1. 数据分析信度和效度
1.效度：是指一个测验或测量工具能真实地测量出所要测量的事物的程度。也就是测验的正确性或准确性。是测验的最重要质量指标。因此，在编制教学测验时应首先考虑其效度要求。比如说要测验同学们的语文成绩，拿来了一套化学试卷，那一定测不出你想要的结果，这就是效度低。
2.信度：是要指测验结果的前后一致性程度。也就是测验的可靠性或稳定性。就像一个人如果每次跟你说一个事情，答案都不一样，那一定不可信，这就是信度低。
3.难度：指测验的难易程度。类似的指标是“通俗性”。通常用答对或通过测验的人数比例作为难度值。
4.区分度：有时也称鉴别力，主要指能够区分被使者的不同水平。比如一次测验高水平果然得了高分，低水平果然得了低分，我们就说区分度好。一般难度中等时，区分度最好。
5.效度和信度的关系：①效度高，信度一定高;信度高，效度不一定高。信度低，效度一定低;效度低，信度不一定低。②信度是效度的必要不充分条件;效度是信度的充分不必要条件。
2. 如何分析信度和效度
信度分析主要针对的是 量表 比如通过各种问题 去衡量一个人的性格 爱好之类的 效度检验 其实就是因子分析 因子分析 主要是针对 那些 得分情况来分析的注：不是所有的问卷表都能用 信度分析的 信度分析主要针对的是 量表 而量表的设计要求很严格 是经过很多测试 推理才行的 比如：光电式量表 心理量表等等这两种方式都是用来 测试调查问卷得到的结果 是否合理
3. 效度分析和信度分析什么意思
分析题目之间的相关实际上是看题目的内部一致性的，如果相关较高，表明各个题目之中有公共因子的存在，这一方面可以作为内部一致性信度的指标，又可以作为结构效度的佐证。另外如果是各题目和总分的相关，相当于是以总分为效标而做的一个特殊的效标关联效度，这也是有意义的。
所以说题目间相关的分析即可以作为信度的证据，也可以作为效度的证据，对于这一点，你可以在测量学的教材中得到相关的叙述。
一般来说，信度主要是做两个分析，第一是科隆巴赫alpha系数，第二是重测信度。
效度则主要是做效标关联效度（求效标和题目的相关）和结构效度（通过因子分析的手段）
做相关分析的目的上面有一些叙述，总的来说，目的有：一、题目间的相关可以作为结构效度的一个证据（主要的结构效度证据来自于因子分析）；二、题目间的相关可以作为内部一致性信度的一个证据（内部一致性主要还是通过alpha系数来考察）；三、题目总分间的相关可以作为区分度的指标，对于问卷的分析主要包含三方面内容，即信度，效度，区分度，一般采用题目总分相关来考查区分度，所以题目总分相关挺重要的。
4. 数据的信度分析
首先，你把A非常同意设置数值为1，B同意为2，C一般为3，D不同意，为4，E非常不同意为5。
信度分析：
步骤：分析——度量——可靠性分析，然后选入你所要分析的项目，例如，你要分析整个量表，就选如所有项目；若是一个维度，就只选一个维度下人项目。
数据分析：
得到的结果是克伦巴赫α信度系数，一般要大于0.7，最低不小于0.6，0.8就非常好了。
我不知道你的问卷有没有分维度，如果有，可采用内容效度。内容效度可用分量表之间的相关来考察，计算量表各维度之间的相关系数。
步骤：
计算各个维度的平均分——分析——相关分析——双变量，选入问卷所有项目，然后确定。
数据分析：
各个维度不出现相关即证明效度好，若有，也应该是低程度的相关。
欢迎追问。
5. 信效度分析需要什么数据
可以做。
信度是指测量实验结果的一致性或可靠性或同质性，根据研究者关心的重点不同，可分为内在信度和外在信度。
信度即可靠度、一致性或者稳定性。内在信度是指调查问卷中，一组问题是否测量同一概念，即这组问题之间一致性如何，常用分析方法有Cronbcah's和折半信度。
外在信度是指对于同一问卷不同时间对同一研究对象进行重复测量，其一致性程度，常用分析方法是重测信度,可以通过spss 完成。
目前最常用的衡量是克朗巴哈系数，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。
通常认为，信度系数应该在0-1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好;
6. 如何分析信效度
一是，检验质量的合格性，二是提高人对商家的信誉度
- 相关评论
- 我要评论
-