信度和效度测量stata
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+ET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。
stata 信度omega代码-解释说明
stata 信度omega代码1.引言1.1 概述概述部分的内容如下：在社会科学研究中，信度分析是一种用于评估测量工具的可靠性和稳定性的方法。
可靠性是指测量工具在不同条件下产生一致结果的程度。
在研究中，我们需要确保我们使用的测量工具是可靠的，即在各种情况下能够产生稳定的结果，以便我们能够信任我们对现象的观察和测量。
Stata是一款功能强大的统计分析软件，提供了一系列用于信度分析的命令和函数。
其中之一是信度omega分析，它是一种多变量信度分析方法，用于评估多个测量指标的可靠性。
本文将介绍Stata中的信度omega分析，并提供相应的代码示例。
首先，我们将对信度的概念进行简要说明，包括其重要性和评估方法。
接下来，我们将重点介绍Stata中的信度omega分析命令和函数，以及如何使用这些工具进行信度分析。
在正文的后续部分，我们将详细解释如何准备数据，并演示如何使用Stata的信度omega代码实现信度分析。
我们将通过一个具体的案例来说明这个过程，以便读者能够更好地理解和应用这一方法。
最后，在结论部分，我们将对所得到的结果进行分析，并对信度omega 分析方法进行总结。
我们还将探讨该方法的局限性和未来研究方向，以帮助读者深入理解这一统计工具的应用和潜力。
通过本文的阅读，读者将能够了解Stata中的信度omega分析方法及其代码实现，以及如何应用这一方法进行可靠性评估。
这将有助于提高社会科学研究的信度，并为进一步的研究工作提供可靠的基础。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行阐述:第一部分为引言，主要介绍本文的背景和目的。
在1.1概述中，我们会对Stata信度omega代码的重要性进行简要说明。
在1.2文章结构中，我们将叙述全部文章的结构安排，让读者对全文的内容有一个整体的了解。
在1.3目的中，我们明确表达了本文的主旨和目标。
第二部分是正文，主要讨论Stata信度omega的相关知识和代码实现。
在2.1Stata信度omega介绍中，我们将详细介绍信度的概念，在Stata 中的信度分析方法被概述。
研究工具性能的测定信度与效度
研究工具性能的测定信度与效度信度和效度是用来反映研究工具质量高低的两个指标,高信度和高效度的研究工具是良好科研的必需条件。
信度一、信度的概念信度是指使用某些研究工具所获得结果的一致程度或准确程度。
具体是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时,得到相同结果的可能性.如果说某个指标或测量工具的信度高,那它提供的测量结果就不会因为指标，测量工具或测量设计本身的特性而发生变化；反之亦然。
稳定性，内在一致性，等同性是其三个主要特征。
二、信度的计算方法(一)重测信度(稳定性)1.定义:是用同一测量工具在不同的时间对同一群受试者前后测量两次，然后计算两次测量分数的相关系数，相关系数越大说明两次测量的一致性越高，相隔的时间不应该太长。
2.计算方法重测信度的具体做法是先进行第一次测试，隔一段时间(间隔以可能忘却上次测验内容为宜)后进行重测，然后计算两次测试结果的相关系数。
重测对象一般要达到总研究数目的1/10。
重测信度简单、直观，适用于评估性质相对稳定的问题，如个性、价值观、自尊等。
不足之处在于计算结果会受多种因素影响。
例如时间、受测对象第二次反应、态度和记忆力等。
R=∑ (x-x)(y-y)√ ∑ (x-x)2(y-y)23.使用重测信度需考虑的问题(1)两次测量之间的间隔时间(2)研究工具所测量的变量的性质(3)测量环境的一致性(二)折半信度,cronbach'α 系数与KR 值(内部一致性)此三种方法可用来反映工具的内在一致性.当研究工具包含多条项目时,需要对各项目之间的关系进行评定。
内在一致性指各项目之间的同质性或内在相关性,，内在相关性越好，说明组成研究工具的各项目都在一致地测量同一个问题或指标，也就是说明工具的内在一致性越好，信度越高。
(1)折半系数:折半系数是测定内在一致性的古老方法,具体方法是将项目分成两部分,分别记分(选奇偶项是最常见的划分方法),只用一个测量工具对同一群受试者实施一次测量,但将奇数题和偶数题分开计分,再计算奇数试题和偶数试题分数之间的相关系数.(2)Cronbach's a 相关系数与KR-20值:折半信度的主要不足是不同折半方法会导致不同的结果.。
研究工具之信度与效度
研究工具之信度與效度
Reliability and Validity 一、研究工具的信度 1. 再測信度 Test-retest reliability (或稱為穩定度 Stability reliability) (1)連續變項 a.同一組研究對象重複測兩次，進行相關分析 (Correlation analysis)，一般 Correlation coefficient r=0.7 以上即為已具高度相關 b.除了相關係數外，仍可以 Paired t-test (無母數則以 Wilcoxon signed rank tesst) c.也可以使用內在等級相關(intra-class correlation；ICC) (2)類別變項 a. Kappa 氏相關係數 b. McNeumar 氏檢定 相隔時間？？？ 2wks 2.內在一致性 3.測試者一致性信度 一、 研究工具的效度 1.
