管理定量分析-信度分析與效度分析PPT課件.ppt

信度效度分析 January9 2020 1 信度 一 信度的意義所謂信度是衡量沒有誤差的程度 也是測(cè)驗(yàn)結(jié)果的一致性 consistency 程度 信度是以衡量的變異理論為基礎(chǔ) January9 2020 2 二 衡量誤差的意義與來源 衡量誤差可分為系統(tǒng)性誤差及隨機(jī)性誤差 一般而言 大部份的誤差是系統(tǒng)性的 從偏差而來 所謂系統(tǒng)性誤差也被視成常數(shù)性 constant 誤差 而隨機(jī)性誤差 randomerror 則不是一種常數(shù)性誤差 其原因可能來自情境因素 或者被受測(cè)者一時(shí)的情緒而影響 衡量誤差可能的來源如下 1 由回應(yīng)者 respondent 產(chǎn)生的誤差2 由情境因素產(chǎn)生的誤差3 由衡量者產(chǎn)生的誤差4 由衡量工具產(chǎn)生的誤差 January9 2020 3 三 以數(shù)字的觀點(diǎn)來解釋誤差四 衡量信度的方法1 再測(cè)信度 test retestmethod 再測(cè)信度是讓同一組受測(cè)者 在前後兩個(gè)時(shí)間內(nèi)測(cè)驗(yàn)兩次 以其兩次測(cè)驗(yàn)的結(jié)果求其相關(guān)係數(shù) 而此係數(shù)稱為再測(cè)信度 test retestreliability January9 2020 4 2 折半信度 split halfmethod 折半信度是將受測(cè)題目分成兩半 然後再以前半段之題目與後半段之題目做相關(guān) 若相關(guān)程度很高就代表折半信度很高 是考驗(yàn)衡量的同構(gòu)性 January9 2020 5 3 複本信度 equivalent formsmethod 為了讓不同程度的受測(cè)者能夠明確了解問卷題目的意思 有時(shí)候同一個(gè)測(cè)驗(yàn)中有甲 乙卷兩種以上的復(fù)本 由一組受試者先用甲卷進(jìn)行測(cè)試 同組人或另外一個(gè)人再用乙卷進(jìn)行測(cè)試 用這兩種測(cè)驗(yàn)的結(jié)果求其相關(guān)系數(shù)即為復(fù)本信度 January9 2020 6 4 庫李信度 Kuder Richardsonreliability 目的在于分析問項(xiàng)間的一致性 在估計(jì)信度上 最常用的是庫李二十號(hào)公式 其中K 表示整份測(cè)驗(yàn)的題數(shù) 表整個(gè)測(cè)驗(yàn)中每題答對(duì)與答錯(cuò)百分比乘積之總合S2 表示測(cè)驗(yàn)總分的變異量 January9 2020 7 L J Cronbach另創(chuàng) 系數(shù) 其公式如下 其中 為估計(jì)的信度 測(cè)驗(yàn)的總題數(shù) 測(cè)驗(yàn)的總變異數(shù) 題目與另一題目之共變數(shù) January9 2020 8 共變量矩陣 因素一 利用上述之公式 我們可以求得因素一之 值為 January9 2020 9 效度 一 效度的意義所謂效度是指衡量的工具是否能真正衡量到研究者想要衡量的問題 January9 2020 10 二 效度的種類 1 內(nèi)容效度 contentvalidity 以研究者的專業(yè)知識(shí)來主觀判斷所選擇的尺度是否能正確的衡量研究所欲衡量的東西 2 效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度 criterion relatedvalidity 所謂效標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)效度是指使用中的衡量工具和其他的衡量工具來比較兩者是否具有關(guān)聯(lián)性 January9 2020 11 3 建構(gòu)效度 constructvalidity 如果研究者要了解某種衡量工具真正要衡量的是什么 那即是關(guān)心它的建構(gòu)效度 4 學(xué)說效度 nomologicalvalidity 學(xué)說效度有時(shí)被稱為 通則化的效度 lawlikevalidity 學(xué)說效度是基于對(duì)構(gòu)念和從理論建構(gòu)的正式假設(shè)而來的衡量項(xiàng)目的明確調(diào)查 January9 2020 12 一 信度和效度的關(guān)系 信度和效度及其影響因素之關(guān)系 情況一 彈痕分散于靶內(nèi)各處 并無一致性可言 以衡量的術(shù)語來說即是無信度無效度 情況二 雖然彈痕很集中 即具有一致性 但是并沒有在靶中心 以衡量的觀點(diǎn)來看 則是有信度無效度 情況三 才是好的衡量 同時(shí)具有效度及信度 January9 2020 13 二 影響信度效度之因素 信度和效度及其影響因素之關(guān)系 January9 2020 14 