管理定量分析信度分析与效度分析.模板
信度与效度分析ppt课件
聚合效度
聚合效度也称为收敛效度，是指运用不同测量方法测定同一特质所得结果的相似
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程度，即对同一特质的两种或多种测定方法间应有较高的相关性。
判别效度 判别效度，是指运测定不同特质和内涵时，测量结果之间不应有太大的相关性。
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效度分析的应用
《组织结构、创新与企业绩效》 李忆等 管理工程学报 2009年 收敛效度：较好的收敛效度，是指例如在企业绩效量表，运用不同的市
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谢谢！
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重测信度法是指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。
复本信次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。
折半信度法（内在一致性系数）
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。常用于态度、意见式问卷。
信度分析的方法33信度分析的应用内部一致性?组织结构创新不企业绩效李忆等管理工程学报2009年以企业绩效量表为例系数均大于07内部一致性信度高则表示量表中的市场份额营业额盈利能力等六个方面在得分间的一致性
信度与效度分析
企业管理 王梦茜
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目录
一、什么是信度？ 二、信度分析的方法 三、信度分析的应用 四、什么是效度？ 五、效度分析的指标与方法 六、效度分析的应用
G. 理查德·谢尔
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什么是信度？
定义：信度是指调查统计结果的稳定性或一致性，也就是对同一调查 对象多次重复进行调查或测量，所得结果的一致程度.
《信度与效度分析》PPT课件
20.12.2020
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Cronbach‘s 系数
• LeeJ．Cronbach，伊利诺伊大学教授，心 理测量学家。1951年将库德-理查德20(适 合与0，1记分的信度计算公式)进一步推广， 提出著名的多重记分项目的信度计算公式，
即著名的一致性系数
实施方法： 同时实施：测量一致性，获得等值性系数
： ， 间隔实施 测量稳定性和一致性 获得稳定与等值系数 (coefficient of
stability and equivalence)
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复本信度
缺点：
➢ 复本测验的编制不易，不但费时，且成本较高
➢ 易受练习影响的测量行为，即使采用复本方法，影响只能 减少，但无法完全避免
根据选择效标的时间不同，可分为：同时效度和预测效度 同时效度(concurrent validity) ：是指测验分数与实施测验同一个时间所取得的效
标之间的相关，旨在使用测验分数估计个人在效标方面的目前实际表现。 例如测量学生智力时，将学生当时的成绩作为效标。
计算再测信度与复本信度的共同问题是：
需要进行两次测量。受试者的合作、动机、疲劳和厌烦等 都可能影响测验的实施。因此，寻求只根据一次测验结果 就可以估计信度的方法
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折半信度
• 折半信度(split-half reliability)
指使用测量工具先对一组受试者施测，然后把题 目分成两半计分，依两半所得的分数算出相关系 数 。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，类似于复本信度。
reliability）
信度和效度分析
信度和效度分析信度分析信度分析是一种测度综合评价体系是否具有一定稳定性和可靠性的有效分析方法。
信度是根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。
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四种:重测信度法、复本信度法、折半信度法、克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法。
在实证研究中，学术界普遍使用克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法。
一般来说，信度的判别标准如下表:信度?0.30不可信0.30<信度?0.40初步的研究，勉强可信0.40<信度?0.50稍微可信0.50<信度?0.70可信(最常见的信度范围)0.70<信度?0.90很可信(次常见的信度范围)0.90<信度十分可信本文采用克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法测量，根据量表中的5个维度分别计算各个维度的Cronbachα值，对各个维度的内部一致性信度进行分析，结果如下:变量Cronbach α值价格0.796质量0.735分销渠道0.777广告宣传0.611工作人员0.799品牌影响力0.696从上述Cronbach α值分析结果中，我们发现，所有的计量尺度的内部一致性系数都在0.6到0.8之间，均可以接受。
因此，研究结果表明各个计量尺度都较为可靠。
效度分析低效度的问卷往往无法达到测量目的，因此对效度的评价非常重要。
一般可以侧重两个个角度进行判断:一是观察问卷内容切合主题的程度;二是从实证角度分析其结构效度。
内容效度内容效度主要是用来反映量表内容切合主题的程度。
若测量内容涵盖所有研究计划所要探讨的构架及内容，就说明是具有优良的内容效度。
检验的方法需要采用专家判断法，由相关专家和专业人士就题项恰当与否进行评价。
构建效度构建效度也称结构效度，主要是用来检验量表是否可以真正度两处所要度量的变量。
管理定量分析-信度分析与效度分析
利用上述之公式，我们可以求得因素一之α值为：
4 1.047 1.630 1.247 1.218 1 4 1 1.047 ........ 1.218 2 0.992 ..... 0.961 0.8985
信度