信度和效度测量stata
k
n) k
j 1
i )2
n
(ti3j
i 1
tij )]
面试官
甲
1
乙
2
791.5 1 632
6
0.85 丙
1.5
1 32 (63 6) 3[(23 2) (23 2) (23 2)]
12
i
4.5
BCD
4 2.5 5 315 3 1.5 4 10 5 14
n
i 1
1 [k 2 (n3 12
2 i
1 n
(
n i 1
k
n) k
j 1
i )2
n
(ti3j
i 1
tij )]
i , n, k与上面相同；tij为第j个评价者对第i个被评对象所评结果中的相同等级数量。
Stata命令：
For rKendall ktau var1 var2
HRM量化技术研究
授课教师：谭远发 授课进度：信度与效度测量 2011-9-19
主要内容
测量理论 信度 效度 信度与效度的关系 信度与效度的分类及Stata计算 信度与效度的影响因素 提高信度与效度的途径
测量理论
信度(Reliability)
正如很多教科书所说：信度是指测试方法不受随机误差干扰的程度，反映 测试结果的一致性和稳定性(consistency, and stability)。
算连续变量的重测信度时，应采用rFisher系数更准确。
一般来说, ICC 大于0. 75 表示极好, ICC 在0. 6 ～0. 75 表示较好。
Stata命令： For rpearson corr var1 var2
统计学中的信度与效度
统计学中的信度与效度在统计学中，信度与效度是涉及测量工具的两个重要却又常常相互关联的概念。
它们分别从不同的侧面来评估测量工具的质量和可靠性。
在科学研究、心理测量以及社会调查等领域，理解和掌握信度与效度的概念，对于研究结果的解释和应用至关重要。
本文将深入探讨信度与效度的定义、类型、影响因素及其在实际研究中的应用。
一、信度信度指的是测量工具在多次测量中所获得结果的一致性或稳定性。
换句话说，如果我们使用同样的测量工具对同一对象多次进行测量，理论上应该得到相似或相同的结果。
如果测量结果的一致性较高，则说明该测量工具具有良好的信度。
1. 信度的类型信度可以分为以下几种主要类型：重测信度重测信度是通过对同一组受试者在不同时间点使用同一测量工具进行测试，以评估其一致性。
若两次测量结果高度相关，说明该工具具有较高的重测信度。
内部一致性内部一致性评估的是测量工具内各个项目之间的一致性。
例如，在问卷调查中，针对某一特定特质的多个问题，若回答之间存在高度相关，说明问卷具有良好的内部一致性。
常用的评估方法是计算克朗巴赫α系数。
评分者间信度评分者间信度用于比较不同评分者对同一现象或对象进行评价时所给出的结果一致性。
当多个评分者对同一个被试进行评分时，如果他们的评分高度一致，则表明该测量工具具备良好的评分者间信度。
2. 信度的重要性信度在统计学研究中的重要性不可低估。
首先，高信度意味着研究结果稳定可靠，能够有效反映所要研究的对象特征。
同时，低信度可能导致统计分析结果的不准确，使得结论失去可信性。
因此，在设计研究时，确保所使用的测量工具具备较高的信度，是任何研究者必须关注的重要环节。
二、效度效度则是指测量工具是否能够准确地测量其所声称要测量的内容或特质。
简单来说，一个具备效度的测试应该能够区分出不同被试之间真实存在的差异，而不仅仅是能重复地得到相同结果。
1. 效度的类型效度一般可分为以下几种类型：内容效度内容效度指的是测量工具所包含内容是否全面代表了待测特质。
什么是测试的信度和效度,如何保证测试的信度和效度
什么是测试的信度和效度,如何保证测试的信度和效度什么是测试的信度和效度，如何保证测试的信度和效度棋盘中小张倩倩在教育研究中，信度与效度是很常见的两个概念。
但每次看到或听到这两个名词，我的脑袋老反应不过来，看来基础就是不扎实。
我在这里就谈谈我浅显的认识。
一、信度所谓的信度，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的可能性。
如果说某个指标或测量工具的信度高，那它提供的测量结果就不会因为指标、测量工具或测量设计本身的特性而发生变化；反之亦然。
根据测量过程中不同的误差来源，可分为再测信度、复本信度和折半信度。
再测信度，是用同一测量工具在不同的时间对同一群受试者前后测量两次，然后计算两次测量分数的相关系数，相关系数越大说明两次测量的一致性越高。
