信度效度分析的注意事项

> 信度检验内部一致性

## 做信度效度分析的注意事项

1. 必须是量表

2. 每个维度的题目数量不能小于2个

## 验证性因子分析（CFA）

https://www.cnblogs.com/spssau/p/12523495.html
实用教程！SPSSAU验证性因子分析思路总结

验证性因子分析需要做KMO检验和Bartlett 球形度检验吗？

**不需要**

相对而言,验证性因子分析比探索性因子分析处理要困难得多,验证性因子分析比探索性因子分析要求更大容量的样本,主要是因为验证性因子分析要处理推论统计量。

**进行探索性因子分析**要注意，在进行因子分析之前，需要对各个变量进行KMO和巴特利球形检验(Bartlett)，看其是否适合做因子分析。一般认为KMO值大于0.7就是适合做因子分析的,巴特利(Bartlett)球形检验值应在0.05以内的显著性水平。

**进行验证性因子分析**要注意，模型要表现出良好的整体拟合优度:卡方和自由度的比值(χ2 / df）小于5,近似误差均方根(RMSEA)小于0. 08,一系列相对拟合指数NFI、NNFI、CFI、GFI、AGFI均要超过0. 90, PNFI与PGFI均要超过0.5。

### 问卷调查需要多少样本量才能检验效度和信度？

先设计好问卷，进行预调查。得到数据后主要开展效度检验，以便发现问卷设计中存在的问题，同时看看可信度。

等到整体调查结束后，主要做信度检验，看看收集到的数据是否可信，能否进行进一步的数据分析，当然也可再检验一下效度，但如果检验出来效度不好已经没有办法改进了。

因为你需要做信度和效度，所以一般样本容量都需要达到大样本的要求。社会学上规定大样本为至少50，而经济学、理工类的则规定大样本至少为30。看你的具体项目而定。

> 请问信度不行是问卷的问题还是数据的问题

*都有可能，如果是翻译过来的题目，
可以在预测的时候问下被试题目是否难懂，表达是否需要更换。*

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### 效度检验, 不同维度的条目一起检验吗, 还是每次只检验一个维度的数据

通常，信度检验是按照维度或构念的分组来进行的，而不是将所有维度的条目一起检验。每个维度内的条目共同测量相同的构念或特性，因此信度检验是用来评估这些条目在同一维度内的一致性。

具体步骤如下：

1. **选择一个维度或构念**：首先，你需要选择一个特定的维度或构念，例如，如果你的问卷包含多个维度（如满意度、信任度、忠诚度等），则需要选择一个维度进行信度检验。

2. **计算信度统计量**：针对所选维度内的多个条目，计算信度统计量，通常是Cronbach's alpha。这个统计量衡量了这些条目在同一维度内的一致性。

3. **解释结果**：根据计算的信度统计量，你可以评估所选维度内的条目是否具有足够的内部一致性。通常，较高的信度值表示较好的一致性。

4. **重复步骤**：如果你有多个维度或构念，需要分别对每个维度进行信度检验，重复上述步骤。

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测量模型的信度和效度分析是结构方程模型（SEM）或路径分析中非常重要的步骤。这些分析有助于确保使用的测量工具或变量是可靠和有效的，从而提高模型的准确性和可信度。

**信度分析（Reliability Analysis）**旨在评估测量工具（问卷或变量）的稳定性和一致性。它可以包括：

1. **内部一致性（Internal Consistency）：** 使用Cronbach's alpha等统计方法来评估问卷中各项之间的相关性，以确认问卷各项对测量概念的一致性程度。
2. **重测信度（Test-Retest Reliability）：** 确定同一测量工具在不同时间或条件下的测量结果之间的一致性，评估工具的稳定性。

**效度分析（Validity Analysis）**用于确定测量工具是否测量了它所声称要测量的概念。效度分析可以包括：

1. **内容效度（Content Validity）：** 评估测量工具是否涵盖了研究概念的所有重要方面。
2. **结构效度（Construct Validity）：** 确定测量工具是否测量了研究概念的构造，可以通过因素分析、验证性因素分析等方法来评估。
3. **准则效度（Criterion Validity）：** 通过与其他已知的测量工具或标准进行比较，评估测量工具测量的概念是否符合预期。

2023-04-18 22:42 by admin 264 0

信度效度分析的注意事项

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