問卷系列三 | 問卷信效度中英文結果報告

2021-02-14 211 統計課堂

相信很多同學在寫論文的過程中，都設計過調查問卷。調查問卷的重要性也不言而喻，其能夠使研究者直接從目標人群中獲得資料，使制定相關的決策和策略更加趨於現實。一份好的問卷會影響調查結果的質量，對於數據的收集、整理以及論文的寫作都起著非常大的作用。

 

前兩期給大家介紹了問卷信效度的SPSS實操，這一期我們一起來解讀一下問卷信效度中英文結果報告。

案例數據 - 學習動機量表數據：

根據前人研究，學習動機可以被分為內部動機和外部動機兩個維度，在本量表中，1-8題主要測量內部動機，9-16題測量外部動機，因此，結果報告中應包含兩個分量表以及總量表的信度。

Example：以內部一致性係數（Cronbach's α）為例

題目數：

- 內部動機量表8題

- 外部動機量表8題

- 總量表16 題

信度結果輸出：

1.將量表所有題目納入信度分析，得總量表信度為0.766

2.將內部動機分量表所有題目納入信度分析，得分量表信度為0.7823.將外部動機分量表所有題目納入信度分析，得分量表信度為0.644本研究採用內部一致性係數作為量表信度指標。學習動機總量表信度為0.766，內部動機分量表信度為0.782，外部動機分量表信度為0.644，信度良好。注意：量表信度大於0.6，信度良，0.7-0.8，信度良好，0.8-0.9，信度較好，0.9以上，信度優良 Table 1 the reliabity of academic motivation scales The reliability of current scales were all acceptable (academic motivation: cronbach's α = 0.766, internal motivation, cronbach's α = 0.782, outside motivation,cronbach's α = 0.644 )使用因子分析，檢驗學習動機量表的16個項目可以被多少個公共因子解釋，以說明學習動機量表的結構效度為探究本研究中量表測量的有效性，以說明測查研究對象的準確性，本研究在SPSS24.0軟體中採用了KMO和Bartlett’s球形檢驗進行了效度分析。以往研究表明，Bartlett球形檢驗主要用來考察相關矩陣是否為單位矩陣，如果p值小於0.05，則拒絕相關係數矩陣為單位矩陣的原假設，說明效度尚可。而當KMO值小於0.5時，說明應當刪減或修改量表題項，當KMO值大於0.5時，說明效度一般，可以做因子分析。而當KMO值大於0.7時，此時最適合做因子分析。
本研究中Bartlett球形檢驗的顯著性概率是p值小於0.001，KMO值為0.826，效度尚可，可以做因子分析。利用主成分分析方法，提取公共因子，得到初始因子載荷矩陣，再通過最大方差旋轉法得到旋轉因子載荷矩陣。並依據特徵值大於 1 的標準，確定了4個共同因子。數據結果顯示，4個因子的累計方差貢獻率達到52.950%。因子載荷值如上表所示，16個觀察項的因子載荷均大於0.4，說明每個觀察項都對其相應的公因子做出了一定的貢獻。英文結果描述（英文文獻中也較少使用表格說明KMO和barlett's test, 並且需要結合因子載荷表格去說明量表的結構效度）：To identify the factorial structure of the measures and their validity for the present study exploratory factor analyses were conducted on the academic motivation scale. According to previous research, factor loading beyond 0.50 suggesting an adequate contribution of the item to its latent variable and should be reserved (Wood, 2008). The scale used in this study showed a stable factor structures (academic motivation scale, tested as a four-factor, factor loading ranging from 0.398 to 0.839【實際使用本數據所做的因子分析結果並不是很好的，因為因子載荷有重合因子，並且因子載荷也沒有都大於0.5，但是陳述邏輯大體不變】, KMO = 0.916, p (Barlett's test of sphericity) < 0.001). Validity of the scale utilized in this study can be guaranteed.- 信度呈現要素（量表名稱，內部一致性係數和項目數）- 效度呈現要素（KMO和Barlett球形檢驗結果，方差解釋率，公共因子及因子載荷）3. 若量表結構效度太差，可以不進行因子分析，以文字描述說明這個量表在感興趣研究領域中使用的廣泛性，所測內容可以預測怎樣的感興趣變量，以效標效度代替。4. 若量表信度太差，則考慮增加被試量，或者仔細篩查極端數據。

