信度和效度测量stata

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1、HRM量化技术研究授课教师：谭远发授课进度：信度与效度测量2011-9-19测量理论信度效度信度与效度的关系信度与效度的分类及Stata计算信度与效度的影响因素提高信度与效度的途径主要内容测量理论信度(Reliability)正如很多教科书所说：信度是指测试方法不受随机误差干扰的程度，反映测试结果的一致性和稳定性(consistency,andstability)。效度(Validity)它反映测试的准确性(accuracy)，即在多大程度上测量了想要测的内容。T信度和效度的关系可以证明：总而言之，信度和效度相互排斥又相互依存；没有信度就不可能有效度；没有效度，信度就毫无意义；高信度可

2、能带来低效度；高效度也可能带来低信度。举例来说信度分类及计算信度主要分为四大类：重测信度(Test-retestReliability)复本信度(Alternate-formReliability)内部一致性系数(InternalConsistencyReliability)评分者信度(ScorerReliability)重测信度——kappa系数重测信度反映两次测量结果的相关程度。对于分类变量，可采用Cohen'skappa系数来测量：BA好坏合计好20525坏101525合计302050将上表恢复为原始数据集后，采用Stata的kappa命令可得如下结果：Kappa系数大于0.75表

3、示重测信度很好,在0.4～0.75表示较好,而低于0.4表示较差。如果结果显示某个问卷(量表)项目的Kappa系数低于0.4,则要考虑修改或删除该项目。重测信度——ICC系数对于连续变量，可采用RonaldFisher(1954)提出的ICC(IntraclassCorrelationCoefficient)系数来测量：两种相关系数的本质区别在于均值和方差计算不同。在计算连续变量的重测信度时，应采用rFisher系数更准确。一般来说,ICC大于0.75表示极好,ICC在0.6～0.75表示较好。通常的相关系数：Stata命令：Forrpearsoncorrvar1var2ForrFish

4、erlonewayvar1var2复本信度复本信度是指用母本和复本两次等值测评结果的一致性程度。它的计算与重测信度相似，即计算母本和复本测评数据的相关性。当测评结果为分数或数值时，用rPearson法或rFisher计算；当测评结果为等级或名次时，用斯皮尔曼等级相关系数(SpearmanRankCorrelation)。这些方法的适用性和差异见下表：从表中数字可以看出，工人的考试成绩愈高其产量也愈高，二者之间的联系程度较一致，rPearson=0.691；并不算太高，这可能由于它们之间的关系并不是线性的。如果分别按考试成绩和产量高低变换成等级(见上表第3、4列)，则可以计算它们之间的斯皮

5、尔曼等级相关系数为1。计算斯皮尔曼等级相关系数可以将数据变换成等级以后用原有的相关系数公式计算，也可以先算出每一对样本的等级之差di，结合样本量n；再用下列公式计算：上例中由于等级完全一致，所有di=0，所以r-spearmanrank=1。Stata命令：Forr-spearmanrankspearmanvar1var2内部一致性系数——折半信度内部一致性系数——Cronbach系数Cronbach’sα系数越大表示问卷项目间相关性越好,内部一致性信度越高。一般而言,α大于0.8表示内部一致性极好,α在0.6～0.8表示较好,而低于0.6表示内部一致性较差。在实际应用上,Cronbac

6、h’sα值至少要大于0.5,最好能大于0.7(Nunnally,1978)。Stata命令：ForrCronbachalphavar1var2评分者信度——Kendall系数当评分者为两人时，评分者信度是通过对同一组被试测评分数之间的相关系数来鉴定，可使用积差相关(rPearson,rFisher)法或等级相关法(rspearmanrank)。当评分者为两人以上，并用等级计分(其他形式的分数要转化为等级)，则用肯德尔和谐系数来测量评分者信度。Stata命令：ForrKendallktauvar1var2应聘者评等级面试官一二三四五六A312546B213456C321546D412635

7、E312645F42153619811312334361641219615291156例题：6名面试考官对6名应聘者的综合素质进行了测评，评分经等级转换如下表所示，试分析评分者信度。应聘者评等级面试官ABCDEF甲142.5562.5乙231564丙1.531.545.55.54.51051417.51220.2510025196306.25144例题：3名面试考官对6名应聘者的综合素质进行了测评，评分经等级转换如下表所示，试分析评