此 , 只有在没有复本可用 , 测验不易受重复使用影响 , 现实条件又允许重复施测的情况下才使用重测法估计信度。 用重测法估计信度 , 间隔时间长短没有严格的规定 , 一般说 , 间隔时间越长 , 稳定性系数越低 , 最适
信度和效度的关系口诀
信度： 信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不一致性，从而降低信度。 定义： 信度（reliability）即可靠性，它指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。 信度和效度的关系： 问卷的信度与效度之间既有明显的区别，又存在着相互联系、相互制约的关系。信度主要回答测量结果的一致性、稳定性和可靠性问题；效度主要回答测量结果的有效性和正确性问题。 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。信度和效度的关系有如下几种类型： ①可信且有效 这种问卷准确地反映被调查人员的真实态度，问卷中的题目是和调查目标紧密关联的。若调查结果能真实地反映所调查的对象，测量的误差较小，则说明问卷调查的结果是可信而且有效的。 ②可信但无效 这种问卷调查结果虽然能准确地反映被调查人员的真实态度，但问卷中题目与真实的调查目的的关联程度较弱，与调查的目标不相一致。。这种情况表明，虽然调查中所得的结果是可信的，但可能在某些环节上出了差错，例如问卷中题目的设计使得所有的被调查人员都出现了理解的偏差，从而出现了系统性的偏差。 ③不可信亦无效 在这种情况下，统计调查的结果分布较为分散，是难以从调查问卷中得出有效结果的，这是测量中应避免的类型。
信度与效度的关系
信度与效度的关系
研究信度与效度的关系 一、信度与效度的定义 信度即可靠性，它指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度，或者说，信度是指测量结果的一致性或稳定性。 效度即准确度，它是指测量工具或测量手段能够准确测出所要测量的变量的程度，或者说能够准确、真实地度量事物属性的程度。 二、信度与效度的关系 （一）教育科学研究中信度与效度的关系 信度是研究结果所显示的一致性、稳定性程度，也是对研究结果一致性和稳定性的评价标准。一个具有信度的研究程序，不论其过程是由谁操作，或进行多少次同样的操作，其结果总是非常一致的。效度是一个研究程序的性质和功能，也是对研究结果正确性的评价标准，一个有效度的研究程序，不仅能够明确地回答研究的问题和解释研究结果，而且能够保证研究结果在一定规模的领域中推广。把两者的作用结合起来看，信度和效度是一项教育科学研究活动和结果具有科学价值和意义的保证。研究的信度是研究的效度的一个必要的前提，没有信度，效度不可能单独存在，也就是说，一项研究不可能没有信度却具有效度。 （二）人力资源招聘信度与效度的关系 影响测评信度的因素有很多，主要是系统误差和随机误差。包
括测评者的专业性和素质、被测评者本人的心理、侧评工具的稳定性、环境的稳定性等都会影响测评的可信度。影响测评的效度因素也有很多，如测评工具、测评过程及测评者因素、被测评者状态、效标因素和信度因素等。在实际招聘与录用评估过程中要把握各相关方面，不仅要有专业的测评人员，同时也要在稳定的环境中为被测评者提供一个放松真实的氛围。信度和效度是人才侧评与选拔质量的重要指标。图形形式表现分析得出的信度和效度的三种关系，则会是以下这些样式，如图8-l .图8-2和图8-3所示。所以，:高信度是高效度的必要条件，但非充分条件。即信度高不一定其效度就高，但要想获得较高的测评效度，其信度必定要高，
SPSS信度和效度检验全套资料
关于调查问卷的信度和效度检验 （一）信度 1 、信度的含义 测验的信度又称测验的可靠性 , 是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次 , 所得结果一致形程度。一个好的测验必须是稳定可靠的 , 多次使用所获得的结果是前后一致的。例如 , 用直尺测量长度 , 其结果是稳定可靠的 ; 用橡皮筋测长度则是不可靠的 , 前后测量结果缺乏一致性。在测量理论中 , 信度被定义为 : 某次测验分数的真变异数与总变异数 ( 即实测分数 ) 之比 :22 S R x xx ST = 式中 Rxx 表示测量的信度 ,ST 2 代表真分数的变异数 ( 方差 ),Sx 2 表示实得分数的变异数 ( 方差 ) 。 从上式可看出 , （ 1 ）信度是指实测值和真值相差的程度 , 实测值是指对某物实际进行测量时所获得值 , 也称实测分数 (X); 真值是指被测事物的真实规模取值 , 也称真分数 (T) 。由于各种原因 , 实得分数常不等于真分数 , 两者之差称为测量误差或误差分数 (E) 。从理论上看 , 实得分数由真分数和误差分数两部分组成即 :X=T+E Rxx 就是对一组测验数据的实测分数与真分数相差程度的最好估计。 （ 2 ）信度又是指相同的测验对相同的被试再次测量时引起的同样反应的程度。如果两次测验中 , 受测者所得分数或所处等级前后一致 , 则说明测验结果的信度较高 ; 反之 , 两次测验结果一致性低 , 说明测验结果的信度低。 信度是任何一种测量的必要条件 ( 但不是唯一条件 ), 只有测量值接近或等于真值 , 用同一工具多次测量同一特性获得相同或相近的结果 , 才能认为这个测量结果是可靠的。信度对于教育测量尤其重要 , 只有信度高的教育测验才能成为教育工作者有用的工具 , 才能为教育工作者提供可靠的信息 , 为教育预测和决策提供客观依据。 2 、信度的估计方法 测验的信度是用信度系数的大小来表示的 , 根据测量理论 , 信度系数 2 2 S R x xx ST = 但是在实际测量中 , 一般只能获得实得分数 (X) 及实得变异数 (Sx 2 ), 而真分数 (T) 及真变异数 (ST 2 ) 是不知道的 , 因此 , 依据上述公式还无法机算信度系数。