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发表于 2011-9-28 16:19:05 |只看该作者 |倒序浏览
xiaokui20102011-9-25 09:47请问罗老师:在问卷的信效度评价中,一般要求样本量与条目数的比达到5:1-10:1即可。那么样本量越大越好吗?. e- X" L" j; }. L
我手里有个上万的数据,现在要分析问卷的信效度,是用全部数据还是抽取一部分分析?我看到有的书上说将数据分成两部分,一部分做探索性因子分析,一部分做验证性因子分析,我的理解是将这一万份数据随机分成2份,先进性探索性因子分析,对问卷进行条目筛选,然后对其保留的条目,用第二份数据再进行因子分析,得到的结构效度是一样的。不知道是不是这样理解?还是说这里的验证性因素分析是指用AMOS,Liserl等软件?+ q9 k0 a2 v( Y+ Z" _6 {
另外我的数据基本上都是二分类变量,对此进行信效度分析,罗老师有什么好的建议吗?是否可以用spss进行因子分析?谢谢!!5 q2 [# G: \7 p. Y# a

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发表于 2011-9-30 00:25:12 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2011-9-30 01:42 编辑 ! q- f( @9 e* K

1 U' r% \, q) j" F# q我的理解:1 {/ p& [2 a  L. Q+ ?' O% ^- u
1、“一般要求样本量与条目数的比达到5:1-10:1即可”的说法,出于两种考虑。一是,经济问题。为了节省研究费用。二是,最低要求。如,在预调查阶段,可以按此标准进行。抽样工作,其基本原因,在于总体无法获取或获取总体的代价太大。如果可以获得总体,或者能够以可以接受的方式获取总体,我认为,这种情况下,最好不要用样本。比如,我国的人口数量背景信息,通常是通过抽样获得的。如果可以轻易对总体进行调查,那当然获得全面准确的总体信息最完美最科学了。可惜,这成本太大了。所以,通常只能抽样,进而推断总体。所谓的人口普查,只能若干年进行一次,万不得已而为之也。
3 M# d+ f" A: I. G4 b& O8 s  j" |9 @1 m
简单地说,我觉得,只要时间与金钱足够,样本,越多越好。记得有一次加拿大的一位华人经济学家(搞计量经济学的)来我们学校做报告。谈到调查应该到何时结束时,他的答案是:钱用完了,就结束。- H6 V: R5 O8 a" W( Z
; b" P6 z% C. g" O% U1 K
2、通常,我们做研究与调查,是先研究问题,再设计问卷,最后进行调查。如果是按这样的流程获得你的问卷数据,则不必将数据分成两部分进行,直接将数据按以下流程进行处理:第一步、在SPSS中进行数据观察,即从数据本身来看,因子结构是否理想,即所谓的探索性因子分析;同时观察数据是否稳定可靠或者说随机干扰是否过大,即所谓的信度分析。第二步、在LISREL或AMOS中先进行验证性因子分析,然后再进行你所需要的相关检验分析工作。做过几个回合后,你会发现,探索性分析与验证性分析,颇为不同。
9 }; W# j: A! G! Z/ E7 I) n9 J: {* }+ m3 Y) Q6 Q8 ]0 p5 m. h
3、二分变量,可用SPSS进行logistic回归。看看SPSS的教程即可。二分变量的效度分析,也许只能抽取一部分问卷用常理、常识与逻辑加以判断其是否有效了。二分变量的信度,如何分析?能够分析吗?还真不知道。
2 A* Q% S; g% c0 T4 I
$ H1 n: C  p+ k8 z我的理解,请Kenny批改。
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发表于 2011-10-1 19:28:49 |只看该作者
zhouluyang 发表于 2011-9-30 00:25 8 ^% {6 }$ B4 C0 |0 r! h
我的理解:
5 }0 m+ [/ z& e# }- {+ E* S/ l1、“一般要求样本量与条目数的比达到5:1-10:1即可”的说法,出于两种考虑。一是,经济问题。为 ...
/ r5 C0 u. g1 }) Q% K+ N% v
zhouluyang 你好,谢谢你的回答,我刚看了一篇文章,请教一下这里写的是否对。
+ D; B) g6 u" a* b8 n9 k9 x& r5 I; K( t8 X* W4 R0 y- O

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发表于 2011-10-1 22:57:38 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2011-10-1 22:58 编辑 ' ^( H' C* b: O; N3 c0 R  h
xiaokui2010 发表于 2011-10-1 19:28 * w: D- q) R" R+ Z3 s; |
zhouluyang 你好,谢谢你的回答,我刚看了一篇文章,请教一下这里写的是否对。
$ m8 h+ w3 f5 p, g- O* c& n3 z' X3 l: `$ u; N6 \
...

/ `# G7 E0 @1 {3 {! {* v: z5 k在我看来,文章所说,皆为常识。该问题无须我们应用者探讨。直接看一些教程,多操练即可。7 ~% i: a/ O- O1 w/ H4 Z
建议先多做数据操练,自然会有体会。不必看这样的无聊的文章。1 s2 v3 r& x; D4 n1 Z

" f2 w( @; e0 v. @' t+ O* l4 ~: b" W成熟的教程多的事,为何要看这种文章?
* E# U( ?# E' U. s5 h
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发表于 2011-10-1 23:22:34 |只看该作者
本帖最后由 zhouluyang 于 2011-10-1 23:25 编辑 4 U7 [% @+ e' X/ V  R' w
* O% k$ l  g: F- S* c# [8 Y) t. m
我个人的体会:+ Y" u5 S3 ^( Y. ]
我们应用者,只需,一从概念上明白,探索性是从数据出发进行分析(事实上,我们在研究中基本上没有这回事,因为我们都是从一定的理论出发来设计问卷与量表的,所以,所谓的探索性,就是带有一定理论基础的探索,即主要侧重于数据本身的观察),验证性是从理论出来分析;二从操作上掌握如何进行软件分析。
7 q8 c( Q+ N) k+ N5 A: r4 _! {, ?- z. f0 k/ m0 T) c
如果这两上方面都搞定了,有兴趣,再来探讨这当中的统计方法上的问题。' ]- s) u, D& C! P" \

) [2 ~/ s4 Y$ d. t2 {: W0 X8 Y而你没有从概念与操作上搞定,却先来探讨其中的奥妙,可能方向搞错了,或者说,让探讨失去了必要的基础与前提。
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