量表之信度與效度 潛在變數(shù)的衡量 通常是以量表或問卷做為測(cè)量工具 評(píng)估量表優(yōu)良與否的準(zhǔn)則為信度與效度 壹 信度貳 效度 January9 2020 15 信度1 2 信度系指測(cè)驗(yàn)結(jié)果 受試者的回答 的穩(wěn)定性及可靠性 可相信的程度 信度的衡量有三種類型 穩(wěn)定性 等值性與內(nèi)部一致性 穩(wěn)定性 用同一種測(cè)驗(yàn)對(duì)同一群受試者 前后施測(cè)兩次 然后依據(jù)兩次測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)計(jì)算相關(guān)系數(shù) 等值性 交替使用一套測(cè)驗(yàn)的多種復(fù)本 再根據(jù)一群受試者每個(gè)人在各種復(fù)本測(cè)驗(yàn)之得分 計(jì)算相關(guān)系數(shù) 內(nèi)部一致性 指量表能否測(cè)量單一概念 同時(shí)反映組成量表題項(xiàng)之內(nèi)部一致性程度 January9 2020 16 信度2 2 量表信度的考驗(yàn)方法為Cronbach 系數(shù) 判定 系數(shù)之準(zhǔn)則如下 所有問卷題目一起執(zhí)行計(jì)算Cronbach 系數(shù) 各題目單獨(dú)逐題檢查 每個(gè)因素構(gòu)面針對(duì)其所屬問卷題目 執(zhí)行計(jì)算Cronbach 系數(shù) 范例一 January9 2020 17 范例一 某研究設(shè)計(jì)一份有關(guān) 商店服務(wù)屬性 之問卷初稿 為慎重起見 選取30位受測(cè)者進(jìn)行前測(cè) 結(jié)果如數(shù)據(jù)文件 服務(wù)屬性前測(cè) sav 請(qǐng)問這些題項(xiàng)在測(cè)試結(jié)果后 是否具備內(nèi)部一致性 1 點(diǎn)選Analyze scale reliabilityanalysis2 程序操作3 分析結(jié)果 January9 2020 18 范例一 2 程序操作 分析結(jié)果1 2 系數(shù) 0 7984 代表十五道題目測(cè)量結(jié)果之內(nèi)部一致性具高可信度 若是想要再提高信度 可由 CorrectedItem Totalcorrelation 及 CronbachAlphaifitemDeleted 兩欄數(shù)字來判斷刪除那些題目可提高內(nèi)部一致性 價(jià)格的 CorrectedItem Totalcorrelation 數(shù)字 0 0693表示 價(jià)格 與總分間的相關(guān)非常的低 如果將之刪除 則可提高 系數(shù)至0 8156 January9 2020 20 分析結(jié)果2 2 January9 2020 21 效度1 2 量表的效度類型有三種 內(nèi)容效度 效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度與建構(gòu)效度 內(nèi)容效度內(nèi)容效度是指測(cè)量?jī)?nèi)容的適切性 效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度效標(biāo)關(guān)聯(lián)效度是指測(cè)量工具的內(nèi)容具有預(yù)測(cè)或估計(jì)的能力 January9 2020 22 效度2 2 建構(gòu)效度建構(gòu)效度 或稱構(gòu)念效度 指問卷或量表能測(cè)量到理論上的構(gòu)念或特質(zhì)之程度 建構(gòu)效度有兩類 收斂效度與區(qū)別效度 而檢測(cè)量表是否具備建構(gòu)效度 最常使用之方法為因素分析法 同一因素構(gòu)面中 若各題目之因素負(fù)荷量 factorloading 愈大 一般以大于0 5為準(zhǔn) 則愈具備 收斂效度 若問卷題目在非所屬因素構(gòu)面中 其因素負(fù)荷量愈小 一般以低于0 5為準(zhǔn) 則愈具備 區(qū)別效度 范例二范例三 January9 2020 23 范例二 某研究探討有關(guān)大賣場(chǎng) 商店服務(wù)屬性 所應(yīng)包含的內(nèi)容 該研究藉由文獻(xiàn)回顧及專家學(xué)者的刪選 設(shè)計(jì)十五道題目并以五等量表為衡量尺度的問卷 以衡量 商店服務(wù)屬性 今抽取97位受訪者 請(qǐng)其填寫問卷 請(qǐng)問該測(cè)量結(jié)果對(duì)于 商店服務(wù)屬性 的內(nèi)容 是否具備建構(gòu)效度 資料文件 商店服務(wù)屬性 sav 1 點(diǎn)選Analyze DataReduction Factor2 程序操作3 分析結(jié)果 January9 2020 24 范例二 2 程序操作 分析結(jié)果 1 KMO 0 806 Bartlett stestChi sq 