10.19 问卷的信效度检验步骤及方法
<p>问卷的信效度检验是确保问卷测量结果可靠性和有效性的关键步骤。信度(Reliability)主要评估问卷测量结果的一致性和稳定性,而效度(Validity)则评估问卷是否能准确测量预期的内容。以下是详细的信效度检验步骤和方法:</p>
<h3>一、信度检验</h3>
<ol>
<li><strong>预试问卷编制</strong>
<ul>
<li>根据研究目的、相关文献资料和研究结构编制或修订问卷。</li>
<li>如果问卷内容过于敏感,可以加入“测谎题”以验证填答者是否据实填答。</li>
</ul></li>
<li><strong>信度分析方法</strong>
<ul>
<li><strong>重测信度法</strong>:让被调查者在不同时间间隔内完成相同的问卷,计算相关系数来评估信度。</li>
<li><strong>折半信度法</strong>:将问卷题目分为两半,分别计算两半题目的得分,再计算总分的相关系数。</li>
<li><strong>Cronbach’s Alpha系数法</strong>:通过计算α系数来衡量问卷内部一致性,α系数在0.7以上表示结果可接受,0.8以上表示信度非常好。
<h3>二、效度检验</h3></li>
</ul></li>
<li><strong>效度分析方法</strong>
<ul>
<li><strong>内容效度(Content Validity)</strong> :邀请专家对问卷题目进行评估,确保题目能代表所要测量的范围。使用内容效度比(CVR)公式计算,公式为:内容效度比 = (n-m)/(n+m)×100%,其中n为专家总数,m为认为题目具有代表性的专家数。</li>
<li><strong>结构效度(Construct Validity)</strong> :通过因子分析来检验问卷的结构效度,如KMO检验和Bartlett的球形度检验。</li>
<li><strong>表面效度(Face Validity)</strong> :专家对问卷题目是否能直观反映研究内容进行评估。</li>
</ul></li>
<li><strong>效度检验步骤</strong>
<ul>
<li><strong>编制预试问卷</strong>:根据研究目的和文献资料编制问卷,并邀请专家进行逻辑审查。</li>
<li><strong>试用问卷</strong>:在小范围内发放问卷,收集数据并进行信度和效度分析。如果未达到要求,则结合理论分析修改和完善量表条目,重复上述过程。</li>
<li><strong>正式问卷发放</strong>:在确认信效度符合要求后,正式发放问卷并收集数据。
<h3>三、综合分析</h3></li>
</ul></li>
<li><strong>数据分析</strong>
<ul>
<li>使用SPSS等统计软件进行数据分析,包括信度和效度的计算。</li>
<li>对数据进行预处理,如删除极端值、逻辑不一致的数据等。</li>
</ul></li>
<li><strong>结果报告</strong>
<ul>
<li>报告最终验证证据,总结问卷的有效性和程度,并在材料部分中详细说明。
通过上述步骤和方法,可以系统地进行问卷的信效度检验,确保问卷测量结果的可靠性和有效性。
<h4>问卷信度检验中Cronbach’s Alpha系数法的详细计算步骤和解释。</h4>
<p>Cronbach's Alpha系数法是一种用于评估问卷或量表内部一致性的统计方法。其计算步骤和解释如下:</p>
<h3>计算步骤:</h3></li>
</ul></li>
<li><strong>收集数据</strong>:首先,需要收集所有参与者的问卷数据。每个参与者对每个问题的回答都会被记录下来。</li>
<li><strong>计算单个问题的方差</strong>:对于问卷中的每一个问题,计算其回答的方差(σi^2)。这一步可以通过统计软件(如SPSS)来完成。</li>
<li><strong>计算总方差</strong>:将所有问题的回答总和,然后计算总方差(σx^2)。这一步同样可以通过统计软件来实现。</li>
<li><strong>计算Cronbach's Alpha系数</strong>:使用以下公式计算Cronbach's Alpha系数:
$$
