調查問卷的信度效度分析方法
問卷調查法是教育研究中廣泛采用的一種調查方法,根據調查目的設計的調查問卷是問卷調查法獲取訊息的工具,其質量高低對調查結果的真實性、適用性等具有決定性的作用.為了保證問卷具有較高的可靠性和有效性,在形成正式問卷之前,應當對問卷進行試測,并對試測結果進行信度和效度分析,根據分析結果篩選問卷題項,調整問卷架構,從而提升問卷的信度和效度.信度和效度分析的方法包括邏輯分析和統計分析,本文主要討論后者.
一、信度分析信度〔Reliability〕即可靠性,它是指采用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度.信度指標多以相關系數來表示：大致可分為三類：穩定系數〔跨時間的一致性〕、等值系數〔跨形式的一致性〕和內在一致性系數〔跨項目的一致性〕.
若以信度系數來表示信度的大小.信度系數越大,表示測量的可信程度越大.究竟信度系數要多少才算有高的信度.學者DeVellis<1991>認為,0.60～0.65〔最好不要〕；0.65～0.70〔最小可接受值〕；0.70～0.80〔相當好〕；0.80～0.90〔非常好〕.由此,一份信度系數好的量表或問卷,最好在0.80以上,0.70至0.80之間還算是可以接受的X圍；分量表最好在0.70以上,0.60至0.70之間可以接受.若分量表的內部一致性系數在0.60以下或者總量表的信度系數在0.80以下,
應考慮重新修訂量表或增刪題項.
信度分析的方法主要有以下四種︰
1、重測信度法這一方法是用同樣的問卷對同一組被調查者間隔一定時間重復施測,計算兩次施測結果的相關系數.顯然,重測信度屬于穩定系數.重測信度法特別適用于事實式問卷,如性別、出生年月等在兩次施測中不應有任何差異,大多數被調查者的興趣、愛好、習慣等在短時間內也不會有十分明顯的變化.如果沒有突發事件導致被調查者的態度、意見突變,這種方法也適用于態度、意見式問卷.由于重測信度法需要對同一樣本試測兩次,被調查者容易受到各種事件、活動和他人的影響,而且間隔時間長短也有一定限制,因此在實施中有一定困難.
2、復本信度法復本信度法是讓同一組被調查者一次填答兩份問卷復本,計算兩個復本的相關系數.復本信度屬于等值系數.復本信度法要求兩個復本除表述模式不同外,在內容、格式、難度和對應題項的提問方向等方面要完全一致,而在實際調查中,很難使調查問卷達到這種要求,因此采用這種方法者較少.
3、折半信度法折半信度法是將調查項目分為兩半,計算兩半得分的相關系數,進而估計整個量表的信度.折半信度屬于內在一致性系數,測量的是兩半題項得分間的一致性.這種方法一般不適用于事實式問卷〔如年齡與性別無法相比〕,常用于態度、意見式問卷的信度分析.在問卷調查中,態度測量最常見的形式是5級李克特〔Likert〕量表.進行折半信度分析時,如果量表中含有反意題項,應先將反意題項的得分作逆向處理,以確保各題項得分方向的一致性,然后將全部題項按奇偶或前后分為盡可能相等的兩半,計算二者的相關系數〔rhh,即半個量表的信度系數〕,最后用斯皮爾曼-布朗〔Spearman-Brown〕公式︰ru=2rhh/<1+rhh>求出整個量表的信度系數〔ru〕.
4、α信度系數法Cronbachα信度系數是目前最常用的信度系數,其公式為︰
α=<n/n-1>*<1-<∑Si2>/ST2>
其中,n為量表中題項的總數,Si2為第i題得分的題內方差,ST2為全部題項總得分的方差.從公式中可以看出,α系數評價的是量表中各題項得分間的一致性,屬于內在一致性系數.這種方法適用于態度、意見式問卷〔量表〕的信度分析.
二、效度分析效度〔Validity〕即有效性,它是指測量工具或手段能夠準確測出所需測量的事物的程度.效度分為三種類型︰內容效度〔Face Validity>、準則效度<Criterion Validity>和架構效度Construct Validity>.效度分析有多種方法,其測量結果反映效度的不同方面.常用于調查問卷效度分析的方法主要有以下幾種.
1、單項與總和相關效度分析這種方法用于測量量表的內容效度.內容效度又稱表面效度或邏輯效度,它是指所設計的題項能否代表所要測量的內容或主題.對內容效度常采用邏輯分析與統計分析相結合的方法進行評價.邏輯分析一般由研究者或專家評判所選題項是否"看上去〞符合測量的目的和要求.統計分析主要采用單項與總和相關分析法獲得評價結果,即計算每個題項得分與題項總分的相關系數,根據相關是否顯著判斷是否有效.若量表中有反意題項,應將其逆向處理后再計算總分.
2、準則效度分析準則效度又稱為效標效度或預測效度.準則效度分析是根據已經得到確定的某種理論,選擇一種指標或測量工具作為準則〔效標〕,分析問卷題項與準則的聯系,若二者相關顯著,或者問卷題項對準則的不同取值、特性表現出顯著差異,則為有效的題項.評價準則效度的方法是相關分析或差異顯著性檢驗.在調查問卷的效度分析中,選擇一個合適的準則往往十分困難,使這種方法的應用受到一定限制.
3、結構效度分析結構效度是指測量結果體現出來的某種結構與測值之間的對應程度.架構效度分析所采用的方法是因子分析.有的學者認為,效度分析最理想的方法是利用因子分析測量量表或整個問卷的架構效度.因子分析的主要功能是從量表全部變量〔題項〕中提取一些公因子,各公因子分別與某一群特定變量高度關聯,這些公因子即代表了量表的基本架構.透過因子分析可以考察問卷是否能夠測量出研究者設計問卷時假設的某種架構.在因子分析的結果中,用于評價架構效度的主要指標有累積貢獻率、共同度和因子負荷.累積貢獻率反映公因子對量表或問卷的累積有效程度,共同度反映由公因子解釋原變量的有效程度,因子負荷反映原變量與某個公因子的相關程度.為了提升調查問卷的質量,進而提升整個研究的價值,問卷的信度和效度分析絕非贅疣蛇足,而是研究過程中必不可少的重要環節.
Cronbachα系數
柯隆巴哈〔Cronbach 1951〕提出計算一個測量系統〔問卷或測驗〕的信度稱為Cronbachα系數〔簡稱α系數〕,是目前社會科會研究最常使用的信度.當一個研究主題〔或構面〕由很多項目組合,每個問項都與主題相關,由總分的變異數與問項的變異數做為評量信度的指標即為α系數.
