专题九：量表信效度.ppt

专题九：量表项目分析和信度分析 属于Likert Scale性质的量表才能进行项目分析与信度分析。 问卷中若有一个以上的Likert Scale量表，应该每一个Likert Scale量表均个别跑一次项目分析与信度分析。 进行信度分析前，请将反向问题重新计分。 有时候学习让我觉得有趣和满意。 我会努力把一个学科的知识与其他学科的知识联系起来。 我会因为测验的分数低而不开心，并且担心下次测验的成绩。 我不会花时间去学习那些考试不会考的东西。 我觉得只要肯投入，任何问题都可以变得很有趣。 我喜欢提出想法将一些零散的知识组织起来。 即使考试前我已经用功复习，却仍担心自己会考得不好。 只要能及格，我就不会花更多的时间来学习，因为有很多有趣的事可以做。 我学习很努力，因为我发现学习的东西很有趣。 学习新知识的时候，我会联想到以前学过的知识。 无论是否喜欢，我都会努力学习，因为我知道学习对我有好处。 我通常只学老师要求的东西，而不会花精力去学别的。 如果我对课堂上讨论的问题感兴趣，我就会利用课余时间去了解更多这方面的知识。 看书的时候，我会努力去理解作者的意思。 我想要得到好成绩，因为这样可以得到父母和老师的夸奖。 我认为没有必要深入的思考一些问题，因为考试根本不考。 上课的时候，我通常有很多好奇的问题要问。 有时候我会通过死记硬背的方式来学习，因为这样可以牢牢的记住一些不理解的知识。 我经常在很多地方（例如散步时，在车上等）想起上课学过的东西。 我发现想要考试及格最好的方法就是背诵一些问题的答案。 我喜欢多花一些时间来研究一些问题，直到找到满意的答案为止。 我发觉只要背诵一些重要的概念就能通过大部分的考试。 标准化测量工具的发展流程 量表编制计划 试题编写 预测 专家评估（专家效度：表面效度、内容效度） 项目分析（item analysis）和试探性的信度分析：题目改善的依据 正式量表建立 信效度评估：作为测验与量表优劣程度的具体证据。 量表研究与维护 项目分析的策略 遗漏值的数量评估法 检验被试是否抗拒或难以回答某一题目，过多的遗漏表示该题目不宜采用。 描述统计评估法 利用各题目的描述统计量来诊断题目的优劣。平均数、变异数、偏态与峰态 题目总分相关法（相关分析技术） 计算每一个题目与维度总分的简单积差相关系数 极端组检验法（小样本分析） 两个极端组的得分平均数之差异分析。找出具有鉴别力的题目 因素分析法 以因素负荷量来判断个别题目与相对因素的关系 量表发展资料分析：项目分析 续 项目分析之一：项目描述统计 1.Discriptive statistics: Frequencies 2.选取想要分析的题目-variables 3.选取要分析的统计量（statistics） 4.根据平均值、最大值、最小值、标准差，及峰度和偏度系数（越接近0，越接近正态）来检验题目的好坏。 例fes1.sav *项目分析之二：相关分析法ITC 1.选取scale-reliability analysis 2.选取要分析的题目并移到题目清单中 3.选取statistics中descriptive for-Scale if item deleted 4.根据item-total statistics中corrected item-total correlation和Alpha if Item Deleted来决定是否删除题目 5.一般ITC值小于0.4的题目，则认为这个题目和该维度相关比较小，可以删掉该题目。 例：LPQ.sav 项目分析之三：极端组检验 求出量表的总分（注意反向计分的题目） 量表总分高低排列（sort cases） 找出高低分组上下27%处的分数（frequencies） 依临界分数将观察值在量表值得分分成高低二组（recode-into different variables） 以独立样本t-test检验二组在每个题目的差异(independent t-test) 将t检验结果未达显著性的题目删除或修改 例题：fes1 项目分析之四： 因素分析factor analysis EFA CFA 因素分析的目的在于求的量表的“结构效度”。 因素分析是一种潜在结构分析法。假定每个题目均由两个部分构成——共同因素(common factor)和唯一因素(unique factor)。 共同因素比题目个数少，每个题目均有一个唯一因素。 假设：唯一因素间无相关；共同因素与唯一因素间无相关。 共同因素之间是否相关？正交无，斜交有。 公式：Zj=aj1F1+aj2F2+aj3F3+…+ajmFm+Uj 因素分析 因素分析的理想：在于个别题目的aj1（因素负荷量）不是很大就是很小，这样每个题目才能与较少的共同因素产生密切关联。