在统计上 , 主要采用相关分析的方法即机算两列变量的相关系数 , 用相关系数的大小来表示信度的高低。主要用以下方法来求得信度 : （ 1 ）再测法 : 用同一测验对同一被试 , 前后施测两次 , 根据两次测验分数计算相关系数 , 即是再测信度。该信度反映了测验的稳定性程度 , 故又称稳定性系数 , 是用皮尔逊积差相关公式计算的 :2 12 1/21S S M M N X X R xx ?-= ∑ 式中 X 1 .X 2 为同一被试的两次测验得分 ,M1.M2 为两次测验的平均分数 ,S 1 .S 2 是两次测验的标准差 ,N 是被试人数。 用再测法估计信度 , 可以得到有关测验结果是否随时间而变化及变化程度的资料 , 可以作为预测被测者将来行为表现的依据。但也存在明显的局限性 : 前后两次测验结果易受到练习和记忆的影响 , 前后两次施测的时间间隔影响稳定性系数 , 特别是对学绩测验的影响较大。如果时间间隔太长 , 被测者的身心因受环境影响将发生大的变化 , 从而对第二次施测结果产生较大影响 , 使稳定性系数降低 ; 如果间隔太短 , 则被试第一次完成测验时练习和记忆会对第二次测验产生较大影响 , 使第二次测验性质发生变化。另外 , 有些测验不宜用再测法估计信度 , 如测量创造力测验 , 被试一旦掌握了解决问题的办法、原则 , 重测时 , 他将很容易作出反应 , 这样测验的性质就发生了改变。因此 , 只有在没有复本可用 , 测验不易受重复使用影响 , 现实条件又允许重复施测的情况下才使用重测法估计信度。 用重测法估计信度 , 间隔时间长短没有严格的规定 , 一般说 , 间隔时间越长 , 稳定性系数越低 , 最适
测试效度和信度
什么叫信度和效度？ https://www.sodocs.net/doc/1518287036.html,/view/698675.htm 测试信度(test reliability)也叫测试的可靠性，指的是测试结果是否稳定可靠。也就是说，测试的成绩是不是反映了受试者的实际语言水平。例如，如果同一套测试在对同一测试对象（即受试者本身没有变化）进行的数次测试中，受试者的分数忽高忽低的话，则说明该测试缺乏信度。测试的信度与测试的效度有着密切的关系。一般说来，只有信度较高的测试才能有较高的效度，但效度较高不能保证信度也一定较高。测试的信度主要涉及到试题本身的可靠性和评分的可靠性这两个方面。试题本身是否可靠主要取决于试题的范围、数量、试题的区分度等因素；评分是否可靠则要看评分标准是否客观和准确。 测试的信度通常用一种相关系数（即两个数之间的比例关系）来表示，相关系数越大，信度则越高。当系数为1.00时，说明测试的可靠性达到最高程度；而系数是0.00时，则测试的可靠性降到最低程度。在一般情况下，系数不会高到1.00，也不会降到0.00，而是在两者之间。对信度指数的要求因测试类别的不同而不同，人们通常对标准化测试的信度系数要求在0.90以上，例如“托福”的信度大致为0.95，而课堂测试的信度系数则以0.70-0.80之间为可接受性系数。测试信度的计算方法有很多种，以下仅介绍三种易于操作的方法： 1）重测法（the retesting method）。用同一套试卷在两个不同时间内来测试同一批受试者，这样便获得两组分数，然后计算出两组分数的相关系数。当然，在两次测试中，学生第二次的测试成绩理应比第一次的要高，因为在第二次测试时学生已经有了进步而且临场经验也更丰富了。但是若该试题是比较可靠的，每个学生在两次测试中的排名次序应该是基本不变的。 2）交替形式法（the alternative method）。对同一批受试者使用试题类型完全相同，难易程度相当，但具体题目不同的两套对等试卷先后进行两次测试，然后计算出两次得分的相关系数。 3）对半法（the split－half method）。测试只进行一次，但将整份试卷的题目按单、双数分成两组来分别计分，算出两组分数的相关系数，然后再用Spearman －Brown的公式计算整份试卷的信度系数。具体计算步骤是：将两组分数的相关系数乘以2，再除以1加两组分数的相关系数。 https://www.sodocs.net/doc/1518287036.html,/view/698674.htm 测试效度(test validity)亦称测试的有效性，指一套测试对应该测试的内容所测的程度。也就是说，一套测试是否达到了它预定的目的以及是否测量了它要测量的内容。例如：“Is photography an art orscience？Discuss．”这种题目以摄影的知识为前提和主要内容，用来考语言能力，就不具有效性。又如用听写来测量学
前测数据分析__信度和效度分析
第二节信度和效度分析 一、信度分析 与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。问卷信度分析如表4-2所示： 表4-2：量表信度检验结果
经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cr onbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。 二、效度检验 （一）容效度 为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。因此，本问卷具有容效度。 （二）结构效度 在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。在进行因子分析时，通常采用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，
