效度分析总结 第1篇

效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型。

内容效度（Face Validity）：

内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析（专家法）与统计分析相结合的方法进行评价。

准则效度（Criterion Validity）：

准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。

结构效度（Construct Validity）：

结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。架构效度分析采用的方法是因子分析。有学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量表或整个问卷的架构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本架构。透过因子分析可以考查问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种架构。

在因子分析的结果中，用于评价架构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。为了提升调查问卷的质量，进而提升整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。

效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。一般来说，学科测验主要看内容效度，心理测验主要看结构效度。

效度分析总结 第2篇

效度分析评估步骤：

第一：KMO系数，取值范围在0-1之间，越接近1说明问卷的结构效度越好。

第二：xxx球形检验的显著性，如果小于，我们也可以认为问卷具有良好的结构效度。

第三：如果整体问卷有效，仍然需要进一步评估问题合理性，评估问题合理性需要借助成分矩阵。

效度分析案例1：

题目：以下是一个医学生职业精神量表，该量表包括7个方面，29道题目，测试了不同专业的100名大学生，试对该量表进行信度分析。

一、数据输入

二、操作步骤

3、其余设置采用系统默认值即可。单击“确定”按钮，等待输出结果。

效度分析案例2：

题目：以下某研究者在一项中学知识管理与学校效能关系的研究中，自编“学校知识管理量表”，此表共有19题，为探究量表的可信效度及题项的适切性，随机抽取200人进行测试，求此19题的结构效度如何？试对结构效度进行分析。

一、数据输入

二、操作步骤

1、进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“降维”|“因子分析”命令2、选择进行信度分析的变量。在将c1—c19及总分放入变量框中。

效度分析总结 第3篇

效度可以分为三类：内容效度、效标效度、结构效度。

内容效度，检验问卷内容是否符合研究目的和要求。

效标效度，问卷测量结果与效标的相关程度。

结构效度，是研究因子与测量项的对应关系是否符合预期。

（1）内容效度

常用的检验效度的方法，主要通过文字描述量表的有效性。

如何进行内容效度检验：

具体分析时建议按以下几点分别说明，从各个角度论证问卷设计的合理性：

第一：用文字描述问卷的设计过程，包括问题设计与思路如何保持一致性；

第二：用文字描述问卷设计的参考依据，比如参考某某文献设计问卷等；

第三：用文字描述问卷设计的过程，比如是否进行过预测试，对问卷进行过哪些修改处理等，修正的原因等；

第四：用文字描述专家或同行的认可性，比如问卷设计经过某指导教授或老师的认可，也或者相关专业人士（比如学长同学等）进行过沟通修改等。

第五：其它可用于论证问卷设计合理的说明等。

（2）效标效度

效标效度是以经典量表的测量结果作为“金标准”，与当前数据得到的结果进行相关分析，如果相关系数值较高，则说明效标效度良好。

操作方法：首先确定效标，计算问卷测量得分，使用pearson相关分析，考察实测得分与效标得分两组数据的相关性。

判断标准：相关系数越大，代表相关性越高，效度越高。

（3）结构效度

问卷结构效度分析的常用方法有两种：探索性因子分析、验证性因子分析。

正常情况下，针对量表数据的效度分析，均需要使用探索性因子分析进行效度的验证说明，并且配合内容效度进行综合说明。

① 探索性因子分析

操作方法：使用SPSSAU[效度]或[因子]功能进行分析，放入量表题项。

效度分析判断标准：

（1）KMO值大于

（2）题项在对应因子上的因子载荷系数大于

（3）不存在题项与因子对应关系出现严重偏差

（4）共同度大于

（5）累积方差解释率大于50%

效度分析一般需要经历多次分析，如果最终得到的结果能够满足以上标准，则说明维度划分比较合理，具有良好的结构效度。

SPSSSAU会自动标出载荷系数绝对值大于，共同度小于的数据，便于研究者进行处理。

② 验证性因子分析

验证性因子分析可用于验证聚合效度和区分效度。

操作方法：同一因子下的所有题项需放入同一个分析框里，以此类推，有几个维度就分别放入几个分析框。

判断标准：AVE和CR是聚合效度常用指标，通常情况下AVE大于且CR值大于，则说明聚合效度较高。

区分效度可通过对比AVE平方根与相关关系值进行检验。如果AVE平方根大于相关系数值，则说明区分效度良好。

更为详细的说明可以阅读SPSSAU文章：

效度分析总结 第4篇

一、案例1分析

如果量表的内容效度较高，则每题得分与总得分的相关性均应该较高，判定标准为r>，本例V1—V29中，V4与总分的相关性r=;，V8与总分的相关性r=;，V8与总分的相关性r=;......以此类推，因此建议考虑删除V4，V8，V10.....。

二、案例2分析

1、KMO检验和xxx特检验结果KMO=;，样本量足够，球形度检验，P=;，符合球形度检验。结合两项指标，本例适合进行因子分析

2、解释的总方差可以知道，第一步纳入的变量是质量，到第三步所有变量全部纳入，且从显著性值均为0可以看出，逐步判别没有剔除变量。

3、旋转后的成分矩阵旋转后成分矩阵，结果发现19道题目在结构上分成4类，其中c12自成1类，因此c12应该删除。

4、删除c12后的总方差解释和旋转后的成分矩阵结果可见旋转后成分矩阵正好落在3个成分之上，并且每个成分里面的题目设置符合设置预期。

效度分析总结 第5篇

从分析角度看，为保证问卷质量，通常会在正式调研前，进行预调查，即小规模发放问卷，根据调研的信效度结果对问卷题项做调整，然后在进行正式调研。

预调研和正式调研中均需要进行效度检验。

效度分析一般需要经历多次重复分析。在题项与维度对应基本清晰，且符合专业意义时，才能说明问卷有较为良好的效度。

如果使用的是已有的成熟量表，理论维度都是已知的，建议直接使用验证性因子分析CFA检验效度。