426 339 Sig 0 0001的原則萃取下 共萃取出五個(gè)因素 累積解釋變異量達(dá)65 041 January9 2020 26 分析結(jié)果 2 因素一包含6個(gè)變量 但 商店印象 問項(xiàng)在因素一中之負(fù)荷量小于0 5 不具收斂效度 且其在因素二中之負(fù)荷量亦達(dá)0 457 也不具備區(qū)別效度 至于 質(zhì)量 問項(xiàng)亦有相同問題 因此必須將此兩變項(xiàng)刪除 重新執(zhí)行因素分析 January9 2020 27 分析結(jié)果 3 重新執(zhí)行結(jié)果如下 十三個(gè)題項(xiàng)共萃取出四個(gè)因素構(gòu)面 累積解釋變異量為61 814 雖較先前降低些 但各題項(xiàng)在所屬的因素構(gòu)面中 其因素負(fù)荷量皆大于0 5 同時(shí)在其他因素構(gòu)面中則皆小于0 5 所以此測(cè)量結(jié)果 在因素分析方法下 將 商店服務(wù)屬性 分成四個(gè)構(gòu)面 是具備建構(gòu)效度的 January9 2020 28 范例三 回收的問卷在執(zhí)行效度分析后 須對(duì)每一因素構(gòu)面進(jìn)行信度分析 由范例二中已找出各因素構(gòu)面 現(xiàn)今檢測(cè)各構(gòu)面之信度 1 點(diǎn)選Analyze scale reliabilityanalysis2 程序操作3 分析結(jié)果 January9 2020 29 范例三 2 程序操作 分析結(jié)果 1 構(gòu)面一 服務(wù)態(tài)度 整齊干凈 氣氛服務(wù) 內(nèi)外裝潢 結(jié)賬速度 信賴度 得到因素一之 0 828 構(gòu)面二 購物便利 取得便利 廣告吸引 得到因素二之 0 588 構(gòu)面三 售后服務(wù) 營(yíng)業(yè)時(shí)間 得到因素三之 0 524 構(gòu)面四 價(jià)格 種類多寡 得到因素四之 0 446 January9 2020 31 分析結(jié)果 2 將因素分析法所萃取之構(gòu)面及其效度與信度整理如下表 因素一之 系數(shù)為0 828 已達(dá)高可信度 因素二與因素三之 系數(shù)值皆大于0 5 其信度為尚可接受 因素四之可靠度稍嫌不足 但亦未達(dá)拒絕的程度 January9 2020 32 2020 1 9 33 10 3 2信度分析的SPSS操作詳解 Step01 打開 ReliabilityAnalysis 可靠性分析 對(duì)話框選擇菜單欄中的 Analyze 分析 Scale 度量 ReliabilityAnalysis 可靠性分析 命令 彈出 ReliabilityAnalysis 可靠性分析 對(duì)話框 Step02 選擇信度分析變量在該對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量 將其移入 items 項(xiàng) 列表框中 選擇進(jìn)入信度分析的變量 Scalelabel 度量標(biāo)簽 主要對(duì)信度分析的信度系數(shù)做一個(gè)標(biāo)簽 January9 2020 34 信度分析的SPSS操作詳解 January9 2020 35 信度分析的SPSS操作詳解 Step03 選擇信度分析的方法在 Model 模型 下拉列表框中選擇信度分析的信度系數(shù) 從而對(duì)變量進(jìn)行信度分析 Alpha 克朗巴哈 Cronbach 信度系數(shù)法 Split half 折半信度系數(shù) Guttmann Guttman最低下限真實(shí)信度法 Parallel 各題目變異數(shù)同質(zhì)時(shí)的最大概率 maximum likelihood 信度 Strictparallel 各題目平均數(shù)與變異數(shù)均同質(zhì)時(shí)的最大概率信度 January9 2020 36 信度分析的SPSS操作詳解 January9 2020 37 信度分析的SPSS操作詳解 Step04 其他選項(xiàng)設(shè)置 Statistics 統(tǒng)計(jì)量 包含Hotelling的檢驗(yàn) Friedman等級(jí)變異數(shù)分析 Tukey的可加性檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)分析 Descriptivesfor Item表示輸出各評(píng)估項(xiàng)目的基本描述性統(tǒng)計(jì) Scale表示輸出各評(píng)估項(xiàng)目的總分的基本描述性統(tǒng)計(jì) Scaleifitemdeleted表示輸出剔除某評(píng)項(xiàng)目后的均值 方差 協(xié)方差等基本統(tǒng)計(jì)量 從而對(duì)評(píng)估項(xiàng)目進(jìn)行逐個(gè)評(píng)估 January9 