信度和效度的关系是密切相关的,区别在于估计对象不同,分析方法不一样。
如果测量工具的信度较高,那么它的效度也会相应提高,所以信度和效度之间是密切相关的,因此,在评估测量工具时,需要同时考虑信度和效度两个方面。
信度估计的是测量工具的稳定性和一致性,即在不同时间、不同情境下,同一测量工具所得到的结果应该是一致的。而效度估计的是测量工具的准确性和有效性,即测量工具能够有效地反映出被测量对象的真实情况。
信度通常采用统计学方法,如内部一致性分析、重测信度分析、Kappa系数等,来评估测量工具的稳定性和一致性。而效度通常采用实证研究方法,如相关分析、回归分析、判别分析等,来评估测量工具的准确性和有效性。
内在信度的检验介绍
内在信度所检验的是量表的内部一致性,一致性程度越高,那么测量数据就越准确,评估结果的可信度就越强。内部一致性主要有两层意思,一是考察量表的所有题目测量的是否是同一个概念,一般来说,量表的作用是要测量某个单一的现象/特质;二是量表中的所有题目得分之间是否存在较高的正相关。
有两种可能,第一种是题目之间有因果关系;第二种是量表各题目存在一个共同的原因。大多数情况下,第一种原因是不存在的,更多的是第二种可能是量表的项目之间存在一定程度的相关性。
ave值和cr值代表了评估测量模型的拟合度和信度。
CR值释义:
CR(Composite Reliability,复合可靠性)是一种衡量测量工具内部一致性的指标,它基于测量工具中各项指标的相关性来计算。CR的取值范围为0到1,通常认为,当CR大于0.7时,测量工具的内部一致性较好。
AVE值释义:
AVE(Average Variance Extracted,平均方差提取)是一种衡量测量工具的信度的指标,它反映了测量工具中各项指标对于测量工具总体变异的解释能力。AVE的取值范围为0到1,通常认为,当AVE大于0.5时,测量工具的信度较好。
CFA释义:
在CFA中,CR和AVE都是用来评估测量模型的拟合度和信度的重要指标。当CR和AVE的值较高时,说明测量模型的内部一致性和信度较好,模型的解释能力也较强。
评估测量模型的组成及特性:
理想测量系统:
理想的测量系统在每次使用时,应只产生“正确”的测量结果。每次测量结果总应该与一个标准值相符。一个能产生理想测量结果的测量系统,应具有零方差、零偏倚和所测的任何产品错误分类为零概率的统计特性。
注意事项:
量具和测量设备是否能够被正确使用,很大程度上决定了过程变差与产品公差。为了保证结果的正确性和整个系统性能的最优化,需要对设备进行评估。当然,设备评估不只是在实验室里,而且也要在生产环境中进行。
评估测量模型的特性:
1、测量系统必须处于统计控制中,这意味着测量系统中的变差只能是由于普通原因而不是由于特殊原因造成的。这可称为统计稳定性。
2、测量系统的变差必须比制造过程的变差小。
3、变差应小于公差带。
4、测量系统统计特性可能随被测项目的改变而变化。若如此,则测量系统的最大的变差应小于过程变差和公差带两者中的较小者。