在SPSS中,专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis;使用Data Reduction之下的Factor模块,可以利用因素分析的方法来进行测验的建构效度检验;至于项目分析则没有专门的模块可以之间进行计算分析,但是却可以利用Summarize下的Frequencies、Correlate下的Bivariate和Compare Mean下的Independent-Samples T Test来计算几个常用的项目分析指标。 一、信度分析 Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度,主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。至于重测信度和复本信度,只需将样本在二次(份)测验的分数的数据合并到同一数据文件之后,利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数,即为重测或复本信度;而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。 表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语
二、效度分析 即因素分析的方法。 三、项目分析 (一)难度 1、是非题和选择题 对于是非题、选择题等采用二分法记分的项目,难度通常用通过率来表示,即用答对或通过该题人数的百分比作为指标:P=R/N P-项目的通过率,R答对或通过该项目的人数,N为全体被试人数。 所涉及SPSS模块:Frequencies。 或用公式:P=(PH+PL)/2 所涉及SPSS模块:Rank、Frequencies。 2、论述题等 难度公式为: X-全体被试在某一项目上的平均分,Xmax为该项目的满分。 所涉及的SPSS模块:Compare Means->Means。 (二)区分度 1、鉴别指数法 计算公式: D=PH-PL 所涉及SPSS模块:Rank、Frequencies。 2、相关法 通过计算二列相关或点二列相关,以求得某一项目分数与效标分数或测验总分的相关作为该项目的区分度指标。 所涉及的SPSS模块:Correlate->Bivariate。 关键在于如何把低分组与高分组的数据分开,具体操作又取决于低分组与高分组划分标准,即是确定比例(如27%)还是在全距中等分(用Rank进行)。 关于效度分析,即采用因素(因子)分析的方法,其前提是变量类型均为定距或定比,都是连续变量,否则很难进行分析。对问卷进行信度、效度与项目分析讲解比较好的参考是: 吴明隆编著,《统计应用实务——问卷分析与应用统计》,科学出版社,2003。
信度分析:
学术界普遍采用内部一致性系数(Cronbach's α值),检验数据信度。在spss中的操作程序如下:进spss输入数据,然后选择scale,再选择reliability analysis。注意在分析问卷信度时,要一个一个分析潜在变量。
效度分析:
内容效度是测量内容能够涵盖研究主题的程度。
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。 用各变量间的相关检验量表的内容效度,根据各变量与总分的相关是否超过各变量间的相关检验量表的结构效度。
各项变量之间的相关大于.40;各因子分与总分的相关也大于.40,且均大于各项因子之间的相关。表明问卷在本次调查中具有较好的内容效度和结构效度。 具体操作是analyze>correlate>bivariate correlations。 |
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