2020 38 信度分析的SPSS操作詳解 January9 2020 39 信度分析的SPSS操作詳解 Inter Item 選項(xiàng)組 Covariances Correlations分別表示輸出各評(píng)估項(xiàng)目的協(xié)方差系數(shù)矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣 Summaries Means 選項(xiàng)組 輸出評(píng)估項(xiàng)目總分的平均分的基本描述性統(tǒng)計(jì) Variance表示評(píng)估項(xiàng)目總分的樣本方差的描述性統(tǒng)計(jì) Covariances Correlations分別輸出評(píng)估項(xiàng)目總和的協(xié)方差矩陣 相關(guān)系數(shù)矩陣的描述性統(tǒng)計(jì) ANOVATables 選項(xiàng)組 提供了多種方法進(jìn)行檢驗(yàn)同一評(píng)估對(duì)象在評(píng)估項(xiàng)目上的得分是否具有一致性 None表示什么檢驗(yàn)都不做 FTest表示進(jìn)行反復(fù)測(cè)試的方差分析 只適合于定距型的正態(tài)分布數(shù)據(jù) Friedmanchi squared對(duì)配對(duì)樣本的進(jìn)行Friedman檢驗(yàn) 適合于非正態(tài)分布或定序型數(shù)據(jù) Cochranchi square表示進(jìn)行多配對(duì)樣本的Cochran檢驗(yàn) 適合于二值型數(shù)據(jù) Step05 單擊 OK 按鈕 結(jié)束操作 SPSS軟件自動(dòng)輸出結(jié)果 January9 2020 40 10 3 3實(shí)例圖文分析 員工素質(zhì)評(píng)估的信度分析 1 實(shí)例內(nèi)容為評(píng)估某個(gè)公司員工的素質(zhì)設(shè)計(jì)一套評(píng)價(jià)表格 其中包括的評(píng)價(jià)項(xiàng)目有 科學(xué)素質(zhì) 文化素質(zhì) 經(jīng)濟(jì)素質(zhì) 道德素質(zhì) 每個(gè)評(píng)估項(xiàng)目的滿分25分 四個(gè)項(xiàng)目評(píng)估的總分100分 分?jǐn)?shù)越高素質(zhì)越高 為了研究評(píng)價(jià)體系的可信性 隨機(jī)對(duì)30名員工進(jìn)行了測(cè)試 現(xiàn)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析 January9 2020 41 實(shí)例內(nèi)容 注意 此表為部分?jǐn)?shù)據(jù) 42 實(shí)例操作 Step01 打開對(duì)話框打開SPSS軟件 選擇菜單欄中的 Analyze 分析 Scale 度量 ReliabilityAnalysis 可靠性分析 命令 彈出 ReliabilityAnalysis 可靠性分析 對(duì)話框 January9 2020 43 實(shí)例操作 January9 2020 44 實(shí)例操作 Step02 在左側(cè)的候選變量列表框中選擇 科學(xué)素質(zhì) 文化素質(zhì) 經(jīng)濟(jì)素質(zhì) 道德素質(zhì) 進(jìn)入 items 項(xiàng) 列表框 在 Model 模型 下拉列表框中選擇 Alpha 選項(xiàng) 并單擊 Statistics 統(tǒng)計(jì)量 按鈕進(jìn)入 Statistics 統(tǒng)計(jì)量 對(duì)話框 January9 2020 45 實(shí)例操作 January9 2020 46 實(shí)例操作 Step03 勾選 Scaleifitemdeleted 如果項(xiàng)已刪除則進(jìn)行度量 Correlations 相關(guān)性 以及 Summaries 摘要 復(fù)選框 然后單擊 Continue 繼續(xù) 按鈕 進(jìn)入信度分析分析對(duì)話框 January9 2020 47 實(shí)例操作 Step04 完成操作最后 單擊 OK 確定 按鈕 操作完成 此時(shí) 軟件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié)果瀏覽窗口中 January9 2020 48 實(shí)例操作 January9 2020 49 實(shí)例結(jié)果及分析 1 信度分析進(jìn)行過程的摘要執(zhí)行完上面操作后 在SPSS結(jié)果報(bào)告中首先給出的是信度分析進(jìn)行過程的摘要 見下表所示 信度分析的有效數(shù)據(jù)為30個(gè) 排除在外的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為0 