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Hongyan,先试着回答一下你的问题:
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(1) 我猜你说的应该是探索性因素分析吧。不知道你为什么需要保留或删去item呢?是在开发量表的过程中吗? 我理解探索性因素分析的目的不是用来决定题目的去留的,而是研究者不清楚或不事先定义item与construct的结构,“让数据说话”来探索一组变量背后是否存在潜在的因子结构。放进来做探索性因素分析的每个题目都是有原因的(比如可能来源于定性研究筛选整理的资料),不可以随便删掉。研究者需要做决定的是几个因子最合适。如果存在载荷较小或有交叉载荷的题目,需要弄清楚原因在哪里,是不是内容表达有歧义?还是这个问题确实和两个维度所说的内容都有关?然后把改编后的题目再放回量表再做一次,检验结果如何。如果仅仅根据loading大小来删减题目,那最后剩下的这些题目代表什么呢?8 x$ w2 M' M, k# S. Y
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(2) 效度可以是一个测量方法的效度,也可以是一个研究的效度。你指的应该是前者吧?我的理解是,效度是一个统称,即“一个测量能够反映其想测量的构念的程度”。任何你可以提供的相关支持和证据都可以用来支持一个测量的效度。所以,虽然效标关联效度(用测量值与“效标”的关系来表示效度)是最常用的,但并不是必须的——如果你可以提供其它有说服力的证据。
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区别效度(discriminant validity)和聚合效度(convergent validity)本来只是MTMM里的专用术语,只是后来被误用了。MTMM也是用来检验新发展的量表效度如何的。在MTMM中,同一方法测不同的特质相关较小,说明区别效度较高,即可以区分出不同特质;不同方法测同一特质的结果若相关较高,即聚合效度较高。7 L8 d. Y3 d$ {; p! F6 i
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本帖最后由 xinting.J 于 2010-12-6 09:14 编辑
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