一、信度的意義 所謂信度是衡量沒有誤差的程度，也是 測驗结果的一致性(consistency)程度，信度是 以衡量的變異理論為基礎。
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二、衡量誤差的意義與来源
衡量誤差可分為系統性誤差及隨機性誤差。一般而言，大部份的 誤差是系統性的(从偏差而来)。所謂系統性誤差也被視成常數性 (constant)誤差。而隨機性誤差(random error)則不是一種常數性誤差， 其原因可能来自情境因素，或者被受測者一時的情緒而影響。衡 量誤差可能的来源如下：
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范例二
2.程序操作
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分析结果-1
KMO=0.806，Bartlett’s test Chi-sq = 426.339 (Sig=0.000<0.05)，代表数据适合进行因素分 析。
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
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分析结果2/2
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效度1/2
量表的效度类型有三种：内容效度、效标关联效度与建构效度。 内容效度 内容效度是指测量内容的适切性。 效标关联效度 效标关联效度是指测量工具的内容具有预测或估计的能力。
信度与效度分析步骤(可编辑)
信度与效度分析步骤（可编辑）如何用spss做问卷的结构效度分析,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～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。
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。
信度与效度分析
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6.评分(píng fēn)者信度（inter-scorer reliability）
考察评分(píng fēn)者信度的方法为，随机抽取相 当份数的问卷，由两位评分(píng fēn)者按记分规则分 别给分；然后根据每份问卷的分数计算相关系数，
就得到评分者信度。评分者信度也可以是一位评分者 两次评分的相关系数。如果是多个评分者或一位评分
的联系，进行信度和效度分析时，可以忽
略抽样误差。
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2. 系统误差（systematic error）
系统误差是指由于偏倚（使测量结果(jiē guǒ) 系统地偏离真值， bias）产生的错误结果， 与随机误差不同，可校正和消除。
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3. 随机(suí jī)测量误差
随机(suí jī)测量误差（random measurement
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信度(reliability)又称稳定性或精确度。用以 反映在相同条件下，对同一客观事物测量若干 次，测量结果的相互符合程度或一致程度，说 明数据(shùjù)的可靠性。当使用同一测量工具重复 测量某一客观事物时所得结果的一致程度越高， 则该测量工具的信度就越高。
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二 误差 的分 (wùchā) 类
第2讲 信度与效度分析方法
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根据调查目的设计的调查问卷是一种(yī zhǒnɡ)测量工 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
两半测量结果(jiē guǒ)的相关系数r，又称分半信度系数， 以此为标准来衡量整个量表的信度。
信度分析和效度分析
信度分析和效度分析(总21页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总3去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总3个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分，其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。
1信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbachα系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言，如果问卷的信度系数达到以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在以上，是不错的；一般认为试卷信度在至以内是合理的，如果信度系数低于，则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach'sAlpha系数值均大于，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用对其进行效度分析。
因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：表二KMO和Bartlett的检验由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为，并且通过了显着性水平为的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭、1-3题正向计分全部题项直接加总3去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总3个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分(全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分，其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感!27-31题27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5!讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。