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相關焦點

  • 問卷編制 | 信效度分析解釋
    1 信度分析 這裡有63份問卷，首先我們需要的判定的是問卷中的調查題目能否反映調查的目的和調查的意圖，問卷中的各個問題是否測量了相同的內容和信息；同時，對於調查問卷所得到的數據是否具有可靠性，就必須在對問卷分析之前做信度分析。信度本身與測量結果的正確與否無關，它的用途在於檢測問卷本身的穩定性。
  • 問卷設計與統計分析——問卷如何評估效度
    溫馨提示：此處所講的效度評估是調查問卷的效度評估不是量表的效度評估，兩者是有區別的~關於量表的效度評估之後會有涉及。(1)觀察與某個題目相關的題目a 結構效度。若幾個問題測量了相同或高度相關的主題，則這幾個問題的調查結果應具有高度相關性。
  • 問卷信效度分析
    一、概念：信度是指根據測驗工具所得到的結果的一致性或穩定性，反映被測特徵真實程度的指標。一般而言，兩次或兩個測驗的結果愈是一致，則誤差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性：1、信度是指測驗所得到結果的一致性或穩定性，而非測驗或量表本身；2、信度值是指在某一特定類型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度係數會因不同時間、不同受試者或不同評分者而出現不同的結果；3、信度是效度的必要條件，非充分條件。
  • 問卷信效度分析的步驟
    問卷設計是科研工作中的常見問題，如何設計出高信效度問卷，臺灣學者吳明隆給出了很好的答案。第一步 編擬預試問卷在預試問卷的編制或修訂上，應根據研究目的、相關文獻數據與研究結構等方面加以考慮，如果有類似的研究工具，可根據研究當時的實際情形，加以修訂、增刪；如果是自己重新編制問卷，問卷內容應依據
  • 問卷設計與分析:效度分析
    如果一份問卷的效度不好，那這份問卷可能是調查不到你需要研究的內容。常用的問卷效度包含：內容效度（也稱邏輯效度）、效標效度和構念效度。    1、內容效度    內容效度反映的是問卷內容與廣度的適合程度，換句話說，內容效度就是研究者設計的問卷是否能夠測量到研究內容，有沒有存在跑題的現象。
  • 問卷的信度和效度
    問卷設計的信度和效度介點洞察  張修文 一直想寫一遍關於問卷設計的信度和效度的文章，但一直苦於沒有通俗的例子解釋信度和效度，統計學理論上有大量的解釋高信度不一定意味高效度，如運動員跑偏的例子，但低信度一定不會帶來高效度，如學生不在請舉手的例子，所以，雖然表面上實現了全校第一的目標，結果是是假的，最終目標也不可能正真實現。正所謂方法不對，結果不可能對。 從長長的鋪墊回到問卷的信度和效度問題。
  • 科研方法:問卷的信度和效度
    【問卷的信度】是指通過問卷調查所得到的資料的可靠性程度，即調查結果反映調查對象實際情況的可靠、真實性程度。就調查目的而言，通過問卷調查表是否可以獲得所需的研究資料。問卷的效度可分為內容效度和結構效度。如不便用數學方法計算時，簡便易行的檢驗方法是表面效度檢驗，也稱為邏輯分析檢驗。它是請對本課題熟悉的有關專家、學者，全面審核、評價問卷的內容性能，進行邏輯有效性分析。從問題內容和邏輯關係上看問卷是否符合調查目的任務與研究需要。如果專家認為問卷的項目校好地代表了調查需要的內容範圍，那麼問卷具有內容效度。可請專家對問卷內容效度作定性評價，如效度很高、效度高、有效、較有效等。
  • 2、問卷數據——問卷量表的效度分析
    簡單理解為調查結果能夠準確地反映調查中所要說明問題的程度。一份設計量表應同時具有較高的信度與效度，則該量表具有較高的內在質量。信度是效度的必要不充分條件，有信度才有效度，但有了信度不一定有效度。信度低，效度不可能高；信度高，效度未必高；效度低，信度可能高；效度高，信度必然高。具體信度度量參考：1、問卷數據——問卷量表的信度分析。
  • 問卷、量表信效度
    問卷調查存在誤差，因此在進行數據分析之前，需要監測問卷的信效度。
  • 問卷設計的信度和效度
