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（1）古典测量模型
我们研究的都是看不见的构念（比如是工作满意度），为了对看不见的“工作满意度”进行研究，我们首先要测量它。用什么测量呢？问卷调查一般都是用量表（measurement scales）。现在我们假设我们用两个项目来“测量”看不见的“潜变量” 「工作满意度」（我们暂时叫这个看不见的“潜变量”做T）。
1. 我对我的工资很满意。 1 2 3
4 5 （这个变量叫x1）
2. 我对我的主管很满意。 1 2 3
4 5 （这个变量叫x2）
现在我们有两个看得见的项目的打分x1和x2，他们分别代表了同一个看不见的构念（潜变量）T。明显的x1和x2在表现T的时候都有误差的。误差有随机的因素，也有不随机的固定因素。前者叫信度，后者叫效度。
因为有误差，x1和x2与T是不一样的，我们怎么知道看得见的x1和x2与看不见的T有什么关系呢？这就需要假设了。不同的假设就叫做我们的测量模型（measurement model）。
最简单的测量模型是：
xk = T + εk [εk 是随机误差；εk ～N(0,1) 正态分布，预期值是0，方差是1]
这个叫做“古典测量模型”（classical measurement model）。
根据“古典测量模型”，因为εk是随机的，T与εk 完全没有关系，所以：
Var(xk)= Var(T)+ Var(εk) ；如果我们用σ2 来代表Var 的话，
σ2 xk =σ2 T
+ σ2εk
因为信度（rxx）的定义是“观察到的方差中有多少是真的方差”，观察到的方差就是σ2 xk；真的方差就是σ2 T；所以：
可是T是看不见的，εk也是看不见的，我们只看见σ2 xk。我们怎么知道σ2 T、σ2εk、和信度rxx 是什么呢？Cronbach α是其中一种估计的方法（估计的内容比较复杂，可能要我写书的时候才解释吧）。同时，根据“古典测量模型”，如果Corr(x,y)代表x与y的相关系数（correlation）；Cov(x,y)代表x与y的共变（covariance），我们有如下的推导：
上面的推论的结果是「测量项目的分数」（xk）与「真实分数」（T）的相关系数的平方就是信度（rxx）。因此，根据“古典测量模型”，我们可以从两个角度来看“信度”：
第一、信度是「真的方差」（σ2 T）与「观察到的方差」（σ2 xk）的比例；
第二、信度是「测量项目分数」（xk）与「真实分数」（T）的相关系数的平方。
如果你喜欢的话，你可以把：
第一种叫做信度的「方差比例」看法；
第二种叫做信度的「相关系数」看法。
（2）陶性等性测量模型
结构方程建模（SEM）里面用的测量模型不是“古典测量模型”，而是：
xk = λk T + εk [λk是项目k的权数；εk ～N(0,1)]
这个叫做“陶性等性测量模型”（ tau-equivalent measurement model；我也不知道翻译为什么这样古怪！）。
本来对于“陶性等性测量模型”也有方法可以估计信度的，但是有了「结构方程模型」后，我们可以直接估计λk和εk 了，信度rxx的估计就进入了新的纪元了。「组合信度」和「方差析出量」是把「结构方程模型」用在“陶性等性测量模型”中的两种对「信度」的估计方法。
(1)
「组合信度」是信度的「相关系数」看法；
(2)
「方差析出量」是信度的「方差比例」看法。
（3）问题出来了
如果我们用「古典测量模型」，「相关系数」与「方差比例」看法估计到的信度是全等的，而Cronbach
α是其中一个最常用的合理估计。但是如果我们用「结构方程模型」的「陶性等性测量模型」的话，信度的估计就变成是「组合信度」和「方差析出量」。这两个值肯定是不等如α系数的。这样问题就来了。
第一、到底是「古典测量模型」对，还是「陶性等性测量模型」对呢？
第二、如果是「陶性等性测量模型」的话，到底「组合信度」还是「方差析出量」才是信度的估计呢？（注：古典测量模型时，两者是全等的，所以没有这个问题）。
第一个问题的答案是“我们不知道”！因为我已经讲过，真实数值（T）和误差（ε）都是看不见的。两个测量模型都是假设而已。
第二个问题的答案是“两个都可以”！我在回应Cecilia的问题时已经讲过了，在这里就不多讲了。
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匿名
发表于 2008-8-25 13:40:00
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发表于 2008-8-25 13:40:00
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