1. 结构效度:这种效度评估问卷设计与数据内在结构之间的匹配程度,常用的统计方法包括因子分析和SPSS操作。在因子分析中,需要设定因子个数,并进行KMO和巴特利特检验。关键步骤包括调整模型以排除低共同度和位置错误的项目,以及分析因子提取和信息浓缩的过程。结构效度的检验指标包括KMO值、巴特利特检验、特征根、方差解释率、因子载荷系数、共同度和碎石图,以及MSA。
2. 内容效度:这种效度评估测量内容的准确性,常用的方法包括专家判断、统计分析(如复本信度)和经验推断的CVI。内容效度确保条目和量表与目标的一致性,理想的标准分别为0.78和0.9。
3. 区分与聚合效度:这种效度关注因子间的匹配性和区分性,常用的评估方法包括AVE、相关系数对比、HTMT法和MSV/ASV法。如果效度不佳,需要审视量表设计、样本特征和测量误差。
4. 效标效度:这种效度评估测评与外部标准的关联,包括同步效度和预测效度。在实践中,效度的判断受到样本特性、测验设计和效标选择的共同影响。
记住,无论是结构还是内容效度,都是衡量测量工具质量的关键标准。在分析过程中,需要结合专业知识和软件结果,严谨地检查和调整,以追求测量的精准和可靠。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考