蓝色泡泡沫
问卷并不是一定要做信度效度检验: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。
如果含有多选题是无法做信度分析。而非量表类问卷的选择题信度与效度主要通过专家审定,无需进行信度分析。
信度测定的缺点:由于涉及误差平方和,所以,需要对相同的调查对象,通过多次重复测量,在估计T和X取值的基础上,才能得到信度估计。但是多次重测会带来记忆效应及联系效应,而且会造成被调查者的反感,所以在调查研究中实现较为困难。
扩展资料:
信度的影响因素
1、样本团体分数分布的影响:
任何相关关系都受到团体中分数分布的影响,当分布范围增大时,其信度估计就较高;当分布范围减小时,相关系数随之下降,信度值则较低。
2、样本团体异质性的影响:
若获得信度的取样团体较为异质的话,往往会高估测验的信度,相反则会低估测验的信度。样本团体平均能力水平的影响:对于不同水平的团体,题目具有不同的难度,每个题目在难度上的微小差异累计起来便会影响信度。
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信效度是指同一检测方法对同一现象重复检测时的一致性程度。如果问题非常简单,而且都是既定事实,若都是认真完成的话,是不会出现再次检测时,答案不一致的情况的。所以不需要进行信效度检测。如需问卷调查推荐使用问卷星。问卷调查法是研究中广泛采用的一种调查方法,根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具,其质量高低对调查结果的真实性、有效性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性,信度和效度分析是问卷分析的第一步,如果问卷的信度和效度比较好,证明问卷的数据可靠性比较高,问卷数据内部一致性比较高,可以用来做后续的建模分析,相反,信度和效度如果不高,就需要重新设计问卷并发放问卷。想要了解更多关于调查问卷的相关问题,推荐咨询问卷星 问卷星调查系统支持多种题型,可以设置跳转、关联和引用逻辑。支持微信、邮件和短信等方式收集数据,数据回收后可以进行分类统计、交叉分析,并且可以导出到Word、Excel、SPSS等;同时拥有49种题型,应有尽有;同时单选、多选、矩阵、排序、量表、比重、表格、文件上传等多种题型,让你的调查问卷一目了然!
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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。
问卷并不是一定要做信度效度检验: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
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这个没有硬性规定,看你做的论文题目是什么,有些需要做问卷,有些只要做设计,有些要自己去查阅做调查分析的,跟论文题目和调查方法有很大关系。调查问卷推荐问卷星,问卷