重测信度检验问题操作步骤 关于问卷信度检验
关于调查问卷的信度和效度检验

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 :22S R xxx 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 ) 。
For personal use only in study and research; not for commercial use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+ERxx 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。
For personal use only in study and research; not for commercial use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。
问卷设计与信度检验

问卷设计与信度检验一、引言问卷调查是社会科学研究中常用的数据收集方法之一。
在进行问卷设计时,要注重问题的准确性和信度。
本文将介绍问卷设计的基本步骤以及如何进行信度检验。
二、问卷设计步骤1. 确定调查目标:明确研究目的和所要调查的问题范围,以便选取适当的问卷主题。
2. 制定研究假设:在确定调查目标后,根据研究目的制定相应的研究假设,以指导问题的设计和数据的收集。
3. 编制问卷大纲:根据研究目标和假设,对需要了解的内容进行分类和排序,并制定相应的问题。
4. 设计问题:选择合适的问题类型,如开放性问题、封闭性问题、多项选择题等,并注意问题的清晰明确,避免产生歧义。
5. 组织问题顺序:将问题按逻辑顺序进行组织,避免出现过多的上下文转换。
6. 编写说明和提示:为了保证被调查者准确理解问题,可以提供问题的解释说明和回答提示。
三、信度检验问卷的信度是指对同一问题连续多次进行测量所得结果的一致性。
信度检验是确保问卷调查结果可信的重要步骤。
1. 内部一致性信度检验:内部一致性信度是用来衡量问卷内部各个问题之间的相关性。
常用的内部一致性信度检验方法有:- 内部相关性分析:通过计算问卷内部各个问题之间的相关系数,如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等,来评估问题之间的关联程度。
- 道德方差分析:通过计算问卷内部各个问题的方差,来评估问题的差异性。
一般来说,方差越大,问题的差异性越大。
2. 外部信度检验:外部信度是用来衡量不同时间或不同研究者之间的一致性。
常用的外部信度检验方法有:- 重测法:在一定时间间隔后,对同一群体进行重复测量,然后计算两次测量结果的相关系数。
- 半数分割法:将整个问卷分为两半,分别计算两部分的得分并计算相关系数,以评估问卷的稳定性。
四、总结问卷设计是进行问卷调查的基础和关键步骤。
在设计问卷时,需明确调查目标,制定研究假设,并注意问题的准确性和清晰性。
在数据分析之前,进行信度检验可以确保结果的可信度,常用的信度检验方法有内部一致性和外部信度检验。
调查问卷可信度与检验方法

调查问卷可信度与检验方法调查问卷的可信度是指问卷测量所得结果与被测量变量真实情况之间的一致性程度。
在设计和实施问卷调查时,可以采用以下方法来检验问卷的可信度:1. 重测法(Test-Retest Reliability):通过两次或多次重复测量同一样本,比较两个或多个测量结果的一致性。
该方法适用于稳定特征和行为变量,如人格特质和持续性行为。
2. 内部一致性法(Internal Consistency Reliability):通过评估问卷各个测量项之间的相关性来检验问卷的内部一致性。
常用的统计指标包括Cronbach's alpha系数和分裂半信度(Split-Half Reliability)等。
3. 信度相关法(Inter-Rater Reliability):当问卷需要由多个评估者进行评分时,通过比较评估者之间的一致性来检验问卷的信度。
可使用一致性相关系数(Intraclass Correlation Coefficient, ICC)等指标进行评估。
4. 平行测量法(Parallel-Forms Reliability):使用两个或多个具有相同目的和内容的平行问卷,并比较它们的测量结果之间的一致性。
5. 外部验证法(External Validation):通过与其他已被广泛接受的测量工具或标准测量结果进行比较,来评估问卷的可信度。
这种方法对于需要与已有测量工具进行比较的问卷特别有用。
需要注意的是,为了评估问卷的可信度,通常需要收集足够的样本数据,并使用合适的统计分析方法来计算可信度指标。
同时,应该结合实际情况考虑问卷设计和实施过程中可能存在的潜在偏差,以确保问卷测量的可信度和效度。
谈调查问卷的可信度及有效度问题

