用JASP做量表问卷信度分析

原创 数据小兵  2021-01-28 14:41  阅读 390 次
数据小兵成长记

量表问卷需要考察信效度,其中信度分析主要用来考察量表所测结果的稳定性以及一致性。在众多内部一致性信度系数中,克朗巴赫a系数是最常用的方法。

01
案例背景

“学校知识管理量表”有三个维度:“知识创新”、“知识分享”、“知识获取”,其中“知识创新”维度包括c1、c2、c3、c4、c5、c6六个题目(或称为题项),试分析“知识创新”维度的信度。

02
JASP操作

顶部菜单【reliability】→【single-test reliability analysis】,打开信度分析主界面。如下:

首先告诉软件要分析的题目有哪些,将6个题项的变量移入【variables】框内。

然后在【single-test reliability】栏目中勾选【cronbach′s a】,【cronbach′s a (if item dropped)】,【iitem-rest correlation】以及【mean】。

调整JASP软件选择克朗巴赫a系数,同时要求及时删除某个题项后的a系数和相关系数。等同于SPSS软件其中“删除项后的标度”必选,该结果主要用于量表题目优化。

开始执行。

03
结果解读

“可靠性统计表”非常直接的告诉你,“知识创新”维度的克朗巴赫a系数=0.832,通常认为a系数大于0.6尚可,0.7较佳,0.8甚佳,0.9以上即理想水平。本例0.832,可见“知识创新”维度6个题目的内部一致性(可靠性)到达甚佳水平,一般上也不需要进行题目优化了。

李克特量表的数据,都在一个标准下,无量纲影响,所以没有必要看标准化的a系数。所以我们仍然用非标准化的a系数。

这是对“知识创新”维度的总体性评价,那么该维度下各题目的具体表现如何呢?剔除某个题目会到a系数产生怎样的影响呢?来看下表:

假设我们删除c6,剩余的5个题目构成新“知识创新”维度,那么此时5个题目的a系数为0.843,这就是“删除项后的克朗巴赫a系数”最后一列结果的含义。

很明显,0.843>0.832,删除c6后,新维度的a系数提高了,当然这只算得上是小幅的提升。仍然处在0.8甚佳的水平,这种小幅提升意义并不是很大,所以也并不绝对真的需要删除c6问题。

除了a系数删除变化,第二列“item-rest correlation”即“修正后的项与总计相关性”指的是,单个问题与其他5个问题间的相关系数,(以c6举例)c6和其他5个题目的相关性0.401,在这一列中最小,说明在6个题中,c6与其他5题的相关性是最低的。

综合以上信息,如果要考虑删除某题对题目进行优化,那么剔除c6。

本文/图:由数据小兵最终编辑
案例数据:吴明隆《问卷统计分析实务》

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04
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