\alpha = \frac{k \cdot \sum_{i=1}^{k} \sigma<em>i^2}{\sum</em>{i=1}^{k} \sigma_i^2 + \sigma_x^2}
$$
其中,k是问卷中的问题数量,σi^2是第i个问题的方差,σx^2是总方差。
<h3>解释:</h3>
<ul>
<li><strong>Alpha系数的范围</strong>:Cronbach's Alpha系数的取值范围在0到1之间。数值越高,表示问卷的内部一致性越好。一般来说,当Alpha系数大于0.7时,认为问卷具有良好的内部一致性。</li>
<li><strong>Alpha系数的意义</strong>:Alpha系数反映了问卷中各个项目的内部一致性。如果Alpha系数较低(例如小于0.5),则可能需要重新考虑问卷的设计,因为可能存在某些问题与其他问题不相关或者存在测量误差。</li>
<li><strong>Alpha系数的局限性</strong>:需要注意的是,Alpha系数只能评估量表的内部一致性,并不能完全反映量表的有效性。因此,在使用Alpha系数时,还需要结合其他信度和效度指标进行综合评估。
<h4>如何准确进行问卷的内容效度评估,包括内容效度比(CVR)公式的应用实例。</h4>
<p>准确进行问卷的内容效度评估,特别是内容效度比(CVR)的计算,需要遵循一定的步骤和公式。以下是详细的步骤和应用实例:</p>
<h3>步骤:</h3></li>
</ul></li>
<li><strong>明确评估标准</strong>:
<ul>
<li>确定问卷所要测量的内容范围,包括知识范围和能力要求。</li>
<li>编制双向细目表,列出各个条目所欲测的内容和技能要求,并将条目与确定的要求相结合。</li>
</ul></li>
<li><strong>专家评定</strong>:
<ul>
<li>邀请具有相关领域知识的专家对问卷条目进行评估。专家通常需要对每个条目进行评分,评分标准可以是“必要”、“有用但不必要”或“不必要”。</li>
<li>每位专家根据自己的判断选择一个选项来确认问卷的有效性。</li>
</ul></li>
<li><strong>计算CVR</strong>:
<ul>
<li>使用Lawshe提出的公式计算每个条目的内容效度比(CVR)。公式如下:
$$
CVR = \frac{ne - \frac{N}{2}}{\frac{N}{2}}
$$
其中,$ ne $ 是认为该条目是必要的专家人数,$ N $ 是总专家人数。</li>
<li>另一种常见的公式是:
$$
CVR = \frac{\sum (ne/N)}{100}
$$
其中,$ ne $ 是认为该条目是必要的专家人数,$ N $ 是总专家人数。</li>
</ul></li>
<li><strong>综合评估</strong>:
<ul>
<li>计算所有条目的平均CVR值,以确定整个问卷的内容效度。如果每个条目的CVR值均达到或超过设定的标准(例如0.56),则认为问卷具有较高的内容效度。
<h3>应用实例:</h3>
<table>
<thead>
<tr>
<th>假设我们有一个包含10个条目的问卷,并邀请了20位专家进行评估。以下是部分条目的评估结果:</th>
<th>条目编号</th>
<th>必要的专家人数(ne)</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>1</td>
<td>15</td>
</tr>
<tr>
<td>2</td>
<td>18</td>
</tr>
<tr>
<td>3</td>
<td>12</td>
</tr>
<tr>
<td>...</td>
<td>...</td>
</tr>
<tr>
<td>10</td>
<td>16</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>根据上述数据,我们可以计算每个条目的CVR:</p></li>
<li>条目1的CVR = $\frac{15 - \frac{20}{2}}{\frac{20}{2}} = \frac{15 - 10}{10} = 0.5$</li>
<li>条目2的CVR = $\frac{18 - \frac{20}{2}}{\frac{20}{2}} = \frac{18 - 10}{10} = 0.8$</li>
