测量的基本概念及理论课件.ppt

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1、大綱量化構念古典測量理論(classicalmeasurementtheory)共同因子(commonfactor)的概念效度(validity)的相關概念--構念關係網(nomologicalnetwork)--多元特質和多重方法矩陣(multitrait-multimethodmatrix)測量尺度(MeasurementScale)數字的精確程度:(1)類別尺度(NominalScale)(2)等級尺度(OrdinalScale)(3)等距尺度(IntervalScale)(4)等比尺度(RatioSca

2、le)量化「離職意向」的構念請您圈選您對以下描述的同意程度:1=極不同意;2=不同意;3=沒所謂同意或不同意;4=同意;5=極同意--我常想到辭職。--我很可能于明年另尋新的工作。--如果能自由選擇,我不會喜歡留在這機構工作。古典測量理論(classicalmeasurementtheory)ObservedScore(OS)受三個影響:(1)真實得分(TrueScore;TS)(2)獨特得分(UniqueScore;US)(3)誤差得分(ErrorScore;ES)「離職意向」的例子:OS1=TS+US1+E

3、S1(第一題)OS2=TS+US2+ES2(第二題)OS3=TS+US3+ES3(第三題)變異量(Variance)及 共變量(Covariance)--以變異量及共變量驗證構念間之關係--樣本整體變異量(ObservedVariances;O),包括:(1)真實差異(TrueVariance;T)(2)獨有因素帶來的差異(UniqueVariance;U)(3)隨機誤差帶來的差異(ErrorVariance;E)O=T+U+E信度(reliability)(1)E佔O的比重(2)因為E是隨機的,信度為測量的工

4、具免於隨機誤差的程度(3)測量結果的一致性或穩定性信度係數的估計:為了與統計上的相關係數看齊,我們一般會取兩次測量的共變量比例的平方根,來合計信度,稱之為信度係數(reliabilitycoefficient)。E1E2T+U信度係數的方程式信度係數=信度(reliability)的估計--兩次測量的相關係數:(a)再測信度(test-retestreliability)(b)複本信度(alternativeformsreliability)(c)折半信度(split-halfreliability)(d)項目

5、間的一致性(internalconsistencyreliability):Coefficientalpha;α(SPSS“reliability”的指令)--一般來說信度係數要在0.7以上信度對檢定構念關係的影響兩個構念的共變量(假設最理想情況):兩構念在測量時的獨有變異量均為零T1p+E1T2p+E2C兩個構念觀察所得的相關係數兩個構念真實的相關係數測量工具的信度係數把R0除以r1及r2的平方根, 便可求得RtRt與Ro的關係(CorrectionforAttenuation)影響信度的主要因素受測量者方面

6、主持測量者方面測量內容方面測量情境方面時間影響方面共同因子(commonfactor)的概念CommonFactor=CFEF1+UF1EF2+UF2EF3+UF3OS1OS2OS3CF共同因子(commonfactor):共變量T=共同因子的變異量(各項目的共變量:沒有測量誤差的變異量)C13C12U1+E1C23U2+E2TU3+E3因子的設定:項目的加權總和(LinearCombination)負荷量(L值;factorloadings)及 「固有值」(eigenvalues)(1)每一因子抽取了這九個項

7、目總體變異量的一部分(2)每一因子抽取了九分一的總體變異量,由於不同情況牽涉的項目數不一樣,所以我們把這平均值標準化,以1為代表,稱為「固有值」(eigenvalue)(3)「固有值」為該因子的所有L值平方的總和(4)因子抽取的總變異量的比率便是「固有值」除以測量項目的總數(5)負荷量:由-1到1因子的數學背景如有兩個項目(V1及V2),變異量為VA1及VA2,共變量為CA,它們的加權總和(F)的變異量(FA)的方程式是:FA=(L1)2*VA1+(L2)2*VA2+(L1)2*(L2)2*CA(L1及L2小於

8、1,所以FA是包含V1及V2部分的VA1、VA2及CA)。把共變量愈大的項目在同一個因子中的L值加大,這因子便能夠同時把這兩個項目更多的變異量和共變量都抽取。盡量用小數的因子來抽取最多的整體變異量,便會是相互間共變量大的項目在同一因子中的L值較大,而共變量大也符合了它們可能受同一原因影響的假定。因子分析的假設各因子抽取了總體變異量的不同部分儘量用較少的因子來抽取最大比率的總體變異量;假

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