讀《管理學問卷調查研究方法 》第八章:測量(2)信度

2021-03-02 學海撿貝殼
本文主要講述了問卷調查的測量方法中的信度問題，其中的重點可能是內部一致性信度α係數，組合係數和平均方差析出量，這是我們日常研究中時常需要報告的指標。其下，一共包含六個模塊：信度，複本信度，重測信度，內部一致性信度，組合信度和平均方差析出量，與構成型構念的量表的信度估計。在《測量（1）》中提過，古典測量模型認為所有誤差都是隨機誤差，基於此，信度係數rxx的值被定位為：真實值的方差σt^2÷觀測值的方差σx^2。如果所有的隨機誤差都是0，觀察值完全等於真實值，方差比為1；信度指數是指真實值與測量值之間的相關係數，也可以表示信度的大小，數學上，信度指數的平方等於信度係數：rxx=rtx^2。

因此，信度測量的主要困難是無法得知真實值的大小。以下提出了五種可以替代的方案。

複本信度

複本信度（parallel-form reliability）的檢測：平行測量（parallel form）是用兩個內容形式一一對應的量表進行測量，它們量表的區別僅僅是表述形式和措辭有差異。對於同一個構念，使用平行測量，它們所有的地方都相似，只是隨機誤差不一樣。複本間的相關係數越高，則量表越穩定。對於測量1的x1和測量2的x2，應該有：rxx=rx1x2。

對於不同的應答者，平行測量複本應該具有：

測量相同的構念；

對於不同的應答者有一樣的真實值；

有相同的平均值；

有相同的方差；

有一個正態分布的相同的隨機誤差。

複本信度的缺陷：要求兩個不同的測量複本，並且具有上述嚴格的要求，這在研究上比較困難。

重測信度

重測信度（test-retest reliability）的檢測：與複本信度類似，重測信度是在兩個不同的時間點，使用同一個量表對同一組答題者進行測試。兩次結果之間的相關係數被稱為「重測信度」。重測信度的一個重要假設是：兩次的真分數沒有發生改變，所有的差異都是來自於隨機誤差。對於時間1和時間2的測量，應該有：rxx=rt1t2

內部一致性信度

相比上面兩種信度，在管理學研究中，「內部一致性信度」更加常用。

內部一致性信度（internal consistency reliability）的檢測：評估量表內部指標之間的同質性。因為指標之間越一致，整個量表的隨機誤差部分越小。

α係數（Cronbach α）是最常用的「內部一致性」信度係數（internal consistency reliability），也是管理學研究中最為常用的信度係數。在研究中匯報研究結果時，一般第一步都需要匯報所有變量之間的相關係數表，以及所有用到的量表在此研究中的Cronbach α係數。根據α係數的公式，項目之間的協方差（相關係數）越大，α係數就越大。因此，α係數會是項目之間的內部一致性的信度估計。

一般的「內部一致性信度」（α係數）都會在0.8以上，如果是0.7則表明偏低了。如果低於0.7，該量表的信度就有問題了。相對於α係數，重測信度會比較低一點，有時在0.5附近，都可以接受。

組合信度與平均方差析出量

前面內部一致性信度是基於古典測量模型假設得到，因為我們假設這些指標每一個都能夠無偏的測量構念的真實值。但是，同屬測量模型允許每一個指標測量構念的不同部分，這時內部一致性信度就不再適用。

組合信度（composite reliability）和平均方差析出量（average variance extracted，AVE）的檢測：前者首先把項目加總，然後計算方差，後者首先計算方差，才把項目的方差相加。兩個信度都源於合理的推導，一般報告都會採用。

構成型構念的量表的信度估計

構成型構念的不同構成指標之間有可能是正相關，負相關或彼此沒有關係，因此內部一致性信度不再合適。對於構成型構念，再測信度是一種更可取的估計信度的方法。

讀《管理學問卷調查研究方法 》系列：

讀《管理學問卷調查研究方法 》第八章：測量（2）效度

讀《管理學問卷調查研究方法 》第八章：測量（1）

讀《管理學問卷調查研究方法 》第七章：回歸分析（二）

讀《管理學問卷調查研究方法 》第七章：回歸分析（一）

讀《管理學問卷調查研究方法 》第六章：統計假設的檢驗（下）

相關焦點

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