问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。 （1）虚拟品牌社群价值的效度检测 1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验 在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示： 表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901 Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820 df 186 Sig. .000 通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。 1.2虚拟品牌社群价值因子分析 通过KMO值和Bartlett球形检验可知，虚拟品牌社群价值适合做因子分析，运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据，如:表4-4所示： 表4-4：虚拟品牌社群价值旋转因子负荷值
信度与效度分析步骤
如何用spss做问卷的结构效度分析？ 问：因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验就可以了吗？除此之外，还要做什么啊？请高手赐教点简单易懂又能说明效度问题的，谢谢啦！ 问题补充： 提取因子的个数怎么确定？是选特征值大于1的吗？还有，因子载荷怎么算？是在输出结果中直接可以看到吗？本人刚接触spss，请多多指教！ 答： 首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。 然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。 pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷 用spss进行效度分析? 我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧？就是不知道哪个值代表效度。 答： 因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。 除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果> 0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。 问:问卷效度测验如何应用于SPSS 问卷效度测验如何应用于SPSS,然后因为做效度检验貌似要用皮尔逊相关还是因子分析,所以不懂如何把这些应用于SPSS，不想要变量，想要整体，一个整体。 用因子分析，就已经是在检验变量的整体了 因子分析就是用少数几个因子来描述许多指标或因素之间的联系，以较少几个因子反映原资料的大部分信息的统计方法。 三、因子分析的SPSS过程 第一步：准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的（一般在10个以上）可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze” ，选择 “Data Reduction” 中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。 第二步：点击“Descriptives…”设置描述性统计要求。这里关键的是要求输出因子分析适合度的检验，一般要求输出：计算相关系数矩阵（选中Coefficients）、相关系数显著性水平矩阵（选中Significance levels）、反像相关矩阵检验 ( 选中Anti-image ) 、KMO 和巴特利特球形检验（选中 KMO and Bartlett’s test of sphericity）。 第三步: 点击“Extraction”打开对话框设置因子提取方式。在界定因子提取方法中需要设置以下几个方面的参数： (1) 因子构造方法：大多数情况下认为因子是变量的线性组合，所以使用最多的是主成分分析法（Principal components）;
10效度与信度
效度（validity） 又称准确度，用以反映测量指标或观测结果与“真值”的差异大小（接近程度），即多大程度上反映了事物的客观真实性。其主要受系统误差的影响，偏倚具有方向性。 例如评价某人的健康状况有三种方法：可以根据本人的主诉、也可以统计他近三个月到医疗机构就诊的次数、还可以对他进行临床检查。效度情况：主诉最差，就诊次数尚可，临床检查结果最好。但从获取资料的成本（复杂性、费用、时间等）来看，则临床检查最高，主诉最低。选择观察指标应兼顾效度和成本，即选择效度较高而成本较低的测量方法。 常用的效度评价方法 (1)表面效度（face validity）指测量方法或观测结果所要说明的问题符合专家和公众的共识。如用专业技术职称说明医生的学术水平，用抢救次数反映患者的病情危重程度。 (2)内容效度（content validity）或称一致性效度（agreement validity），指测量方法或测量指标得到多少专家的认同。请一批有代表性的专家独立对各预选指标的效度进行评判，计算一致率（百分比）。 如测量睡眠情况，一批专家各自给出的测量指标和一致率分别为：仪器监控的睡眠时间（100%），受试者主诉的睡眠时间（92%），受试者对睡眠好坏的自我评价（80%），受试者亲属报告的睡眠时间（60%）。虽然仪器监控的睡眠时间用于测量睡眠情况的效度最好，但测量成本也高。 (3)平行效度（convergent validity）又称同期效度（concurrent validity）或标准关联效度（criterion-related validity），指用一个预选测量指标X和一个公认效度高的指标Y同时测量同一对象，计算X和Y的相关系数r。如果r较大(>0.75)且P<0.05，则认为预选测量指标X具有与Y相似的平行效度。如受试者主诉的睡眠时间（X）与仪器监控的睡眠时间（金标准，Y）的相关系数约为0.80～0.95，因此，用主诉的睡眠时间测量睡眠状况有与“金标准”相似的平行效度。 (4)预测效度（predictive validity）指测量结果是否与后来发生的事件相吻合。如采用问卷评分测量口腔保健知识的了解程度，如果评分结果与后来临床检查发现的口腔疾病严重程度呈现负相关（如r<-0.75），则说明问卷调查结果确能反映出口腔保健知识的水平。 注意：预测效度与平行效度的区别，前者是两种测量方法前后相关，后者是两种测量方法的同期相关。 (5) 结构效度（construct validity）指对客观事物的多指标测量是否具有专业上的理想结构。结构效度的评价通常没有“金标准”或专家意见可以参照，需要先收集一定数量的实际调查数据，采用统计分析的方法进行分析评价，如因子分析。例如，关于健康测量的效度评价，无论有多少调查项目，至少要具有“体格健康”和“心理健康”两个稳定的结构。5种效度指标的使用 在大多数情况下采用表面效度和内容效度，主要计算一致率； 在有“金标准”作为参照的情况下，采用平行效度或预测效度，主要进行相关分析； 结构效度的评价涉及到比较复杂的统计方法。 2. 信度（reliability） 又称可靠性或精确度，用以反映相同条件下对同一客观事物重复测量结果的相互符合程度，其主要受随机因素的影响，误差不具有方向性。信度评价主要是评价不同的测量者、不同的测量时间、不同的测量工具对数据可靠性的影响。 常用的信度评价方法 (1)客观信度(objectivity reliability) 也称测量者间信度（inter-rater reliability）,指m(>=2)个的测量者（raters）同一时间段对同一对象进行重复测量。如两名护士先后测量同一患者的血压。如果测量了n个患者，两名护士的客观信度用简单相关系数r表示。当
应该如何对问卷效度与信度分析
如何进行问卷信效度分析 问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。信度和效度分析的方法包括逻辑分析和统计分析，本文主要讨论后者。 一、信度分析 信度（Reliability）即可靠性，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）。信度分析的方法主要有以下四种： 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。如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事
件、活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。 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。 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。在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特（Likert）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，求出整个量表的信度系数（ru）。 α信度系数法：Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数。其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，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
信度和效度的关系口诀
信度和效度的关系口诀 1、信度即测量结果的稳定性或可靠性，指用同一种方法对同一个对象进行重复测量，所得结果与之前测量结果相一致的程度，即测试方法不受随机误差干扰的程度。包括同质性信度、分半信度、复本信度、重测信度、评分者信度等。 2、效度即准确性和真实性，指测量工具或手段能够准确测所需测量的事物的程度。例如，某问卷调查医生的工作负荷，则效度指该问卷能否准确地、真实地调查出医生的工作负荷。效度和研究目标有关。包括内容效度、效标关联效度、结构效度等。 信度和效度的关系 信度与效度见的关系并非对称的，其中信度是效度的前提和基础，效度是信度的目的和归宿。任何测量，只有做到两者的辩证统一才会具有科学性。 信度是效度的基础。测量要有效度必须有信度，没有信度就没有效度。一项测量如果信度低，则效度也低，因为若测量不能稳定地测量所需测量的对象，就不能有效地说明测量对象；如果信度高，效度可能高也可能低。一项测量如果效度高，则信度一定高；但是，如果效度低，信度可能高也可能低。值得注意的是，信度与效度二者缺一则测量无
效。 效度指测验的正确性和有效性，即测验能够测到被测量对象的真实水平的程度。 通俗讲就是，效度指，一个测验能够测得出想要测量的东西。 比如，我想测大家的身高，用卷尺测出身高，这就是效度高。但是，我用体重计测大家的身高，这就是效度低、没效度。 【测验的信度】 信度指测验的可靠性和多次测量结果的一致性程度。 一个好的测验，测出的数据必须稳定、可靠，多次测量结果要保持一致，这样才让人信服。否则就不可信。 通俗讲，信度就是一次测量很可靠，再测一次，再测10次，结果都是差不多的。 比如，我用试卷测大家的心理学成绩，今天测大家考90分，明天测、后天测，还是90分，这就说明我这份试卷的信度高。