问卷设计与分析：效度分析

style · 发表于 2016-8-10 10:09:51

问卷设计与分析：效度分析
问卷效度可以理解为问卷的有效性，也就是问卷题目在多大程度能够反应测量内容的。如果一份问卷的效度不好，那这份问卷可能是调查不到你需要研究的内容。常用的问卷效度包含：内容效度（也称逻辑效度）、效标效度和构念效度。
1、内容效度
内容效度反映的是问卷内容与广度的适合程度，换句话说，内容效度就是研究者设计的问卷是否能够测量到研究内容，有没有存在跑题的现象。
内容效度常用的评价方法是“专家评定法”，即寻找多位该领域的专家对设计的问卷进行评价，并提出意见。专家评定法是在问卷调查之前进行的。
2、效标效度
效标效度是问卷与效标之间的相关系数，表示问卷有效性的高低。效标是问卷测量结果有效性和意义的参照标准，其必须能够反映测量内容的内涵。如，要调查学业自我效能感，那可以采用一般自我效能感作为效标，因为学业自我效能感属于具体领域的概念，而一般自我效能感数据一般领域的概念，一般领域的概念包含了具体领域的概念。同时，效标的测量工具还需要是被普遍认可的，这样才具有权威型。
效标可以分为两类：内容效标和关联效标。内容效标主要是针对测量内容，关联效标主要是针对结果。如上面的一般自我效能感就是学业自我效能感的内容效标，如果选用学业成绩作为学业自我效能感的效标，那么学业成绩就是关联效标。
效标效度的量化计算方法是计算两个问卷的相关系数。
3、构念效度
构念效度是指问卷能够测得一个抽象概念或特质的程度。最常用的分析方法是因素分析。
在SPSS中，使用因素分析的操作如下：分析→降维→因子分析。在因子分析界面，将问卷题目选入到“变量”中，在“描述”里面选择“KMO和Bartlett的球形度检验”，在“旋转”中选择“最大方差法”或者是“Promax”（本例中选择最大方差法）。设置完成之后，点击确定运行分析。
在输出结果中，首先看到的是KMO检验的结果，如下图所示：

QQ截图20160810100137.png (8.61 KB, 下载次数: 0)
因子分析首先需要检验数据是否适合进行因素分析，检验的方法就是KMO检验，要求为KMO值≥0.7，Bartlett具有显著性（＜0.05）。在本例中，KMO检验的结果表明，数据适合进行因子分析。
因子分析是为了提取维度，提取维度的方法是根据特征值是否大于1进行判断，这一部分的结果是“总方差解释”表格，如下图所示：

QQ截图20160810100228.png (30.31 KB, 下载次数: 0)
从上表中可以看到，特征值大于1的因子有2个，因此可以提取两个因子。因子1的解释率为41.749%，因子2的解释率为14.49%，总共解释了56.239%的变异。方差的解释率要求是越高越好，但有些学科定的标准是80%，有些则比较低，这个要看具体要求，并综合因子分析的其他结果进行考虑。
每个因子包含的题目需要根据表“旋转后的成分矩阵”进行判定。旋转后的成分矩阵给出的值因素负荷值，要求问卷的题目在一个因素上的负荷值越高越好，一般要高于0.4，在不同因素上的负荷值不能相近。在下表中，题目A1在因素1上的负荷值为0.68，在因素2上的负荷值为0.193，符合上述两个要求，因此A1是符合标准，如果有题目不符合上述标准，则该题目需要考虑删除。
从上表中可以看到，自尊量表的10道题目均符合要求，都可以保留。根据上表可以看到，因素1报告的题目有A1、A3、A4、A7、A8、A10，因子2包含的题目有A2、A5、A6、A9。
到此为止，因子分析的内容基本完成了。但问卷分析的内容还没有完，还差最有一步，就是对各个因子进行命名。因子1包含的6道题目分别为：“A1大体来说，我对我自己十分满意”、“A3 我觉得自己有许多优点”、“A4我自信我可以和别人表现的一样好”、“A7我觉得自己和别人一样有价值”、“A8 我十分地看重自己”、“A10 我对我自己保持积极的态度”，通过这6道题目可以看到，他们都是对自己的一个正面肯定的描述，据此我们可以将因子1命名为“正面肯定”。因子2包含的4道题目分别为：“A2 有时我会觉得自己一无是处”、“A5 我时常觉得自己没有什么好骄傲的”、“A6 有时候我的却感到自己没有什么用处”、“A9 我常会觉得自己是一个失败者”，从这4道题目可以看到，都是对自己的一个负面否定的描述，因此可以命名为“负面评价”。
因子分析完成之后，一般还需要采用AMOS进行一个验证性因素分析，分析问卷的拟合度如何（详见之前的文章）。当这些分析都完成了，一份问卷的分析工作也就完成了，剩下的就是研究者对问卷的使用了。
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