    大學裡有個全校出勤率第一的老師，他的訣竅是每次點名都說：「沒來的同學請舉手」，結果每次出勤率都是100%。 這正是極好的兩個例子！ 一、儘管運動員遵守了馬拉松的賽事規則，但沒有跑向指定的終點，跑偏了，沒有達到想要的目標。這就是效度問題－做的事有沒有達想要的目標。達到了就是高效度，沒達到就是低效度。
  • 關於量表與問卷的信度效度分析
    針對問卷的選擇、使用以及製作，我們通常需要考量他們的信度和效度，用以評價此問卷或者量表是否適用於我們所研究的人群。以下是信度和效度考量的幾種方法。一、信度分析 信度（Reliability）即可靠性，是指採用同一方法對同一對象進行調查時，問卷調查結果的穩定性和一致性，即測量工具（問卷或量表）能否穩定地測量所測的事物或變量。
  • 問卷數據的效度與信度分析
    對於這種量表數據，我們一般會先對其進行信度、效度的分析，然後判斷得到的數據是否能夠進行下一步的因子分析。下面以一個實例講解如何對李克特量表進行信度與效度的檢驗。結論：信度係數（克隆巴赫係數）為0.797，信度在可接受範圍內，問卷結果可信。
  • 問卷一定要做效度分析嗎
    什麼是效度？效度分析，簡單來說就是問卷設計的有效性、準確程度。效度分類效度又可分為內容效度、結構效度和效標效度。內容效度，指問卷題項對相關概念測量的合理性情況，通常是以文字來說明問卷的有效性。如通過參考文獻，或者權威來源說明問卷的權威性和有效性。
  • 如何用SPSS分析問卷的效度
    繼上周「如何用SPSS分析問卷信度」推文發布後，歐老師承上啟下繼續介紹——如何用SPSS分析問卷的效度
  • 問卷信度效度之間有什麼關係如何分析
    比如說，在對同一對象進行測量，多次測量結果都很接近，大家會認為這個結果是可信的，真實的，也就是信度高。如果每次測量的結果都有很大的差異（例如，用同一份考卷對同一批學生進行測驗，每次測試平均分數差別都很大），則說明信度較低。
  • 《量表信效度分析》系列文章
    轉載 | SPSS學堂各位小夥伴們，在推出《問卷設計與統計分析》系列後，有許多小夥伴來反饋怎樣設計更為優質的問卷？為了解決這一問題，學堂推出了量表信效度系列，超詳細的為大家講解如何對問卷進行試測,調整問卷結構,設計更為優質的問卷。為讓大家更加方便的學習信效度分析的基礎知識與應用，學堂現將《 量表信效度分析》系列文章匯總起來呈現給大家。此系列文章專門為信效度分析的初學者準備，內容全面、豐富，大家可以根據自己的需要慢慢學習，後續文章將持續更新中！
  • 數據分析技術:信度與效度分析;信度和效度不僅僅能用於問卷分析!
    如果說一個人不僅可靠而且讓人滿意，那麼這個人應該是不僅能夠及時完成工作，而且工作能夠完成得很好，超出預期，也就是信度和效度都很好。信度針對是的行為或結果的重複性，效度針對的是行為或結果的有效性。 信度與效度的用途知道了信度與效度的現實含義以後，相信大家可以想到信度與效度的很多用途。我這裡列舉三個重要用途：A.
  • 問卷設計與分析系列(一): 問卷編制
    很多學生的畢業課題都離不開問卷，從本周開始，千山老師將陸續為讀者奉上《問卷設計及分析》系列文章。常用的研究方法有：文獻法、實驗法、調查法和量表法。文獻法主要是是通過對文獻資料進行整理和分析，實驗法是通過做實驗進行研究，調查法是針對某一問題進行調查，可以分為訪談和問卷，而量表法則是通過量表或問卷進行，其中量表法是最常用的研究方法。
  • SPSS有話說:如何用SPSS分析調查問卷和撰寫調查報告?
    SPSS對調查問卷原始數據的處理第一步，需要對問卷進行變量定義和編碼。給每個題目起個變量名，例如「性別」、「年齡」、「q1」（第一題）；定義好變量名之後，給每個變量的各種答案或可能取值編碼，即用數字來表示，例如1=男性，2=女性。只有定義好變量和取值之後才能錄入SPSS中，變量的編碼可以在SPSS中的Values設定。
  • 問卷調查法的應用
    二、問卷素材的來源和依據1.二手資料（已有的理論、報告及行業資訊）三、問卷細節1.指示性說明社會調查類的教科書裡通常要求我們寫上長長的一大段說明文字，但在網際網路上有多少人會認真看一大坨文字？看看《don’t make me think》作者如何做的：從103個單詞刪減到41個單詞（該書中文第二版，P34）！非必要信息不得出現在問卷的指示性說明中。