相隔的时间不应该太长。
复本信度，是用两个完全等值的（平行的）复本对同一群受试者进行测试，计算两种复本测量分数的相关系数，相关系数越大说明两个复本构成带来的变异越小。
如考试中使用的Ａ、Ｂ卷折半信度，只用一个测量工具对同一群受试者实施一次测量，但将奇数题和偶数题分开计分，再计算奇数试题和偶数试题分数之间的相关系数。
二、效度所谓的效度，是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。
效度越高，即表示测量结果越能显示其所要测量的特征。
如果说根据某项特征能够区分人、物或事件，那么说某个测量该特征的测量工具是有效的，就是指它的测量结果能把具有不同特征的人、物或事件进行有效的区分。
常用的有变面效度、内容效度和效标效度。
表面效度是指测量效果和人们头脑中的印象或学术界形成的共识之间的吻和程度，吻合程度高，表面效度就高。
内容效度是指测量在多大程度上涵盖了被测量概念的全部内涵，测量工具代表概念定义的内容越多，内容效度就越高。
效标效度是指测量结果与一些标准之间的一致性程度，这些标准能够精确表示被测概念。
三、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。
量表的信度与效度分析计算
B 当两个评分者（或编码员）判断同一现象时， 评价结果是否一致？
方法：计算两个评分者评分之间的相关；或计算两个 编码员编码结果一致的比例，用于评价信度
3、等价性分析 • 前一种应用A比较少见（构造等价的量表非 常困难）
• 后一种应用B比较常见，也称为 评分者内在信度
(inter-rater reliability)
三、信度评价
从三个方面来分析测量的信度
• 稳定性 (stability)
• 内在一致性 (internal consistency) • 等价性 (equivalency)
1、稳定性分析 也叫做测验--再测验法 目的： 考察对于同样的问答题（或测试） 对同一组被访者或受测试者 前后两次测量的结果是否基本一致
台湾的“兰屿民众传播行为与现代化程度之研究”, 用离岛经验作为测量雅美族人现代化程度的效标
有、无离岛经验的雅美族人之间 现代化程度有明显差异的量表 才有可能是高效度的量表
要剔除那些没有显著差异的低效度的题项
3、结构效度
• 评价量表测量的结果是否与理论假设或框架相关
称能测出结构的量表为具有高的结构效度的量表
1、内容பைடு நூலகம்度
例如， 1993 年卜卫等在厦门受众调查问卷中（见 “媒介· 人· 现代化”），设计了一个四级李克动 机量表，以测试厦门受众的媒介使用动机。表中的 受众媒介动机量表就是剔除了不合格题项后的量表， 表中的各个题项的得分与总分都是显著相关的（概 值P≤0.001），说明量表内的各个题项之间具有较 好的同质性。
编码者间信度 = 2m / (m1 + m2)
3、等价性分析--编码者间信度的计算公式
霍斯提(Holsti)公式
优点：计算简单、易于操作 缺点：信度的大小可能与编码时所用的类别的数目有关
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HRM量化技术研究
授课教师：谭远发 授课进度：信度与效度测量 2011-9-19
主要内容
测量理论 信度 效度 信度与效度的关系 信度与效度的分类及Stata计算 信度与效度的影响因素 提高信度与效度的途径
测量理论
信度(Reliability)
正如很多教科书所说：信度是指测试方法不受随机误差干扰的程度，反映 测试结果的一致性和稳定性(consistency, and stability)。
Kappa 系数大于0. 75 表示重测信度很好, 在0. 4 ～ 0. 75 表示较好,而低 于0. 4 表示较差。如果结果显示某个问卷(量表)项目的Kappa 系数低于0. 4 , 则要考虑修改或删除该项目。
重测信度——ICC系数
对于连续变量，可采用Ronald Fisher(1954)提出的ICC (Intraclass Correlation Coefficient )系数来测量：
则用Cronbach的系数，它表示问卷(量表)测量结果总变异中由不同被试
者导致的比例占多少,即 :
k
m
s2 Xj
1 j1
k 1
s
2 X
其中，s
2 X
j
为所有受访者第j问项答案的方差;
s
2 X
