效标关联效度权威发布_效标关联效度是什么意思(2024年12月精准访谈)
如何检验自编问卷的信效度? 想要知道自己的问卷质量如何?信效度分析来帮你! 信度(Reliability)是问卷测量结果的一致性或稳定性。试试这些方法检验信度: 1️⃣ 内部一致性信度:用克隆巴赫x系数、分半信度等,看各题目间是否一致,都在测同一个概念。 2️⃣ 重测信度:等一段时间再测同一批人,比较两次结果,看是否稳定。 效度(Validity)则是问卷能否准确测出你想测的内容。看看这些效度检验方法: 1️⃣ 内容效度:问卷的指标是否全面覆盖了研究主题。 2️⃣ 结构效度:用因子分析等统计手段,看问卷是否能区分出预期的理论构念。 3️⃣ 效标关联效度:对比问卷得分与已知标准,比如预测某行为或态度的结果。 最后,用因子分析评估结构效度,KMO检验和巴特利特球形度检验来辅助判断数据是否适合做因子分析。 完成这些步骤,你的问卷质量就更有保障啦!
统计学的奥秘,解答学妹疑惑 1. 等距抽样与随机数法:两者在某些情况下相似,但随机数法的规则可能与等距抽样的分层间隔一致。 ᠦ䦊𝦠𗯼 (1)样本不独立(大样本中包含多个群,每个群内又有多个小个体,这些小个体是混合在一起的,因此样本不独立) (2)群间均衡同质(大样本中的群是同类型同层次的) 内部效度与测验效度:内部效度是测验效度的一种,而效标关联效度指的是测量标准之间的关联程度。 构念效度:基于理论依据的合理性和抽象定义。逻辑顺序为:先有理论依据和定义——构思假设——获得数据——获得研究结果。 量化赋值方式与变量测量类型:两者是否等价? 连续变量与不连续变量: 连续变量的数值是真实存在的,可以比较大小。 不连续变量的数值不能比较大小。 定距变量:已经规定好哪个等级对应哪个分数,分数和等级都是固定的,并且分数之间的间隔是一致的。如果三个人在同一个等级,他们的分数相同。 定比变量与绝对零点:虽然明白绝对零点的含义,但不知道为何它与定比变量有关。 这些问题都需要我们深入思考,理解统计学的原理和方法。希望这些解答能帮助你更好地理解相关概念!
信效度分析全攻略 信效度分析是评估问卷质量的金标准,确保你的研究结果靠谱又准确。 信度(Reliability) 信度是问卷结果的一致性或稳定性。想象一下,你多次测量同一对象,结果总是差不多,那信度就很高哦! 内部一致性信度:比如克隆巴赫看看问卷各题是否都在测同一个概念。 重测信度:隔段时间再测,看看得分是否稳定。 效度(Validity) 效度则是问卷能否准确测出你想测的内容。 内容效度:问卷内容是否全面覆盖了研究主题。 结构效度:通过统计手段,看看问卷是否能有效区分理论构念。 效标关联效度:对比问卷得分与已知标准,比如预测某行为的结果。 现在,你掌握了信效度分析的全攻略,研究结果更靠谱,发表更无忧!
如何判断你的量表是否靠谱? 很多人即使读到硕士博士,还是不清楚自己选用的量表是否能用,结果收集几千份数据后发现信效度几乎没有,甚至还是负的,真是让人两眼一黑!𑊊那么,如何判断自己的量表能否得到想要的结果呢?以下是一些实用的小技巧: 1️⃣ 首先,要搞清楚量表的来源。如果是来自SCI、CSSCI等核心期刊发表的,并且经过大量样本和严格统计学检验的,可以放心使用。可以去好的期刊或者某些统计学网站上寻找量表。 2️⃣ 如果量表的来源不清楚,千万不要用!比如某些文库或者搜索引擎,即使再符合你的研究内容,也不要轻易使用。 3️⃣ 区分问卷和量表。在硕士博士阶段,除非学校要求不高,否则不建议用纯粹的问卷做调查。因为问卷的选项尺度不统一,没有维度可言,也没有信效度,只能做简单的频率统计、直方图、饼图,再“高大上”一点也只能做卡方检验和二元逻辑回归,结论较少,工作量也不扎实。 4️⃣ 修订后的量表需要经过三次样本的收集与检验。 第一次样本收集完成后进行探索性因子分析与项目检验,目的是剔除和总分相关度不高的题目。项目检验一般有两种方法:独立样本t检验和皮尔逊相关性。独立样本t检验是取前27%和后27%的两组样本做独立,剔除掉不显著的题项;皮尔逊相关性则是剔除掉与总分不相关或者高度相关的题目(r>0.8)。 第二次样本用来做验证性因子分析和收敛效度与AVE.CR值。这两个检验都在AMOS中完成。 第三次样本则为效标效度,即将修订后的量表与其他可能相关的量表进行相关性检验。如果修订的量表是“生育后悔”,效标效度可以采纳“父母倦怠”、“父母焦虑”和“生活满意度”作为测试量表。 5️⃣ 如果没有适合本论文研究内容的量表,可以移植借鉴相关成熟量表,替换关键词后走修订程序,属于自己开发量表,工作量扎实的情况下论文得分也比较高,盲审也比较容易通过。 做到这些步骤,大部分问题都能迎刃而解!ꀀ
信效度检验:测量工具的可靠性与有效性 ### 信度:可靠性与稳定性 信度,简单来说,就是测量结果的可靠性和稳定性。想象一下,我们用同样的问卷多次测量同一个学生,如果每次的结果都差不多,那我们就说这个问卷的信度高。反之,如果每次测量的结果差异很大,那就说明信度不高。信度反映了测量中的随机误差大小。信度高意味着多次测量结果一致,说明这个测量工具可靠、稳定;信度低则说明前后测量结果不一致,工具可能有问题。 举个例子吧,比如用一份问卷多次测试学生的成绩,平均分都是60分,那我们就说这份问卷的信度很高(前提是排除那些不可控的误差)。 效度:测量工具的有效性 效度,也就是测量的有效性。它指的是测量工具能否真正测出它要测的内容。效度高意味着测量结果能很好地反映真实特征,不同研究人员对某一研究变量的理解也会一致。如果效度低,那就说明测量工具没有正确获取反映真实特征的数据。 举个例子,用语文试卷来测试学生的数学水平,这就是效度低或者没有效度。 信度与效度的关系 虽然效度高信度一定高,但信度高并不一定意味着效度高。也就是说,一个测量工具可能很可靠,但它不一定能准确测量出它要测的内容。 如何检验信效度? 信度的检验 内在信度:看看问卷中的一组问题(或者整个问卷)是否都在测量同一个主题。最常用的方法是Cronbach- 外在信度:在不同时间进行测量时,看看问卷结果的一致性程度。最常用的方法是重测信度。 效度的检验 内容效度:看看问卷内容是否符合研究目的和要求。一般来说,采用现有成熟的量表内容效度会比较好。 效标效度:看看问卷测量结果与效标的相关程度。 结构效度:研究因子与测量项的对应关系是否符合预期。常用的方法有探索性因子分析和验证性因子分析。 总之,信效度检验是确保测量工具可靠性和有效性的重要步骤。希望这些信息对你有所帮助!
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