结构效度:考察维度间的相关性。 聚敛效度:关注维度内的题目相关性。 区分效度:分析不同维度间的区分能力。 🛠️效度检验工具 KMO和Bartlett检验:通过SPSS进行。 探索性因子分析(EFA):同样使用SPSS。 验证性因子分析(CFA):借助AMOS软件。 💡如何判断数据效度好? 维度内的题目相关性强,维度间存在相关性。这样的...
第一：首先分析KMO值；如果此值高于0.8，则说明研究数据非常适合提取信息（从侧面反应出效度很好）；如...
手把手教你什么是效度检验 ⭐一、什么是效度检验? 效度是指测量工具或者方法是否能够准确地衡量所要测量的概念或特定领域的特征。在研究或评估中,效度是评估工具的有效性和准确性的重要指标。它可以用来判断一个测量工具是否能够提供有用的信息,从而对目标进行评估、预测或决策。常见的效度类型包括内容效度、构效度和...
具体来说,Alpha系数在0.9以上表示信度优良,0.8-0.9之间可以接受,0.6-0.8则答题可靠性较低,小于0.6则需要修订。📊 效度解读: KMO取样适切性量数在0.8-0.9之间非常适合,0.7-0.8尚可,0.6-0.7一般,0.5-0.6较差,而小于0.45则应放弃。若球形检验显著性水平小于0.05,则拒绝原假设,认为数据适合进行后续分析。⚠️ 注...
效度检验是评估一个测量工具或方法是否有效的过程,以下是一些常见的效度检验的方法和步骤: 一、一般效度分析步骤 1. 确定效度类型 - 首先要确定评估的效度类型,常见的效度类型包括构造效度、准确性效度、标准效度等。不同的效度类型有不同的评估方法和指标。 2. 收集数据 - 根据要评估的效度类型,收集相应的数据。
SPSS效度检验,5步搞定! 📚效度,即测量的有效性,是衡量测量工具能否准确反映目标特征的关键。在社会科学研究中,结构效度分析尤为常见,它通过因子分析来检验测量结果与理论结构的一致性。🔍在进行因子分析前,我们需要通过SPSS进行两项关键检验:KMO检验和Bartlett球形检验。KMO值接近1表示变量间偏相关性强,适合做因子...
区分效度，在SPSSAU系统中，区分效度检验是使用验证性因子分析进行的。将各维度分别放进分析框中，进行分析，操作如下图：得到的分析结果中，区分效度检验共有四种检验方法，下面将一一进行说明。（1）AVE平方根判断法 当每个因子的AVE平方根值均大于“该因子与其他因子的相关系数的最大值”，此时说明具有良好的区分...
二、信效度指标说明 信度: 项已删除的a系数: 指删除某个题项后的新 Cronbachα系数,如果其值明显大于删除题项前的 Cronbachα系数,则说明该题项同质性较差,删除该题项可改善维度或量表的信度水平,此时认为对应的这个题项应当被删除。 (2)校正项总计相关性(CITC): ...
探索性因子分析:如何进行效度检验? 效度分析主要分为内容效度和结构效度。结构效度是检验量表维度结构是否可靠的关键步骤。通常,结构效度可以通过探索性因子分析和验证性因子分析来实现。对于成熟量表,验证性因子分析是更合适的选择,而对于自编量表或修订后的量表,探索性因子分析则更为合适。 探索性因子分析的主要目的是检...
信度和效度是优良的测量工具必备的条件,是评估所测量数据的可靠性和有效性的基本尺度。只有保证测量工具的信度和效度,才有可能获得可靠、正确的数据。 一、信度和效度的概念 信度,即可靠性或一致性,指的是测量结果经得起重复检验,即测量工具能否稳定地测量到它想要测量的数据。信度反映了测量中的随机误差大小,信度高,...