项目分析的同质性检验
发布网友
发布时间：2024-05-13 17:43
共1个回答
热心网友
时间：2024-06-07 21:47
项目分析中的同质性检验：信度与量表优化
在项目分析中，信度，即问卷的可靠性，是衡量测量工具稳定性和一致性的关键指标。当我们评估一项测量工具时，期待它在多次测量中能保持稳定的结果，这就是克隆巴赫a系数（Cronbach's a）所体现的内部一致性。若题项间的同质性不足，删除后信度系数显著提升，可能暗示着这些题项测量的并非同一特质，因此在项目筛选时需格外留意。
SPSS实操演示：提升信度的策略
假设我们有一份关于保健品效果的问卷，想了解“皮肤”、“身体健康”和“心理因素”评分的内部一致性。在SPSS中，我们这样操作：
启动SPSS，选择【分析】→【测量】→【信度分析】，导入q5_01至q5_15的数据。
在【项】中选择所有题项，选择模型为【Alpha】，点击【统计】。
进行“删除项后的标度（A）”分析，接着点击【继续】并确认。
分析结果显示：
有效样本量为50，无缺失值，总样本量稳定。
内部一致性a系数为0.745，这是一个较为理想的值。一般来说，量表的a系数若超过0.7，表明信度较高，测量误差小。
15个题项中，"通便润肠"题项的校正总相关系数为0.084，显示与其他题项关联性很低，同质性不足。
当“通便润肠”题项被删除后，量表的a系数从0.745上升到0.755，这意味着该题项的删除提升了整体一致性。其他题项删除后，a系数均低于0.745，进一步证实了题项之间的同质性问题。
通过这些数据，我们有理由怀疑“通便润肠”题项与问卷的其他部分不太匹配，可能需要重新考虑其在量表中的位置，以提升整体的同质性和信度。进行这样的同质性检验，有助于确保项目分析的准确性和有效性。
