替 xiaokui2010 发的帖

Kenneth

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？
3 f8 ^" P1 d+ J0 |. E% O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？
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！！

zhouluyang

我的理解：
) U# g& N5 q5 ~9 u1 j# Y1、“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。
  h- z+ R% O, u& t& e5 P
1 ]) l( X' r- q( ?; W! R" g( `, |& o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。

$ U/ ~  `- h9 F2、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。
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( T0 J' |( h% a7 ~$ p3、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。

我的理解，请Kenny批改。

xiaokui2010

zhouluyang 发表于 2011-9-30 00:25
4 d4 r  \2 `' C+ m' `' Q我的理解：
2 W& o; p, V* M- }7 ?+ W9 z4 i1、“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 ...

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。

zhouluyang

xiaokui2010 发表于 2011-10-1 19:28
  j9 K" Y/ E; @/ v! Lzhouluyang 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。
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...

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。
2 T! p: F; `6 j) i4 o* `0 i* M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。
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3 t% j% H7 L0 i6 l成熟的教程多的事，为何要看这种文章？
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zhouluyang

5 N; m% a6 m  ~7 C5 a) r
  g' ?, c- x( y* c" z; x我个人的体会：
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。
  {* @! @8 Q. D9 C2 K- w
' |* P4 Z" f- q- ]$ S0 }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。
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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。