众文网1.论文效度和信度怎么检
信度一般用阿尔法系数做检验 效度一般用T检验，显著性差异指数P检验。
一般应该先用小样本做信度和效度，但是做效度的样本也不应该低于60人。然后再做推广。
还有你这种量表是否应该在做效度时用校标关联系数呢，但这又需要你有新的校标。 因为不太了解具体情况，所以先这么说，在做的时候你要遇到什么问题，你在问我哈。
还有建议关于怎么做信度和效度，你还是看一下相关书籍。我觉得这还是很有必要的。
一、信度系数与信度指数 大部分情况下，信度是以信度系数为指标，它是一种相关系数。常常是同一被试样本所得到的两组资料的相关，理论上说就是真分数方差与实得分数方差的比值，公式为： r(xx)=r^2(xt)=S^2(t)/S^2(x) 公式中r^2(xt)是真分数标准差与实得分数标准差的比值，称作信度系数，公式为： r(xt)=S(t)/S(x) 可见信度指数的平方就是信度系数。
二、测量标准误 信度系数仅表示一组测量的实得分数与真分数的符合程度，但并没有直接指出个人测验分数的变异量。我们可以用一组被试两次测量结果来代替对同一个人的反复施测，于是有了信度的另一个指标，公式为： SE=S(x)√1-r(xx) 公式中SE为测量的标准误，S(x)是所得分数的标准差，r(xx)为测验的信度系数，从公式我们可以看出测量的标准误与信度之间有互为消长的关系：信度越高，标准误越小，信度越低，标准误越大。
p value 和t value 我在百度百科上没看到，你自己再找找吧。
2.问卷调查信度分析结果在论文中如何报告
那要看你做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
3.效度的效度分析
效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。
单项与总和相关效度分析
表面效度（Face Validity）。也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。
这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。
准则效度分析
准则效度（Criterion Validity）。又称为效标效度或预测效度。准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量（准则变量）的值相比是否有意义。根据时间跨度的不同，准则效度可分为同时效度和预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。
结构效度分析
结构效度（Construct Validity）。是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析所采用的方法是因子分析。最关心的问题是：量表实际测量的是哪些特征？在评价建构效度时，调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。结构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。
4.如何看懂一篇学术文章的效度和信度
信息量、知识量和学术含量
学术性论文具有天然的求真倾向，其作者要在已有认识的基础上遵循学术的规范为读者贡献新的信息和知识，只有包含一定的信息量、知识量和学术含量，才会具有公之于众的价值。
信息量指一定篇幅的文本所能提供的有意义的内容，它可以是事实性的、概念原理性的，也可以是方法性的，但无论是哪一种性质的信息，都需要具有经验上的或者逻辑上的可靠性，这是一个文本有意义的基本保证。经验上的可靠，首先意味着文本信息具有经验上的可能性，其次意味着信息来源的真实性。这样的信息可以让读者间接地获得关于世界的真实。逻辑上的可靠，则指文本所提供的信息是我们的理性可以想象的。不真实和不符合理性逻辑的信息是没有意义的，学术文本需要避免这样的内容，相反地，应该提供与文本规模相称的具有经验和逻辑可靠性的有意义内容。这是我们从心理上接受一个学术文本的第一条件。
基础性、思想性和文化性
换一个维度，还可以从质的角度判断具体的学术文本。根据人文社会科学的特点和这一领域研究者长期的经验，一个学术文本所内含的研究的基础性、思想性和文化性是其质量高低的重要特征。
一般学科都存在着基础研究和应用研究之分，其中的基础研究是认识取向的，应用研究是实践取向的。即便是基础研究的内部，也存在着更为基础的研究，这样的研究通常是贴近一个学科领域核心问题的研究。由于原创性的研究最容易发生在基础性的研究领域，也由于基础性的研究难度相对较大，所以一个学术文本所含研究的基础性程度通常也能反映出其高深的程度。
5.谁知道论文问卷效度检验中所用公式{evr=(ne一N/2)/(N/2)}分别代表什
为了分析内容效度，请10-20名专家对如下问题按“合理”与“不合理”的是非法进行判断：
评估要素与评估表结构的归属关系是否合理？
要素名称与定义内涵的吻合程度是否合理？
评估等级与各等级标准的相关程度是否合理？
评估表的总体与评估期望达到的目标的一致性程度是否合理？
各要素之间关系的协调性是否合理？
然后，综合专家们对这些问题进行的选择回答，按公式计算出评估的内容效度：
CVR=(Ne-N/2)/N/2
CVR——内容效度
Ne——判断某项目具有代表性的人数
N——参加判断的人数
6.用SPSS做效度分析怎么做
效度有很多中，有效标效度、结构效度、内容效度等所谓内容效度 就是指你的问卷内容 是否反映了你所调研的内容，这个通常是通过专家评审来体现的，不用量化分析效标效度 是指问卷题目与某个已经明确有效的标的目标之间是否有显著的相关性，这个首先需要确定效标，然后采用相关分析 来分析 问卷题目与效标题目之间的相关性大小就可以体现最后是结构效度，分两种方法，一种是探索性结构效度，即事先没有结构维度的分类，然后用spss通过探索性因子分析来 探索问卷的结构维度； 另一种是验证性结构效度，即事先已经有假设或者分好的维度结构，然后通过amos软件 来做验证性因子分析 来验证事先分好的维度结构是否有效等。
所以要看你想要做的效度分析，一般spss 通常都是做探索性因子分析 来做探索性结构效度。
7.用SPSS做效度分析怎么做
1、打开电脑，在桌面上鼠标右键新建Excel工作表，向工作薄中插入几列数据。
2、双击打开SPSS分析工具，点击文件--->；导入数据--->Excel。
3、选择已创建好的数据.xlsx，然后点击打开。
4、读取Excel文件，勾选对应的设置选项，然后点击确定按钮。
5、将Excel文件数据导入到SPSS工具中，生成对应的数据视图，如下图所示就完成了。
8.用SPSS进行效度分析
相关分析是指两个变量之间是否存在相互依存的关系，比如学生的语文成绩和历史成绩之间是否存在正向的相互依存的关系，即是否学生语文成绩越好，历史成绩也会越好。相关分析是回归分析的前提条件，在具体的研究中只有变量之间相关显著，才有可能做进一步的回归分析，这在中介作用检验中是必须的前提步骤。
效度即是指数据测量的准确性。即测量结果的和所需要考察的内容的吻合度。一般在做研究时要报告数据的信效度以确定接下来一系列研究是否可信可行。在统计学中有很多种测量效度的标准和方法，比如效标效度，聚合（收敛）和区分效度，结构效度。
扩展资料：
注意事项：
1、针对效度分析，通常会使用内容效度或者结构效度，或者验证性因子分析（CFA）进行效度验证。
2、由于效度分析通过因子分析的方式验证，所以这里也涉及因子分析的指标。
3、分析α系数，如果此值高于0.8则说明信度高。如果此值介于0.7~0.8之间则说明信度较好；如果此值介于0.6~0.7，则说明信度可接受；如果此值小于0.6说明信度不佳。
4、如果CITC值低于0.3，可考虑将该项进行删除。
5、如果项已删除的α系数值明显高于α系数，此时可考虑对将该项进行删除后重新分析。
参考资料来源：百度百科-spss
参考资料来源：百度百科-效度分析
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