多个量表怎么分析信度

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1)重测信度(test-retest reliabilty)同一组受评者在两次不同时间作同一套量表评定,对两次结果作相关性检验,以估计量表结果的稳定性。

(2)分半信度(split-half reliability)将一套量表的各项目按奇、偶数号分成两半,对其评定结果进行相关性检验。由于分半信度检验最好要求量表项目按难度排列,而大多数评定量表均非如此,故其使用有限。 (3)同质性信度(inter-item consistency)所谓同质性信度是指评定量表内部所有项目间的一致性,这里讲的是分数的一致,而不是项目内容或形式的一致。量表内各项目分数相关越高,则量表项目就越同质。最常用的检验同质性信度方法为库德一理查逊公式(KuderRichardson formula 20,K-R20),但K-R20公式只适用于二分法计分题量表,而对多重记分法量表则常用克伦巴赫α系数(Cronbach' s S α Coefficicient)估计。另外,分半相关法也是估计同质性信度的一种方法。 (4)评定者信度(inter-rater reliability)数名不同评定者采用同一套量表对相同受评者进行评定,对所得结果进行一致性检验,以估计评定量表评分客观性。对心理测验而言,一般都采用客观性项目,且有一套相当标准化的评分程序,因此由评分引起的误差变异是可以忽略的。而评定量表相当多的是主观项目,且评定者在评分时或多或少掺杂主观判断成分,故评定者之间的评分误差变异难以避免。一般要求在成对的受过训练的评定者之间平均相关系数达到0. 9以上,才认为评分是客观的。其它尚有正复本相关、因素信度、测量标准误等信度检验方法,此处从略。

其他答案

分析多个量表的信度可以使用以下方法:

1. 内部一致性信度分析:常用的方法包括Cronbach's alpha系数和分裂半信度。这些方法可以评估量表内部各项之间的相关性,即量表中各个题目的一致性。

2. 重测信度分析:通过在不同时间点对同一群体进行两次测试,计算两次测试结果之间的相关性。常用的方法包括Pearson相关系数和Intraclass correlation coefficient (ICC)。这些方法可以评估量表在时间上的稳定性和可靠性。

3. 分割半信度分析:将量表分为两部分,分别计算两个部分的信度,然后比较两个部分的信度得分。这可以评估量表的可靠性是否在整体上保持一致。

4. 交叉验证信度分析:将样本分成两个互斥的子样本,分别计算两个子样本的信度,然后比较两个子样本的信度得分。这可以评估量表在不同子群体中的信度是否一致。

5. 因子结构稳定性分析:使用因子分析或结构方程模型等方法,评估量表在不同群体或不同时间点的因子结构稳定性。如果因子结构在不同条件下保持一致,可以认为量表具有较好的信度。

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