折半信度分析

信度分析在于研究数据的可靠真实性,通俗理解即为研究数据是否真实作答。正常情况下,信度分析只会针对量表态度题。

信度的测量上有很多种方法,常见是α系数方法,也称一致性内部信度。除此之外,还有重测信度,折半信度等。重测信度是指同一批样本,在不同时间点做了两次相同的问题,然后计算两次回答的相关系数,通过相关系数去研究一致性水平。折半信度是指将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度。通常心理学、教育学类经典量表常使用此类方法进行信度质量衡量。其判断标准可参考α信度系数的衡量标准。

折半信度案例

  • 1、背景

    有一个满意度量表,由9个量表题进行测量,现希望进行折半信度分析。

  • 2、理论

    折半信度是指将所有量表题项分为两半,计算两部分各自的信度以及相关系数,进而估计整个量表的信度。如果说测量题数量为偶数,则刚好两部分题项数量相等,反之则不相等。分析时需要结合两部分题项是否相等,查看对应的折半系数(Spearman-Brown系数)。

    通常心理学、教育学类经典量表常使用折半系数对信度质量衡量。其判断标准可参考α信度系数的衡量标准。如果折半系数值介于0.7~0.8之间;则说明信度较好;如果折半系数值介于0.6~0.7;则说明信度可接受;如果折半系数值小于0.6;说明信度不佳;

  • 3、操作

    本例子操作截图如下,在SPSSAU选择信度分析时,右侧下拉框处选择‘折半系数’即可:

  • 4、SPSSAU输出结果

    SPSSAU共输出一个表格,如下:

    折半信度分析
    性别 前半部分 0.861
    项数 5
    后半部分 0.845
    项数 4
    总项数 9
    前半部分和后半部分间的相关系数值 0.785
    折半系数(Spearman-Brown系数) 等长 0.880
    不等长 0.881
    Guttman Split-Half 系数 0.876

    从上表可知:针对满意度涉及的九个量表题项进行分析,折半分成两部分时,两部分分别的分析项数量并不相等,因而应该使用不等长折半系数(Spearman-Brown系数)进行信度质量判断,即最终折半系数值为0.881,大于0.8,因而说明研究数据信度质量高。

    • 特别提示
    • 折半信度会同时输出Cronbach α系数,可以简要描述即可。更多关注于折半系数,有时候还可以直接使用Guttman Split-Half 系数衡量信度质量,但此类情况较少。

  • 5、文字分析

    如上一部分

  • 6、剖析

    涉及以下关键点,分别如下:

    • 需要结合两部分是否项数是否相等,选择最终的折半系数,即Spearman-Brown系数。

    • 如果仅两个项进行分析,两部分分别均为1项,此时输出Cronbach α系数值为1,并且等长或不等长对应的折半系数完全相同。