信度与效度分析一、信度分析信度(Reliability)即可靠性,是指采用同一方法对同一对象进行调查时,问卷调查结果的稳定性和一致性,即测量工具(问卷或量表)能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示,具体评价方法大致可分为三类: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:1、重测信度法同样的问卷,对同一组访问对象在尽可能相同的情况下,在不同时间进行两次测量。
两次测量相距一般在两到四周之内。
用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法,评价量表信度的高低。
2、折半法。
折半法是将上述两份问卷合成一份问卷(通常要求这两份问卷的问题数目相等),每一份作为一部分,然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
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。
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。
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: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。
二、效度分析效度(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。
关于调查问卷的信度和效度检验

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ST2(即实测分数)之比:R xx - S x 2式中Rxx 表示测量的信度,ST -代表真分数的变异数(方差),Sx -表示实得分数的变异数(方差)。
For pers onal use only in study and research; not for commercial use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。
For pers onal use only in study and research; not for commercial use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。
问卷信度效度检验

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。
调查问卷信度和效度检验 -回复

调查问卷信度和效度检验-回复
调查问卷信度和效度检验是评估一份问卷的可靠性和有效性的方法。
下面是一些常用的信度和效度检验方法:
1. 信度检验:
- 重测信度:通过重复测量同一组被试者来检验问卷的稳定性。
使用相关系数(如皮尔逊相关系数)来比较两次测量结果之间的一致性。
- 分割半信度:将问卷分为两个部分,分别测量同一组被试者。
使用Cronbach's alpha系数来检验问卷各部分之间的一致性。
- 内部一致性信度:通过统计问卷各项之间的相关性来检验问卷的内部一致性。
常用的方法包括Cronbach's alpha系数和因素分析。
2. 效度检验:
- 内容效度:通过专家评估或理论分析来评估问卷项是否涵盖了研究领域的主要内容。
- 构效效度:通过问卷和其他已经被公认为有效的测量工具进行比较来评估问卷的构效效度。
常用的方法包括相关系数(如皮尔逊相关系数)和因子分析。
- 准则效度:通过与一个被广泛接受的准则进行比较来评估问卷测量结果的准确性。
常用的方法包括相关系数和受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析。
以上是常用的信度和效度检验方法,但具体的选择方法可以根据研究领域和具体研究问题进行调整和选择。
发放问卷做信效度检验的流程及注意事项

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关于问卷一致性检验(重测信度检验问题操作步骤)
1.信度是指测量结果一致性、一贯性和稳定性。
对于量表可采用ALPHa系数来检验量表的内在信度,即一组题目在测量某一概念的一致性。
这种方法在我的讲义中已经讲述,这里不再细述。
2.对于一般问卷,特别是分类变量形式的题目,比如:您每周锻炼多少次?
①不锻炼,②每周1-2次,③每周3-4次,④每周5次以上
对这类问卷进行信度分析,主要是分析多次调查同一群体,所选结果的一致性程度,即重测信度,也称外部信度。
所采用的方法主要是分析两次测量选项频率分布是否一致,如果两次测量选项百分比分布一致,说明信度较高。
如果用定量指标来反映的话,可采用Kappa 一致性系数。
Spss具体操作步骤如下:
1)数据录入
对同一题目两次调查结果录入两列,即两个变量。
2)Spss菜单:Analyze(分析)->descriptive statistic(描述统计)->Crosstab…(联表)
点击统计量(statistic)按钮,在弹出界面中选择卡方检验,点选kappa选项。
返回到主界面点击单元格(cell),选择行百分比,列百分比等。
返回主界面。
点击确定得到如下结果(选最后一个结果表):
Symmetric Measures
Value Asymp. Std.
Error a Approx. T b Approx. Sig.
Measure of Agreement Kappa .580 .143 4.482 .000 N of Valid Cases 20
a. Not assuming the null hypothesis.
b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.
这里的kappa系数值为0.580,也就是说这个调查题目的信度为0.580.
Kappa取值于0到+1之间。
绝对值越大,信度越高。
一般认为:Kappa≥0.75信度较高;0.75>Kappa≥0.4信度一般;Kappa<0.4信度较差。