1区分效度的定义 区分效度(discriminant validity)是构思效度的又一个证据,指的是在应用不同方法测量不同构念时,所观测到的数值之间应该能够加以区分。 计算区分效度同样要用到AVE,在合成信度中介绍过AVE,这里不再赘述,公式如下: ρ=(∑λ²)/〔(∑λ²)+(∑δ)〕 =(∑标准化因子载荷值²)/〔(∑标准...
区分效度（又称判别效度、区别效度），其实质也是一种结构效度。区分效度强调本不应该在同一因子的测量项，确实不在同一因子下面。比如说，测量项A和 B分别测量两个属性，应该分属于因子A和因子B中，如果确实是这样，那么说明区分效度很高；但是如果二者属于同一因子下，则说明区分效度不明显，量表设计的不好。二、前...
若因子的平均方差抽取量（AVE）的平方根大于其他因子的Pearson相关系数值，则说明其具有较为优秀的区分效...
区分效度定义 1区分效度的定义 区分效度(discriminant validity)是构思效度的又一个证据,指的是在应用不同方法测量不同构念时,所观测到的数值之间应该能够加以区分。 计算区分效度同样要用到AVE,在合成信度中介绍过AVE,这里不再赘述,公式如下: ρ=(∑λ²)/〔(∑λ²)+(∑δ)〕 =(∑标准化因子载荷值²...
MSV和ASV这两个指标也可用于区分效度判断;当MSV值小于AVE的值,并且ASV值小于AVE值则说明具有区分效度。 从上表可以看出,大部分因子的MSV值和ASV值都不小于AVE值,说明因子之间的区分效度并不好,进而量表的区分效度也比较差。 注意:不同的区分效度检验方法得到的检验结果可能不同。例如上述例题中三种检验区分效度的...
答案当然是有的,特别是信度与效度之间,难度与区分度之间都有一点的联系,需要同学们加以明确: 信度与效度——信度与效度都是衡量测验质量的重要指标,虽然其中效度更为重要,但是两者都不能忽视,而两者之间的关系我们用一句话就可以总结:“信度低效度低,效度高信度高”。
在平时的考试中,特别是大型联考或高三模拟考试后,在试卷分析时,经常会反馈各科的分数及总分,另外还有一些重要的信息,如试题难度、信度、效度、区分度、标准差等数据,很多教师和学生只看分数,而其它的各项都忽略了,其实这也是对考试分析的一种片面做...
区分效度(Discriminant Validity)🌈 区分效度则关注的是不同潜在因子之间的观测指标应该具有较低的关联性,即它们应该能够有效地区分不同的潜在构念。如果模型的区分效度高,那么不同的潜在因子应该具有低的交叉载荷(cross-loadings)。我们可以通过以下方式来评估区分效度: ...
一定要按照标准的分析流程进行区分效度分析,在进行区分效度之前要确保量表通过信度分析,并且具有良好的结构效度,这是进行区分效度的前提条件;量表的可靠性是有效性的必要前提;并且结构效度分析,要确保因子与测量项之间具有良好的对应关系。如果没有按照标准的分析流程进行分析,很有可能不能得到良好的区分效度。
结构效度、收敛效度与区分效度共同构成了一个科学而严谨的评价体系,它们之间存在密切且互补的关系。 结构效度: 关注量表设计的合理性,能否准确捕捉到理论上的变量结构。 测量的是量表所揭示的因子结构与实际存在的真实变量之间的对应性。 是评价量表是否能有效分解出核心概念,并确保每个维度都紧密相关于理论上的预期的基...