求教:如何用SPSS做效度分析

2025-04-05 12:34:31
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回答1:

问卷的效度有不同种类,分为内容效度(content validity)、效标效度(criterion validity)和结构效度(construct validity)三个主要类型。
内容效度也称表面效度或逻辑效度,是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。
准则效度又称效标效度、实证效度、统计效度、预测效度或标准关联效度,是指用不同的几种测量方式或不同的指标对同一变量进行测量,并将其中的一种方式作为准则(效标),用其他的方式或指标与这个准则作比较,如果其他方式或指标也有效,那么这个测量即具备效标效度。例如,是一个变量,我们使用、两种工具进行测量。如果使用作为准则,并且和高度相关,我们就说也是具有很高的效度。当然,使用这种方法的关键在于作为准则的测量方式或指标一定要是有效的,否则越比越差。现实中,我们评价效标效度的方法是相关分析或差异显著性检验,但是在调查问卷的效度分析中,选择一个合适的准则往往十分困难,也使这种方法的应用受到一定限制。
结构效度也称构想效度、建构效度或理论效度,是指测量工具反映概念和命题的内部结构的程度,也就是说如果问卷调查结果能够测量其理论特征,使调查结果与理论预期一致,就认为数据是具有结构效度的。它一般是通过测量结果与理论假设相比较来检验的。确定结构效度的基本步骤是,首先从某一理论出发,提出关于特质的假设,然后设计和编制测量并进行施测,最后对测量的结果采用相关分析或因子分析等方法进行分析,验证其与理论假设的相符程度。
在实际操作的过程中,前面两种效度(内容效度和准则效度)往往要求专家定性研究或具有公认的效标测量,因而难以实现的,而结构效度便于可以采用多种方法来实现:
第一种方法是通过模型系数评价结构效度。如果模型假设的潜变量之间的关系以及潜变量与可测变量之间的关系合理,非标准化系数应当具有显著的统计意义。特别地,通过标准化系数[1]可以比较不同指标间的效度。
第二种方法是通过相关系数评价结构效度。如果在理论模型中潜变量之间存在相关关系,可以通过潜变量的相关系数来评价结构效度:显著的相关系数说明理论模型假设成立,具有较好的结构效度。
第三种方法是先构建理论模型,通过验证性因子分析的模型拟合情况来对量表的结构效度进行考评。因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评价中的模型拟合指数评价

回答2:

可以用探索性因子分析