基于顺序数据的测验信度和效度分析方法

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1、万方数据基于顺序数据的测验信度和效度分析方法4吴瑞林1Ke．HaiYuan2·773·【提要】目的介绍基于顺序数据的信度和效度分析方法，并采用该方法对SCL-90量表进行检验。方法利用仿真实验展示了顺序数据方法的优势，同时选取SCL-90在大学生中施测的样本(n=3013)，分别使用传统信、效度分析方法和基于顺序数据的方法进行统计。结果基于顺序数据方法在内部一致性系数ot、组合信度系数、因子解释率和验证性因素分析拟合指标上所获结果都好于传统方法的结果。结论对于SCL一90这样数据呈偏态分布的量表，检验其

2、信、效度时可以考虑选用基于顺序数据的方法。【关键词】信度效度顺序数据多分格相关系数SCL．90李克特式(Likert—type)量表是心理卫生测验的主要形式。传统分析过程中，被试对题目的选择，使用整数作为测量值进行记录，然后直接对赋予的整数值加以计算和统计。该方法易于理解、操作简单，长期被研究者普遍使用。这种方法隐含着一种假设，即认为测量所获数据为等距数据。但心理测量的数据往往只能达到顺序数据的水平，很难达到连续数据或者等距数据⋯。当我们赋给选项从1至5的整数时，选项间的距离被人为定义为l。近年来，将此

3、类测量数据当作连续数据或等距数据处理的方式受到了越来越多的怀疑，基于顺序数据的方法被心理测量学家们推荐使用心。3J。有学者开始使用基于顺序数据的信、效度分析方法来开发新量表(或问卷)H’或者对原有量表进行修订和检验”J。本文将介绍基于顺序数据的信度和效度分析方法，然后使用SCL-90量表在大学生中的实测数据展示基于顺序数据的分析方法，同时将其结果与传统方法相比较。基于顺序数据的信度和效度分析方法1．使用基于顺序数据的信度和效度分析的原因心理测量中，被测量的某个构念(或称为潜变量)通常被认为是服从正态分布

4、的连续变量。众多量表(问卷)均采取离散的李克特式选项设计。被试在做出选择时，原本连续的潜变量会被切分成为离散的某个选项。下面用数学模型来描述这一关系，假设题目i有，．个选项，被试的选择用变量墨表示，￡为被试对题目f的真实感觉，这是一个潜在的、不能被直接观察到的变量。那么x，和￡的关系如公式(1)所示：Xf=1当ao

5、亭i

6、ationcoef-ficient)能够为顺序数据提供更为准确的估计。多分格相关系数的估计原理和方法已经被其他论文所介绍¨书J，这里不再赘述。仿真研究∞’8q’表明：对于顺序数据，多分格相关的估计值要比皮尔逊相关更为准确；尤其是当数据呈现明显的偏态分布时，皮尔逊相关系数的估计值被扭曲的十分严重，而多分格相关系数却表现稳健，给出的估计值依旧比较精确。心理卫生方面量表的测量结果往往具有偏态分布的特征。内部一致性系数n和组合信度(compositerelia—bility)、以及因素分析的结果都与相关系数有着

7、直接的联系。所以，相关系数估计的精确程度将会直接影响到这些指标的准确性。2．基于顺序数据的信度在经典测验理论中，信度和效度是评价一个测验好坏最为重要的两个方面。信度指测量到的变量中真实值所占的比例。根据该定义，信度可以表示为真实值方差与观察值方差之比，其公式如下：一舸2=10"T=塑躲=一2(丁。，∑XiP)(2)x7一O'2一()一、11’厶7＼‘，yVarXp这里，盯；表示总分的方差，盯；表示要测量的真实值的方差。万方数据传统方法中，很难直接计算p；，，因为Var(T)是不可获取的，而公式(2)中T

8、l与∑墨间的相关系数也同样无法直接获得。Raykov提出，可以利用结构方程模型估计相关系数p(L，∑X；)，从而获得组合信度系数‘10-111。Cronbach’S仅系数是使用最为广泛的一种估计真实信度的替代方法，通过它获取的仅为信度的下限。对于一个由k道题目组成的测验：X=X。+⋯+墨，Cronbach定义a系数为a=(占)l。一年l(3)＼Orx／这里or；指第i道题目得分xi的方差。对公式(3)进一步推导可得，1．2一puotorja