1信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbachα系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言，如果问卷的信度系数达到以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在以上，是不错的；一般认为试卷信度在至以内是合理的，如果信度系数低于，则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach'sAlpha系数值均大于，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用对其进行效度分析。
因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：表二KMO和Bartlett的检验KMO和Bartlett的检验—取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。
.657Bartlett的球形度检验近似卡方df465Sig.·.000由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为，并且通过了显着性水平为的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
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信度2/2
量表信度的考验方法为Cronbachα 系数，判定α 系数之准则如下： 所有问卷题目一起执行计算Cronbachα 系数。 各题目单独逐题检查。 每个因素构面针对其所属问卷题目，执行计算Cronbachα 系数。 范例一
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范例一
某研究设计一份有关“商店服务属性”之问卷初稿，为慎重起见，选取 30位受测 者进行前测（结果如数据文件:服务属性前测.sav）。请问这些题项在测试结 果后，是否具备内部一致性？ 1.点选Analyze/scale/reliability analysis 2.程序操作 3.分析结果
信度
一、信度的意義 所謂信度是衡量沒有誤差的程度，也是 測驗结果的一致性(consistency)程度，信度是 以衡量的變異理論為基礎。
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二、衡量誤差的意義與来源
衡量誤差可分為系統性誤差及隨機性誤差。一般而言，大部份的 誤差是系統性的(从偏差而来)。所謂系統性誤差也被視成常數性 (constant)誤差。而隨機性誤差(random error)則不是一種常數性誤差， 其原因可能来自情境因素，或者被受測者一時的情緒而影響。衡 量誤差可能的来源如下：
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范例二
2.程序操作
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分析结果-1
KMO=0.806，Bartlett’s test Chi-sq = 426.339 (Sig=0.000<0.05)，代表数据适合进 行因素分析。
KM O an d B a rt l et t 's T es t Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sp1/2
量表的效度类型有三种：内容效度、效标关联效度与建构效度。 内容效度 内容效度是指测量内容的适切性。 效标关联效度 效标关联效度是指测量工具的内容具有预测或估计的能力。
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效度2/2
建构效度 建构效度(或称构念效度)指问卷或量表能测量到理论 上的构念或特质之程度。建构效度有两类：收敛效 度与区别效度。而检测量表是否具备建构效度，最 常使用之方法为因素分析法。同一因素构面中，若 各题目之因素负荷量(factor loading)愈大(一般以 大于0.5为准)，则愈具备「收敛效度」。若问卷题 目在非所属因素构面中，其因素负荷量愈小(一般以 低于0.5为准)，则愈具备「区别效度」。
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信度和效度及其影响因素 之关系
一、信度和效度的关系
图 8— 5 信度和效度的关系图示
数据源：Duane Dav is (2004), “Business Research for Decision Making” , sixth edition, p.188.
情况一，弹痕分散于靶内各处，并无一致性可言，以衡量 的术语来说即是无信度无效度。 情况二，虽然弹痕很集中，即具有一致性，但是并没有在 靶中心，以衡量的观点来看，则是有信度无效度。 情况三，才是好的衡量，同时具有效度及信度。
Sc6 Sc6 Sc7 Sc8 Sc9 1.047 0.992 0.667 0.643 1.630 1.052 0.988 1.247 0.961 1.218 Sc7 Sc8 Sc9
利用上述之公式，我们可以求得因素一之α值为：
4 1.047 1.630 1.247 1.218 1 4 1 1.047 ........ 1.218 2 0.992 ..... 0.961 0.8985
范例二 范例三
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范例二
某研究探讨有关大卖场”商店服务属性”所应包含的内容，该研究藉由文献回顾及专家学 者的删选，设计十五道题目并以五等量表为衡量尺度的问卷，以衡量”商店服务属 性”。今抽取97位受访者，请其填写问卷。请问该测量结果对于”商店服务属性”的 内容，是否具备建构效度？(资料文件：商店服务属性.sav) 1.点选Analyze/Data Reduction/Factor 2.程序操作 3.分析结果
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分析结果-2
