本人使用AMOS測(cè)查量表型問(wèn)卷的信度效度的一些體會(huì)分享

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該貼曾為回應(yīng)論壇某朋友的問(wèn)題 (http://xalimeijing.com/viewthread.php?tid=1036834&page=3#pid8874638)，但似乎沒有太多人關(guān)注，現(xiàn)重發(fā)一張新帖，希望對(duì)大家有所幫助:). 注：以下建議主要基于Hair et al. (2006) 的Multivariate data analysis一書。1. 先在SPSS環(huán)境下進(jìn)行探索性因子分析（EFA），一般我傾向于使用更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)腜rincipal Axis Factoring 加上斜交旋轉(zhuǎn)法（e.g., promax或Direct Oblimin），也有些學(xué)者喜歡用主成分分析法（PCA），EFA可以幫助初步檢查某些題目可能因子負(fù)荷過(guò)小。根據(jù)Hair等人的建議，最后題目的因子負(fù)荷最小值為0.5，更理想的狀態(tài)可高達(dá)0.7及以上（因?yàn)?.7的平方為0.49，即這道題解釋相應(yīng)潛變量約50%的變異）。
2.基于第一步驟，將“合格”的題目保留，準(zhǔn)備做下一步的驗(yàn)證性因子分析（CFA）。需要注意的是，若在第一步時(shí)發(fā)現(xiàn)某些題目“意外”地落在其它因子上且具有很高的因子負(fù)荷時(shí)，你需要重新審視分析該題目的含義，是否真的更適合落在另一個(gè)因子，若是，你可以需要考慮在CFA中將其放在另一個(gè)因子內(nèi)分析。但如果某題目在你所設(shè)計(jì)的兩個(gè)因子上的負(fù)荷相當(dāng)，你可能需要考慮將該題目刪去，這樣可以避免"multi-collineary"的問(wèn)題。在CFA中，你需要檢查各條關(guān)于潛變量與題目之間的路徑是否顯著（p<0.05）以及路徑系數(shù)是否大于0.50，若有不符合這兩個(gè)條件的題目，你可以考慮將其刪去（除非你某個(gè)潛變量中的題目數(shù)過(guò)少，如少于3道時(shí)，可能需要酌情處理）。另外，每道題的誤差變量也應(yīng)達(dá)到p<0.05的顯著性水平。
3. 在檢查路徑系數(shù)及其顯著水平時(shí)，也需要檢查模型的適合度問(wèn)題，Hair建議以多個(gè)指標(biāo)來(lái)同時(shí)測(cè)查，如χ2/df（小于3.0）、AGFI （>0.90）、CFI（>0.90）、 RMSEA （<0.07）與SRMR(<0.08)等。
4. 當(dāng)2和3兩個(gè)步驟中涉及的標(biāo)準(zhǔn)都符合了，你基本上可以考慮計(jì)算有關(guān)的信度與效度指標(biāo)值了。
4.1 首先是內(nèi)部一致性系數(shù)（α）值，這可通過(guò)SPSS軟件獲得，一般而言，該值以0.70以上為佳，但也有學(xué)者 （Hatcher & Stepanski）認(rèn)為，對(duì)于社會(huì)科學(xué)研究，一般要求α 不應(yīng)低于0.55。
4.2 其次是收斂效度，可通過(guò)“平均方差提取值”（Average Variance Extracted, AVE）來(lái)表征，該值可通過(guò)公式AVE = (∑λ2)/n，（n為某因子中的題目數(shù)；λ為因子負(fù)荷值，一般建議使用AMOS結(jié)果中的路徑系數(shù)，必須是達(dá)到顯著性水平的路徑）。AVE反映了每個(gè)潛變量所解釋的變異量中有多少來(lái)自于該潛變量中所有題目，當(dāng)AVE值大于0.50時(shí)表示該潛變量具有較好的收斂效度。
4.3 另外，若想更嚴(yán)謹(jǐn)，還可再測(cè)查建構(gòu)信度(Construct Reliability, CR)。CR反映了每個(gè)潛變量中所有題目是否一致性地解釋該潛變量，當(dāng)該值高于0.70時(shí)表示該潛變量具有較好的建構(gòu)信度。CR = (∑λ)2)/((∑λ)2)+ ∑δ)  （δ為每道題目的誤差變量所解釋的變異，可從AMOS結(jié)果報(bào)表中獲得）
按照上述方法去檢查各項(xiàng)指標(biāo)，應(yīng)該說(shuō)在建立問(wèn)卷的信度與效度方面已經(jīng)比較足夠有說(shuō)服力了。以上意見僅供參考:)

