问卷调查是商科与文科学生基本上都会用到的一手数据收集方式,很多学生凭着感觉进行问卷设置,然后盲目地去收集,最终发现收集的数据乱七八糟!实际上在问卷调查之前一定要 事先进行信度与效度分析,其中一个指标不达标,问卷都无法开展!因此 , 这里就信度与效度检验两大重要板块来说明!包括详细的操作与分析步骤、注意事项 。
【毕业论文调查问卷 一定要信效度吗】能够通过spss或者其他软件处理的、无论是信度分析还是效度分析都只针对定量数据,
量表是指类似于“非常不满意,不满意,非常满意”这样的题项,第1个选项用1分表示,第2个选项用2分表示,依次下去,分值越大代表越满意,或者越不满意 。只有量表题才能进行信度分析 。
在spss或者excel里面输入相应的数据以及变量项,
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点击上方菜单栏进行效度分析,可以得出如下结果 。
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信度研究方法通常有四种,分别是Cronbach α信度系数,折半信度系数,McDonald's ω信度系数和theta信度系数 。
校正的项总计相关性这项指标用于判断题项是否应该作删除处理,如果值小于0.3,通常应该考虑将对应项进行删除处理;克隆巴赫信度系数(Cronbach α系数值,下同)如果在0.8以上,则该测验或量表的信度非常好;信度系数在0.7以上都是可以接受;如果在0.6以上,则该量表应进行修订,但仍不失其价值;如果低于0.6,量表就需要重新设计题项 。
类似的系数还有McDonald's omega信度系数,McDonald's ω系数的解读与常用的Cronbach系数解读基本一致,原理上McDonald's ω系数是利用因子分析降维浓缩信息的思想进行 。另如果分析项大于20,此时不输出‘项已删除的McDonald's ω系数’ 。
关于信度的测量上 , 有时也可考虑使用比如相关系数,SPSS的kappa一致性系数 , 也或者kendall协调系数等方法进行,各个测量方法有其对应的适用场景,比如kappa系数或者kendall协调系数,更加适用于专家打分类数据 。
如果是非量表题,则没有办法使用研究方法进行分析,只能使用文字形式进行描述,以证明数据质量可信可靠,建议按以下几点分别说明 。
第一:用文字详细描述数据收集的过程,比如实地收集,线上收集等;
第二:用文字描述样本有效性,样本是否满足研究需要;人群是否为目标群体等,若研究中老年人网购行为,收集样本人群一定需要为中老年人等;
第三:剔除无效样本 , 将选择同一个答案超过70%、或者不足30%的样本设置为无效样本等;
第四:其它可用于论证数据质量有保障的说明等
例如重测法:为了确保问卷的可靠性论文在信度检验的时候使用了重测法,选取的被试对象xxx,使用相同的问卷开展两次测试,并且这两次测试的时间间隔是xx天,随后基于这两次测试结果计算得到相关系数是xxx,由此可以得知,两次测验不存在显著性差异,也就意味着问卷的可信度水平较高,符合研究要求 。
效度分析的操作方式相对来说比较复杂 , 效度用于测量题项设计是否合理,
共有三种情况; 第一类:如果分析项的共同度(公因子方差)值小于0.4,则对应分析项应该作删除处理;第二类:某分析项对应的”因子载荷系数”的绝对值,全部均小于0.4,也需要删除此分析项;第三类:如果某分析项与因子对应关系出现严重偏差,也需要对该分析项进行删除处理 。
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特征根,一般是通常使用旋转后,以大于1作为标准;方差解释率,与权重值类似 , 累积方差解释率(通常使用旋转后,以大于50%作为标准),KMO值(大于0.6作为标准),巴特球形值对应的sig值(小于0.01作为标准) 。
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进行效度分析时,最关键的地方在于:维度和题项对应关系,是否与专业预期符合;其余指标相应比较容易达标,最核心的是让维度和题项对应关系保持基本一致性 。
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对于非量表来说 , 如果一定想分析效度,建议可使用‘内容效度’ , 即用文字详细描述问卷设计的过程,用文字的形式描述清楚问卷是做什么,有什么用处,为什么合理,而且有专家认证,这样就说明问卷设计合理有效 。
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