因素一包含6个变量，但「商 店印象」问项在因素一中 之负荷量小于0.5，不具收 敛效度，且其在因素二中 之负荷量亦达0.457，也不 具备区别效度。至于「质 量」问项亦有相同问题， 因此必须将此两变项删除， 重新执行因素分析。
R o t at e d C o m p o n e n t M at ri a x Component 3 服務態度 .814 .169 4.277E -02 整齊乾淨 .767 9.363E -02 .245 氣氛服務 .742 .143 .115 內外裝潢 .673 .192 9.826E -02 商店印象 .493 .457 .398 品質 .460 2.764E -02 -.413 售後服務 1.585E -02 .760 -1.223E-02 結帳速度 .368 .658 -3.563E-02 信賴度 .493 .608 .124 購物便利 9.755E -02 -5.452E-03 .824 取得便利 .207 4.903E -02 .665 價格 .128 3.085E -03 7.654E -02 種類多寡 -9.231E-03 .188 6.579E -02 廣告吸引 .252 -.136 .273 營業時間 .113 .461 5.819E -02 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 15 iterations. 1 2 4 -.127 .102 .372 3.690E -02 .120 .409 .217 -.101 .235 -3.401E-03 .121 .774 .711 .136 -.109 5 4.990E -02 .135 .110 .154 -.208 .168 .270 -9.566E-02 -4.097E-02 .202 8.058E -02 -.214 .309 .710 .646
量表之信度与效度
潜在变数的衡量，通常是以量表或问卷做为测量工具，评估量表优良与否的准 则为信度与效度。 壹、信度 贰、效度
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信度1/2
信度系指测验结果(受试者的回答)的稳定性及可靠性(可相信的程度)。信度的衡量 有三种类型：稳定性、等值性与内部一致性。 稳定性：用同一种测验对同一群受试者，前后施测两次，然后依据两次测验分数 计算相关系数。 等值性：交替使用一套测验的多种复本，再根据一群受试者每个人在各种复本测 验之得分，计算相关 系数。 内部一致性:指量表能否测量单一概念，同时反映组成量表题项之内部一致性程度。
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信度和效度及其影响因素 之关系
二、影响信度效度之因素
抽樣特性包含： 1. 樣本大小 2. 回覆率 3. 樣本的本質 4. 標的的種類 5. 蒐集資料的方法 6. 研究的種類 衡量特性包含： 1. 問項的數目 2. 問項的困難度 3. 使用尺度的種類 4. 使用幾點量表 5. 使用何種符號 抽樣特性 (+) (+) (-) (+) 量測特性 (+) 信度 (-) (+) 學說效度 (+) 收斂效度
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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。
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二、效度的種類
1.內容效度(content validity)： 以研究者的專業知識來主觀判斷所選擇的尺度是否能正确的衡量研 究所欲衡量的東西。 2.效標關聯效度(criterion-related validity)： 所謂效標準關聯效度是指使用中的衡量工具和其他的衡量工具來比 較两者是否具有關聯性。
1.由回應者(respondent)產生的誤差
2.由情境因素產生的誤差 3.由衡量者產生的誤差
4.由衡量工具產生的誤差
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三、以數字的觀點來解釋誤差 四、衡量信度的方法 1.再測信度(test-retest method):再測信度是让同一組受測者，在前後两個 時間内測驗两次，以其两次測驗的結果求其相关係數，而此係數稱為再 測信度(test-retest reliability)。
衡量發展程序包含： 量測發展 (-) 區別效度 1.對構念範圍的定義 程序 2.問項發展程序 註:+表示正相關， -表示負相關
圖 8—6
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信度效度與其他相關因素的關係
資料來源：Paul Peter & Gilbert A. Churchill (1986), “Journal of Marketing Research ”, 23 (February), p.1-10.
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4.库李信度(Kuder-Richardson reliability)
目的在于分析问项间的一致性。在估计信度上，最常用 的是库李二十号公式： pq k rKR 20 ( )(1 ) 2 k 1 S
其中K：表示整份测验的题数 ：表整个测验中每题答对与答错百分比乘积之总合 pq
S2：表示测验总分的变异量
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3.建构效度(construct validity)：如果研究者要了解某种衡量工具真正要衡量的是什么， 那即是关心它的建构效度。 4.学说效度(nomological validity):学说效度有时被称为“通则化的效度(lawlike validity)”，学说效度是基于对构念和从理论建构的正式假设而来的衡量项目的明确调查。
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范例一
2.程序操作
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分析结果1/2
α 系数=0.7984，代表十五道题目测量结果之内部一致性具高可信度。若是想要再 提高信度，可由”CorrectedItem-Total correlation”及”Cronbach Alpha if item Deleted”两栏数字来判断删除那些题目可提高内部一致性， 价格的”CorrectedItem-Total correlation”数字-0.0693表示「价格」与 总分间的相关非常的低，如果将之删除，则可提高α 系数至0.8156。