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關(guān)鍵詞：amos AMO Multivariate multivariat PRINCIPAL CFA amos 效度 信度

謝謝分享！！

謝謝分享。。。

~謝謝分享~

我做的數(shù)據(jù)分析結(jié)果中組合信度的條件基本滿足，但平均方差提取量很低，是什么原因？

樓主，說(shuō)的對(duì)！

zph218 發(fā)表于 2011-4-21 20:36
我做的數(shù)據(jù)分析結(jié)果中組合信度的條件基本滿足，但平均方差提取量很低，是什么原因？

那你需要從二者的計(jì)算公式來(lái)考慮��！主要原因可能是你的因子負(fù)荷值偏低吧，因?yàn)锳VE主要由因子負(fù)荷決定，或是你某個(gè)因子的題目數(shù)過(guò)多？

stephen1981 發(fā)表于 2011-4-22 22:02

zph218 發(fā)表于 2011-4-21 20:36
我做的數(shù)據(jù)分析結(jié)果中組合信度的條件基本滿足，但平均方差提取量很低，是什么原因？

那你需要從二者的計(jì)算公式來(lái)考慮��！主要原因可能是你的因子負(fù)荷值偏低吧，因?yàn)锳VE主要由因子負(fù)荷決定，或是你某個(gè)因子的題目數(shù)過(guò)多？

如果因子題目很多導(dǎo)致的效度很低，應(yīng)該怎么解決呢？

ps：?jiǎn)柧硪呀?jīng)發(fā)完了

你可能需要考慮以下問(wèn)題：
1. 你所說(shuō)的“多”是大概幾題呢？一般有4-6題已經(jīng)比較OK了。題目太多，可能還會(huì)影響你的GFI，AGFI值。
2. 你保留題目的標(biāo)準(zhǔn)是什么？譬如在EFA（探索性因子分析）過(guò)程中，你是以0.3？0.4？0.5為切割值（"cut-off" value）？對(duì)于某些因子內(nèi)數(shù)目過(guò)多的情況，你可以考慮選擇更高的“門檻”來(lái)限制題目的數(shù)目。一般我選用Hair等學(xué)者（2006）的最低值0.5作為參考，因?yàn)?.5的平方就0.25，說(shuō)明某題的解釋量只有25%左右。0.7及以上更佳，因?yàn)楸硎疽蜃佑屑s一半及以上的變量可由該題目解釋。
3. 你說(shuō)的AVE值低有多低呢？一般以0.5為標(biāo)準(zhǔn)。如果你有幾個(gè)因子都超過(guò)0.5，而只有個(gè)別因子的AVE值為0.4幾左右，我想也應(yīng)該可以接受的，最好你能有較好的理由來(lái)說(shuō)明，譬如該因子是否在理論上有較特殊的貢獻(xiàn)，該因子與其它因子是否存在高度的相關(guān)性等。但如果該因子的AVE實(shí)在很低，在0.3幾及以下，我個(gè)人覺得，你可能可以考慮在分析后刪去該因子，即使你是要發(fā)表學(xué)術(shù)論文，亦可老實(shí)交待為何要?jiǎng)h它。我讀的一些英文期刊有見過(guò)這類做法，因?yàn)樵谖覀兩鐣?huì)科學(xué)研究領(lǐng)域，常常會(huì)很多變量影響我們的研究，而我們作用研究者，只要誠(chéng)實(shí)說(shuō)明我們的分析過(guò)程，至少在這點(diǎn)上我們已經(jīng)增強(qiáng)了結(jié)果的信度！讀者如何理解我們的結(jié)果，或是否同意我們的結(jié)果及解釋，那是讀者的個(gè)人取向問(wèn)題了。。。
以上意見僅供參考:)

你好，請(qǐng)問(wèn)，我用LISREL 做結(jié)構(gòu)方程分析，怎么得不到協(xié)方差結(jié)果輸出呢。找不到##.cov的文件。

為什么我運(yùn)行這個(gè)程序時(shí)出不來(lái)hd2.cov的文件呢。