我爱鸡爪啊
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的,因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节,在正确项目的目标下,一定会另有调查的可信度,有效分析来支持调查结果,这样我们的问卷调查才有可信度,结果也能趋于正确数据。
信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性,一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
系统误差对信度没什么影响,因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的,因此不会造成不一致性。反之,随机误差可能导致不致性,从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0,就认为测量是完全可信的,信度最高。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述,无论是什么类型的问卷,都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。
如果是自编量表,一般需要进行预测试,就是在小范围发放问卷,进行信效度分析,对信效度较低的题项进行修改或删除,便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然,正式研究还是要做信效度分析。
效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系,可以用一句话来概括:信度是效度的必要条件而非充分条件。
信度是效度的必要条件,就是说,一个指标要有效度就必须有信度,不可信就不可能正确。但是,信度不是效度的充分条件,即是说,有了信度,不一定有效度。
严格来说!不是所有问卷都适合做信效度分析,信效度分析主要针对【量表】类问卷,而如果只是调查一些客观现实(如年龄、性别、职业、车辆、工资等)以【显变量】为主的问卷,是不适合做信效度分析的!判断一些变量之间是否适合做信效度检验,应该关注这么几点:
(1)潜变量:直接无法观测到的变量,主要反映人的认知和主观意愿等。
(2)可测:可以被测量的变量,一般是有序或等距的变量,而不是像地点这样的分类变量。
(3)变量之间等距等尺度:例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。
宝贝baby996
你的思路反了,你应该首先根据你做这个问卷的目的来确定一系列假设和分析思路,之后才能有针对性的选择分析方法。比如你想比较不同性别在某个量表维度是否有差异,那就用均值t检验如果你想分析 性别、年龄、学历等多个自变量对一个量表总体的影响,那就用回归分析
看你问卷上面有哪些类型题目选择统计方法
研究生毕业论文都有固定的格式,这个具体的格式模板都有规定,你可以问你们的导师,也可以问你的学长,自己有可能是参加评选组的教授或者老师。原因分析可以是写论文的缘起
严格来说!不是所有问卷都适合做信效度分析,信效度分析主要针对【量表】类问卷,而如果只是调查一些客观现实(如年龄、性别、职业、车辆、工资等)以【显变量】为主的问卷
通过写国内外研究现状,可以考察学生是不是阅读了大量的相关文献。在写之前,同学们要先把收集和阅读过的与所写毕业论文选题有关的专著和论文中的主要观点归类整理,并从中
统计学毕业论文不一定要建模的,当时我也是请教的莫‘文网,非常多的专业老师,后来没时间还是帮忙搞定的论文从统计学的角度看留学生对于动宾式离合词的习得空间统计学及其