<li>条目3的CVR = $\frac{12 - \frac{20}{2}}{\frac{20}{2}} = \frac{12 - 10}{10} = 0.2$
计算所有条目的平均CVR:
$$
\text{平均CVR} = \frac{\sum (\text{条目CVR})}{\text{条目数量}} = \frac{0.5 + 0.8 + 0.2 + ...}{10}
$$
假设计算结果为0.65,则可以认为该问卷具有较高的内容效度。
<h4>因子分析在结构效度检验中的具体操作流程和注意事项。</h4>
<p>因子分析在结构效度检验中的具体操作流程和注意事项如下:</p>
<h3>具体操作流程:</h3></li>
</ul></li>
<li><strong>数据准备与预处理</strong>:
<ul>
<li>对所有变量进行标准化处理,以消除量纲影响。</li>
</ul></li>
<li><strong>KMO检验和Bartlett球形检验</strong>:
<ul>
<li>进行KMO检验,KMO值越接近1表示变量间相关性越高,越适合进行因子分析。通常KMO值大于0.7即认为数据适合进行因子分析。</li>
<li>进行Bartlett球形检验,检验变量间是否存在相关性。如果P值小于0.05,则说明数据适合进行因子分析。</li>
</ul></li>
<li><strong>探索性因子分析(EFA)</strong>:
<ul>
<li>采用主成分分析法(PCA),通过特征值大于1的原则提取公因子,并计算累计方差贡献率。</li>
<li>使用最大方差正交旋转法(Varimax旋转)或直接斜交转轴法(Promax旋转)对因子进行旋转,以获得清晰的因子结构。</li>
<li>根据因子载荷值(一般认为大于0.400为合适)将条目分配到各个因子中。</li>
</ul></li>
<li><strong>因子命名与解释</strong>:
<ul>
<li>结合临床或理论背景对提取的因子进行命名和解释,确保每个因子具有明确的意义。</li>
</ul></li>
<li><strong>验证性因子分析(CFA)</strong>:
<ul>
<li>使用AMOS等统计软件建立结构方程模型,进行验证性因子分析,以进一步验证因子结构的合理性。</li>
<li>分析模型误差均方根(RMSEA)、拟合优度指数(CFI)等指标,评价模型的拟合情况。
<h3>注意事项:</h3></li>
</ul></li>
<li><strong>样本量要求</strong>:
<ul>
<li>确保样本量足够大,通常建议样本量至少为变量数的5倍以上,以保证因子分析结果的可靠性。</li>
</ul></li>
<li><strong>数据分布</strong>:
<ul>
<li>确保数据符合正态分布,如果数据不满足正态分布,可能需要进行数据转换处理。</li>
</ul></li>
<li><strong>旋转方法选择</strong>:
<ul>
<li>根据研究目的选择合适的旋转方法,如最大方差正交旋转法适用于探索性因子分析,而直接斜交转轴法则适用于验证性因子分析。</li>
</ul></li>
<li><strong>因子载荷值</strong>:
<ul>
<li>因子载荷值是判断条目归属因子的重要依据,通常认为大于0.400的载荷值较为合适。</li>
</ul></li>
<li><strong>累计方差贡献率</strong>:
<ul>
<li>累计方差贡献率应达到50%以上,以确保提取的因子能够解释大部分变量的变异。</li>
</ul></li>
<li><strong>模型拟合度</strong>:
<ul>
<li>在进行验证性因子分析时,需关注模型的拟合度指标,如RMSEA和CFI等,确保模型拟合良好。
<h4>SPSS软件在问卷数据分析中的应用,特别是信度和效度计算的具体操作步骤。</h4>
<p>SPSS软件在问卷数据分析中的应用,特别是信度和效度计算的具体操作步骤如下:</p>
<h3>信度分析</h3>
<p>信度分析主要用来评估问卷的内部一致性,通常使用Cronbach's Alpha系数来表示量表的信度质量。具体操作步骤如下:</p></li>
</ul></li>
<li><strong>进入分析模块</strong>:打开SPSS软件,选择“Analyze”(分析)菜单。</li>
