调查问卷效度分析.pdf

调查问卷效度分析

调查问卷效度分析在进行问卷研究时，特别是问卷中有非常多的

量表题时，量表设计是否合适，量表设置有效与否，如同信度一样，

是非常重要的问题。如果量

表设计不合理，基于此量表的数据也会受到置疑。接下来就具体

阐述效度分析以及效度分析时的操作方法，如何解决出现的问题等。

效度分析，简单

来说就是量表设计的有效性情况，其可分为三类，分别是：内容

效度、结构效度和效标效度，建议研究人员使用内容效度和结构效度

对问卷进行效度

质量衡量，一般很少使用到效标效度。(1)内容效度内容效度是指

问卷题项对相关概念测量的适用性情况，简单来讲即题项设计合理性

情况。

内容效度可以从两个方面进行说明，第一是专家判断，专家具有

权威性，因此专家对问卷进行判断并得出肯定结论后也即说明问卷具

有有效性，此处

专家是指行业内专家，或者参考文献，也或者权威来源等。第二

为问卷前测结果，通过对问卷前测并结合结果进行题项的修正等工作

以充分说明问卷

的有效性。在具体分析过程中，内容效度通常是指研究题项的设

计是否具有参考文献出处，是否有经过老师(专家)的认可，以及是否得

到同专业相

关人员比如同学的认可等。以及研究人员是否对问卷进行修正工

作，比如对问卷进行前测后发现问题，并做出修正工作。内容效度是

通过文字性进行

描述说明，而并非统计软件进行的统计方法，对于问卷研究来讲，

基本上均需要进行内容效度说明。(2)结构效度结构效度指测量题项与

测量维

度之间的对应关系，其测量方法有两种，一种是探索性因子分析，

另外一种是验证性因子分析。探索性因子分析是当前使用最为广泛的

结构效度测量

方法，此方法可以使用SPSS客户端或者在线网页版

SPSSSPSSAU实现。使用探索性因子分析进行效度验证时，应该以量

表为准，对变

量或者量表分别进行分析。使用探索性因子分析进行效度验证时，

首先需要对KMO值进行说明(最为简单的效度验证是直接对每个变量

进行探索性

因子分析，并且通过KMO值进行判断，勿需判断题项与因子对应

关系情况等，此种判断方法过于简单，使用较少)，KMO值指标的常

见标准是大

于0.6，接着具体说明提取的因子数量，每个因子的方差解释率，

总共方差解释率值，并且详细描述各个题项与因子的对应关系，如果

对应关系与

预期相符(专业知识预期一致)，则说明有着良好的结构效度。使用

探索性因子分析进行效度验证时，很可能会涉及题项删除，删除掉对

应关系与预

期不一致的题项，或者删除掉因子载荷系数值较低的题项等。验

证性因子分析则需要使用AMOS或者LISREL等结构方程模型软件进

行测量，

其对问卷量表质量，以及样本量和样本质量均有着较高的要求，

如果量表质量并非特别高，以及样本量较低(低于200)时，验证性因子

分析进行

结构效度测量很难达标，验证性因子分析不在本文讨论范畴。正

常情况下，针对量表数据的效度分析，均需要使用探索性因子分析进

行效度的验证说

明，并且配合内容效度进行综合分析。而验证性因子分析的使用，

相对会非常少。(3)效标效度如果以前有一份权威且标准的量表数据，

现在依

旧使用该量表进行研究，并且收集回来一份数据。以前权威标准

数据作为标准，当前数据与前一份数据之间进行相关分析，如果说相

关系数值较高，

则说明效标效度良好。效标效度使用频数非常低，本文不详述。

关于效度分析的操作上，以网页在线版本SPSS软件SPSSAU为便，

总共仅两

个步骤，将分析项拖拽到右侧，设置维度个数，点击开始效度分

析，即生成得到结果。1、拖拽分析项到右侧：如果量表有20个题则

同时放入20

个题；【切记一定是量表题目】2、设置维度个数：如果20个量

表题对应4个维度则设置为4；【只有自己才知道应该分为几个维度】

3、点击分

析得到结果如下，包括表格和智能分析。SPSSAU