在量化研究中研究者常使用問卷或量表測量研究對象在某個變數的分數,但研究者要如何評估使用的問卷能夠準確地測量到其所欲探討的變數呢?以下詳細說明~

問卷每次測量的結果需要具有一致性和穩定性,需透過採用信度分析以及效度分析的結果輔以說明,永析統計彙整信度與效度的基本類型,提供給大家參考。

一、信度

「信度(Reliability)」為觀察分數與真實分數的相關程度,當觀察分數與真實分數的相關性愈高,表示研究者使用的問卷信度較佳,信度衡量的方式大致分為五種:

1、重測信度(Test/retest reliability):受施測時間間隔影響,當測量時間間距愈短,通常信度愈高。

2、複本信度(Parallel-forms and alternative-forms reliability):分析兩份相似的測驗之間的信度。

3、內部一致性信度(Internal consistency reliability):

(1)、折半信度(split-half method):例如奇偶數數題折半、前後折半

(2)、庫李信度(KR20/21):確定題目是否有測量到相同的特質,當同質性愈高時,題目的一致性亦會愈高。

(3)、Cronbach’s α:研究者最常採用的信度分析方法,一般用於李克特式五點、七點等量表

4、評分者信度(Scorer reliability / Inter-rater reliability)

5、 效標參照測驗之信度:包含百分比一致性指標(PA)和K係數(Kappa coefficient of agreement)

二、效度

「效度(Validity)」為研究者採用的衡量工具是否能真正衡量到研究者想要衡量的問題,亦即研究者測量到的觀察分數是否能夠測量到所想測的特質的程度,效度衡量的方式大致分為四種:

1、內容效度(content validity):衡量工具的題目內容是否有涵蓋研究變數之意涵與範圍,例如表面效度(Face validity)和專家效度。

2、效標關聯效度(criterion-related validity):研究者採用的衡量工具所測得之觀察分數,與外在效標間之關係,當觀察分數與外在效標間的相關愈高,則效標效度亦愈佳,並可根據外在校標測量時間點分為同時效度(concurrent validity)和預測效度(predictive validity)。

3、建構/構念 效度(Construct validity):評估衡量工具所能夠測量到的理論特質/結構的程度,包含符合效度(Congruent validity)、

因素分析(factor analysis)和多種特質-多項方法分析(multitrait-multimethod/ MTMM),其中因素分析為研究者常採用的效度分析方法。

以上為各種信效度的簡單介紹,詳細的介紹或說明可以查看心理測驗或是問卷設計等專書。