<li><strong>选择可靠性分析</strong>:在下拉菜单中选择“Scale”(量表),然后选择“Reliability Analysis”(可靠性分析)。</li>
<li><strong>选择变量</strong>:在弹出的对话框中,选择要分析的变量对应的题项,并设置相关选项。如果需要输出“校正的项总计相关性”(CITC)值等统计量,可以选中“If item deleted”复选框并点击“Continue”。</li>
<li><strong>执行分析</strong>:点击“OK”按钮,SPSS将自动计算Cronbach's Alpha系数及其他相关统计量。
<h3>效度分析</h3>
<p>效度分析主要包括构建效度和区别效度的检验。具体操作步骤如下:</p></li>
<li><strong>因子分析</strong>:
<ul>
<li><strong>探索性因子分析</strong>:首先进行探索性因子分析,以确定因子结构。根据专业知识对题项进行综合处理,并重复多次探索以确保结果的合理性。</li>
<li><strong>验证性因子分析</strong>:接着进行验证性因子分析,通过对数据进行取样适应性检验和Bartlett球形检验来验证问卷的构建效度。SPSS值越高表示进行因子分析的效果越好,大于0.8表示非常适合,大于0.7表示适合。</li>
</ul></li>
<li><strong>描述统计和相关分析</strong>:
<ul>
<li>在进行因子分析后,可以进一步进行描述统计和相关分析,以确保问卷的效度。
<h3>具体案例</h3>
<p>例如,在某研究中,利用SPSS20.0对问卷进行处理,开展信度分析和效度分析。具体步骤包括:</p></li>
</ul></li>
<li><strong>信度分析</strong>:通过Alpha信度系数分析各个维度和总量的信度,剔除不合格的指标,进一步对指标进行修订,最后通过检验的共有4个指标。</li>
<li><strong>效度分析</strong>:采用因子分析,通过对数据进行取样适应性检验和Bartlett球形检验来验证问卷的构建效度。
<h4>问卷设计中如何有效加入“测谎题”以提高数据的真实性。</h4>
<p>在问卷设计中,有效加入“测谎题”以提高数据的真实性是一个复杂且需要谨慎处理的问题。以下是几种策略和方法,结合我搜索到的资料来详细说明如何实现这一目标:</p></li>
<li><strong>绝对性测谎题和相对性测谎题</strong>:
<ul>
<li>绝对性测谎题是那些只要答错,就可以明确判断参与者不认真或不仔细的题目。例如,如果一个题目是“我今年去过南极洲,请选非常不符合”,大多数人都不可能去过南极洲,因此答错可以确定为不真实。</li>
<li>相对性测谎题则相对模糊,需要达到一定的分数(如2分及以上)才能认定参与者不认真或不仔细。</li>
</ul></li>
<li><strong>配对测谎题</strong>:
<ul>
<li>在问卷中加入成对的测谎题,包括正向和反向测谎题。例如,可以设置三对正向测谎题和三对反向测谎题,通过对比答案的一致性来判断参与者的回答是否真实。</li>
</ul></li>
<li><strong>假想问题与探针</strong>:
<ul>
<li>在问卷中加入一些假想问题,并在这些问题之后加入一个真实问题。同时,在假想问题上使用探针(如“你这样说是什么意思”),以了解被试的参考系和真实想法。</li>
</ul></li>
<li><strong>参与式预测试和虚构情景分析</strong>:
<ul>
<li>使用参与式预测试和虚构情景分析等方法,可以揭示问题的含义和受访者的反应。这些方法有助于诊断问卷中的问题,并提高数据的可信度。</li>
</ul></li>
<li><strong>匿名性和人类化特征</strong>:
<ul>
<li>确保问卷调查的匿名性,以减少社会可取性效应的影响。此外,在网络问卷中加入更多的人类化特征(如点头或微笑),可以减少填鸭式回答,同时不会影响匿名性。</li>
</ul></li>
<li><strong>定性研究方法</strong>:
<ul>
<li>定性研究方法通常被认为具有较高的生态效度,因为它们提供了更详细的参与者现实情况。这种方法可以用来补充定量数据,确保结果的自然性和真实性。
通过以上策略,可以在问卷设计中有效地加入测谎题,从而提高数据的真实性。</li>
</ul></li>
</ol>