信度如何计算

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仪萍聊教育小知识
2023-03-24 · 专注教育类的介绍和小知识
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信度计算公式为X=T+B+E,T表示真实值,B表示偏差即系统误差,E表示测量的随机误差,X 表示测量结果。

信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性,一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。

系统误差对信度没什么影响,因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的,因此不会造成不一致性。反之,随机误差可能导致不一致性,从而降低信度。

信度(reliability)即可靠性,它指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时,其所得结果相一致的程度。从另一方面来说,信度就是指测量数据的可靠程度。

举例而言,对于“图书馆利用情况及满意度调查问卷”的第一部分第1题,若对同一个人相隔3天,问同一个问题,若第一次回答,被调查者选择A、第二次回答选择C、第三次回答选择D,则说明对于该问题调查结果的信度低,因为调查结果的差异较大。

若三次都选择相同的答案或者差异较小的答案,则在排除系统误差的条件下,说明调查结果的信度较高。

一般来说,信度是效度的必要条件,也就是说,效度都必须建立在信度的基础上;但是没有效度的测量,即使它的信度再高,这样的测量也是没有意义的。

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一般信度分析可以分为两个类型一个是内部一致性信度,另一个为外部一致性信度,内部一致性信度包括:克伦巴赫系数、折半信度系数、theta信度系数、McDonald omega信度系数。外部一致性信度包括复本信度和重测法检验信度。

克伦巴赫信度系数计算公式:

说明:
从公式可以看出,测量项个数会对克伦巴赫信度系数产生影响关系,分析项个数越多时,Cron克伦巴赫信度系数可能会越高。测量项个数最少为2个,此时信度系数相对可能会最低。

折半信度系数:

折半系数涉及到Spearman-Brown系数和Guttman Split-Half系数。其中Spearman-Brown系数又分为等长和不等长两种计算。分别说明如下:
Spearman-Brown等长:

其中R代表拆分成两部分数据(先将数据拆分成两部分,然后分别求和,分别得到两列数据)的相关系数值。
Spearman-Brown不等长:

上公式中R为两部分数据的相关系数,k1和k2分别代表两部分数据分别的分析项个数,k=k1+k2。
Guttman Split-Half:

与此同时,SPSSAU还有提供Guttman Split-Half 系数,其也可用于测量信度。计算公式如下:上式中,Sp 表示整体求和部分的方差;Sp12 和Sp22 分别代表第1部分,第2部分方差。

theta信度系数:

上式中N为分析项个数,λ为最大特征根值。从上式可以看到,当分析项个数越多时,theta信度系数很可能会越大,而且最大特征根越大,theta信度系数值也会越大。

McDonald omega信度系数:

上式中loading为载荷系数值,uniqueness为1-loading^2。从上式可知,loading值整体绝对值越大时,McDonald's ω信度系数值也会越高。

可以使用SPSSAU进行信度检测。

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