为所有受访者、所有问项
答案的方差; k为问项题目总数。
Cronbach’s α系数越大表示问卷项目间相关性越好, 内部一致性信度越高。 一般而言,α大于0. 8 表示内部一致性极好,α在0. 6 ～ 0. 8 表示较好,而低于 0. 6 表示内部一致性较差。在实际应用上,Cronbach’s α值至少要大于0. 5 , 最好能大于0. 7 (Nunnally ,1978) 。
算连续变量的重测信度时，应采用rFisher系数更准确。
一般来说, ICC 大于0. 75 表示极好, ICC 在0. 6 ～0. 75 表示较好。
Stata命令： For rpearson corr var1 var2
For rFisher loneway var1 var2
复本信度
复本信度是指用母本和复本两次等值测评结果的一致性程 度。它的计算与重测信度相似，即计算母本和复本测评数 据的相关性。当测评结果为分数或数值时，用rPearson法或 rFisher计算；当测评结果为等级或名次时，用斯皮尔曼等级 相关系数 (Spearman Rank Correlation)。这些方法的适用性 和差异见下表：
原有的相关系数公式计算，也可以先算出每一对样本的等
级之差di，结合样本量n；再用下列公式计算：
n
6 di2
rSpearman Rank
1
i 1
n(n2
1)
上例中由于等级完全一致，所有di = 0，所以r-spearman rank =1 。
Stata命令：
For r-spearman rank spearman var1 var2
通
常 的
rPearson
1 n 1
n i 1
xi sx
x
yi sy
y
相
关
x
1 n
n i 1
xi , sx2
1 n
n i 1
( xi
x )2
系 y
数：
1 n
n i 1
yi
,
s
2 y
1 n
n i 1
( yi
y)2
rFisher
从表中数字可以看出，工人的考试成绩愈高其产量也愈高 ，二者之间的联系程度较一致，rPearson=0.691；并不算太高 ，这可能由于它们之间的关系并不是线性的。
如果分别按考试成绩和产量高低变换成等级(见上表第3、4
列)，则可以计算它们之间的斯皮尔曼等级相关系数为1。
计算斯皮尔曼等级相关系数可以将数据变换成等级以后用
1 n 1
n i 1
xi1 xp sp
xi2 sp
xp
xp
1 2n
n i 1
(xi1 xi2 )
s
2 p
1 2n 1
n i 1
( xi1
xp )2
n i 1
( xi 2
x
p
)2
两种相关系数的本质区别在于均值和方差计算不同。在计
效度(Validity)
T
它反映测试的准确性(accuracy)，即在多大程度上 测量了想要测的内容。
信度和效度的关系
可以证明：
举例来说
总而言之，信度和效度相互排斥又相互依存；没有信度就 不可能有效度；没有效度，信度就毫无意义；高信度可能 带来低效度；高效度也可能带来低信度。
信度分类及计算
内部一致性系数——折半信度
内部一致性系数反映调查问卷(量表)各个问项(项目)间相关的程度, 这些问项
应该反映同一独立概念的不同侧面。它通常采用折半信度测量。具体办法是：
将问卷（量表）中所有项目分为对等的两部分，然后计算两部分的相关系数,
即折半信度rh。然后，据此推算整个问
2rh rh 1
通常地，前半部分问卷和后半部分问卷的方差不相等，Flanagan将其拓展为：
rFlanagan
2 [1
sa2 sb2 s2
ab
]
其中sa2，sb2，sa2b分别为前半部分、后半部分和整个问卷(量表)的方差。
内部一致性系数——Cronbach系数
当问卷(量表)的问项(项目)总数为奇数，无法分成为对等的两部分时,
重测信度——kappa系数
重测信度反映两次测量结果的相关程度。对于分类变量，可 采用Cohen's kappa系数来测量：
Kappa系数：k pa pe 1 pe
其中pa是两次观测的实际一致率，pe是两次观测的期望一致率。
以右表为例：
pa 20 15 / 50 0.7
pe
25 50
30 50
25 50
20 50
0.3 0.2 0.5
A
B 好 坏 合计 好 20 5 25
k pa pe 0.7 0.5 0.4
1 pe
1 0.5
坏 10 15 25 合计 30 20 50
将上表恢复为原始数据集后，采用Stata的kappa命令可得如下结果：