【笔记】信度检验

一、信度

信度是指测量结果的一致性和稳定性。

1.一致性(Consistency)

一致性指的是测量工具内部各个部分或项目之间的协调一致程度。高一致性意味着测量工具的不同部分都在测量同一个概念或特质。

例子:智力测试

假设我们有一个包含100道题的智力测试,这些题目涵盖了语言、数学、逻辑推理等方面。如果这个测试具有高度的一致性,那么:

  • 测试中的所有题目都应该与整体智力水平相关。
  • 擅长语言题的人也可能在数学和逻辑推理题上表现良好。
  • 如果我们将测试分成两半,两半的得分应该高度相关。

我们可以通过计算Cronbach’s α系数来评估内部一致性。

2.稳定性(Stability)

稳定性指的是测量结果在不同时间点或不同情况下的一致程度。高稳定性意味着测量结果不会因时间或环境的变化而发生显著变化(假设被测量的特质本身没有变化)。

例子:抑郁症量表

假设我们有一个用于评估抑郁症状严重程度的量表。如果这个量表具有高度的稳定性,那么:

  • 对同一个人在短时间内(如一周)进行两次测试,两次的得分应该非常接近。
  • 即使测试环境有所不同(如在诊所vs在家里),得分也不应有显著差异。

可以通过计算重测信度来评估稳定性。

二、信度检验

信度检验的基本原理:

信度检验基于经典测量理论(Classical Test Theory)。该理论假设观察分数(X)由真实分数(T)和误差分数(E)组成:

X = T + E X = T + E X=T+E

信度(reliability)定义为真实分数方差与观察分数方差的比率:

r e l i a b i l i t y = σ T 2 σ X 2 reliability = \frac{\sigma_T^2}{\sigma_X^2} reliability=σX2σT2

其中, σ T 2 \sigma_T^2 σT2 是真实分数的方差, σ X 2 \sigma_X^2 σX2 是观察分数的方差。

1.重测信度(Test-Retest Reliability)

原理:在相近的时间内对同一群体进行两次测量,若结果高度一致,则可靠。

方法:
a) 选取代表性样本
b) 进行第一次测量(T1)
c) 间隔一定时间(通常1-4周)
d) 进行第二次测量(T2)
e) 计算T1和T2的皮尔逊相关系数(r)

评估标准:

  • r > 0.9: 极高的信度
  • 0.8 < r ≤ 0.9: 良好的信度
  • 0.7 < r ≤ 0.8: 可接受的信度
  • r ≤ 0.7: 信度不足,需要改进

2.内部一致性信度(Internal Consistency Reliability)

原理:项目间应该具有较高的一致性。

最常用的方法是Cronbach’s α系数:

α = k k − 1 ( 1 − ∑ i = 1 k σ i 2 σ X 2 ) \alpha = \frac{k}{k-1}(1-\frac{\sum_{i=1}^k \sigma_i^2}{\sigma_X^2}) α=k1k(1σX2i=1kσi2)

其中,k是项目数量, σ i 2 \sigma_i^2 σi2 是第i个项目的方差, σ X 2 \sigma_X^2 σX2 是总分方差。

步骤:
a) 收集数据
b) 计算各项目得分与总分的相关
c) 计算Cronbach’s α系数

评估标准:

  • α > 0.9: 优秀
  • 0.8 < α ≤ 0.9: 良好
  • 0.7 < α ≤ 0.8: 可接受
  • 0.6 < α ≤ 0.7: 有争议
  • α ≤ 0.6: 不可接受

3.分半信度(Split-Half Reliability)

原理:如果测量工具是可靠的,那么将其分成两半后,两半之间应该具有高度一致性。

步骤:
a) 将测量工具随机分为两半
b) 分别计算两半的得分
c) 计算两半得分的相关系数(r)
d) 使用Spearman-Brown公式校正:

r c o r r e c t e d = 2 r 1 + r r_{corrected} = \frac{2r}{1+r} rcorrected=1+r2r

评估标准与重测信度相似。

4.评分者间信度(Inter-rater Reliability)

原理:用于评估多个评分者之间的一致性程度。

方法:

  • 对于类别变量:使用Kappa系数
  • 对于连续变量:使用组内相关系数(Intraclass Correlation Coefficient, ICC)

步骤:
a) 选取样本
b) 多个评分者独立评分
c) 计算评分者间的一致性系数

评估标准因具体使用的系数而异,通常0.7以上被认为是可接受的。

三、SPSS实操

1.内部一致性信度(Cronbach’s α)

a) 打开SPSS,导入 ‘reliability_test_data.csv’ 文件。

b) 选择菜单:分析 -> 刻度 -> 可靠性分析。

c) 将Item_1到Item_10移到"项"框中。

d) 在"统计"按钮中,选择"项的标度"和"删除项后的标度"。

e) 点击"确定"运行分析,,得到Cronbach’s α系数值。

查看Cronbach’s α系数。通常0.7以上被认为是可接受的,0.8以上是良好的,0.9以上是优秀的。

2.重测信度

a) 选择菜单:分析 -> 相关 -> 双变量。

b) 将Item_1到Item_10和相应的Retest_Item_1到Retest_Item_10放入"变量"框。

c) 选择"Pearson"相关系数,确保进行双侧检验并标记显著性相关。

d) 点击"确定"运行分析。

查看每个项目的原始测试和重测之间的相关系数。通常0.7以上被认为是可接受的,越接近1越好。

3.分半信度:

a) 选择菜单:分析 -> 量表 -> 可靠性分析。

b) 将Item_1到Item_10移到"项"框中。

c) 点击"统计量"按钮,选中"尺度"下的"相关"和"分半"选项。

d) 点击"确定"运行分析。

查看Spearman-Brown系数。解释标准与重测信度相似。

4.组内相关系数(ICC,用于评分者间信度模拟):

  1. 点击菜单栏的"分析" > “刻度” > “可靠性分析”。
  2. 点击"模型"按钮:
    • 选择"双向随机"(如果评分者是随机选择的)或"双向混合"(如果评分者是固定的)。
    • 选择"一致性"或"绝对一致"定义。通常选择"一致性"。
  3. 点击"统计量"按钮:
    • 选择置信区间水平(通常为95%)。
  4. 点击"继续"返回主对话框,然后点击"确定"运行分析。
  5. 结果输出: SPSS将生成一个包含ICC值、置信区间和F检验结果的输出表。

解释结果:

  • ICC值范围从0到1,越接近1表示评分者间一致性越高。
  • 通常认为ICC > 0.75表示良好到优秀的一致性,0.60-0.74为中等,< 0.60为差。
  • 查看置信区间和F检验的p值来评估结果的统计显著性。

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