整個(gè)信度分析是基于所有數(shù)據(jù)來進(jìn)行的 January9 2020 50 實(shí)例結(jié)果及分析 January9 2020 51 實(shí)例結(jié)果及分析 2 信度分析的信度系數(shù)計(jì)算的結(jié)果在SPSS結(jié)果報(bào)告中給出克朗巴哈 Cronbach 信度系數(shù)的估計(jì)值為0 816 基于標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估項(xiàng)目 BasedonStandardizedItems 調(diào)整的克朗巴哈 Cronbach 信度系數(shù)為0 825 評(píng)估項(xiàng)目數(shù)為4個(gè) 由于信度系數(shù)在0 80 0 90之間 說明問卷調(diào)查中的題目具有較強(qiáng)的內(nèi)在一致性 January9 2020 52 實(shí)例結(jié)果及分析 January9 2020 53 實(shí)例結(jié)果及分析 3 各個(gè)評(píng)估項(xiàng)目的相關(guān)系數(shù)矩陣從相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出 科學(xué)素質(zhì)與文化素質(zhì)之間相關(guān)系數(shù)為0 734 具有較強(qiáng)的正相關(guān)性 道德素質(zhì)與經(jīng)濟(jì)素質(zhì)之間相關(guān)系數(shù)為0 691 正相關(guān)性較強(qiáng) 文化素質(zhì)與道德素質(zhì)之間的相關(guān)系數(shù)為0 343 是相關(guān)性性最低的兩個(gè)項(xiàng)目 January9 2020 54 實(shí)例結(jié)果及分析 January9 2020 55 實(shí)例結(jié)果及分析 4 評(píng)估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計(jì)下表的第一行顯示了30名員工在4個(gè)評(píng)估項(xiàng)目上總分的均值為21 992 最大值為23 067 最小值21 000 全距2 067 樣本均值的方差為0 812 第二行顯示30名員工在4個(gè)評(píng)估項(xiàng)目上總分的樣本方差為0 585 最大值為0 754 最小值0 437 全距0 317 樣本方差的方差為0 026 可見 各個(gè)項(xiàng)目的平均分基本相當(dāng) 各項(xiàng)評(píng)分的差異性比較平衡 第三行顯示4個(gè)評(píng)估項(xiàng)目協(xié)方差的均值為0 308 最大值為0 414 最小值0 202 全距0 211 樣本方差的方差為0 006 第四行顯示4個(gè)評(píng)估項(xiàng)目相關(guān)系數(shù)的均值為0 541 最大值為0 734 最小值0 343 全距0 391 可見 各個(gè)評(píng)項(xiàng)目的相關(guān)程度校稿 而且相關(guān)程度的差異較小 January9 2020 56 實(shí)例結(jié)果及分析 57 實(shí)例結(jié)果及分析 5 剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的結(jié)果表10 12的第一列顯示了剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目的總平均分 例如剔除了科學(xué)素質(zhì)的剩余其他三項(xiàng)的總平均分為66 97 是第一列中最大的 這說明科學(xué)素質(zhì)的得分影響比較大 第二列顯示了剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目總分的樣本方差 第三列是某評(píng)估項(xiàng)目與其余評(píng)估項(xiàng)目總分的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù) 例如科學(xué)素質(zhì)與剩余其他三項(xiàng)的總分之間的簡(jiǎn)單項(xiàng)系數(shù)為0 750 這再一次說明科學(xué)素質(zhì)的地位比較重要 第四列是某評(píng)估與其余評(píng)估項(xiàng)目的復(fù)相關(guān)系數(shù) 反映了該評(píng)估項(xiàng)目與其余評(píng)估項(xiàng)目的總體相關(guān)程度 最后一列是剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目計(jì)算得到克朗巴哈 Cronbach 信度系數(shù) January9 2020 58 實(shí)例結(jié)果及分析 59 實(shí)例進(jìn)