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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?
1 \- R6 }7 H0 l9 m7 O. T# m% E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?
( u6 b6 q4 g" x* _) J* I. h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 g6 x4 B% B" T) n8 o

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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
/ x; X# c3 j, c/ x, z; g% d( q, d% I2 c7 e+ a. `5 ~# x
我的理解:
% P; _6 C; W% c; H. u1 o5 I/ S& l) B1、“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。
1 q9 C- {% `6 T# u4 p& |/ [
  C* q; k( [. H2 |+ n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。
' n7 E: i) i4 m6 m6 p5 L; C. b" w
* {7 ], o9 M0 A; p0 f4 Q2、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。! v" x) p* T8 G

* x1 ]& i9 I1 r  N% v3、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。
: e, o" j. o9 d5 Y( ~$ n- g
: E  N; G# @1 T& ]# n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 , N/ Z& Y% g- a" k/ v* |
我的理解:! s; k5 f4 ^8 i1 c2 j; r7 l! l
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 ...

1 Q& [( Q& j5 T% hzhouluyang 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。
. Z! Z4 _9 i( k
! M" T) M2 _1 ^4 L  `

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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 $ z7 t  X: ]  J, M5 |
xiaokui2010 发表于 2011-10-1 19:28
' V; k  g/ A. V/ @3 ozhouluyang 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。
% @! ?6 ]7 s0 t: K8 u! T' j! H. [( I4 y& B- a
...

# c& F% y* b/ N' J' m5 ]+ H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。; ?5 }1 q5 p/ ^6 E$ b
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。
- c! Z  C( S0 K" T6 r. b
4 \3 K! Y9 G' L% G成熟的教程多的事,为何要看这种文章?0 P. `1 `1 }2 v7 u( g$ ~) g: \
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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
5 V5 i" q( n4 n2 z& q6 V( A1 O0 q/ r  p" c+ V+ @
我个人的体会:- k! t* G* F1 e3 ~( A8 r
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 U" S8 {# ]  a2 g( q" _
* j. M9 V, I2 _! O7 O8 X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。
- N( z; ^# F0 o# A
) d& c* Q# S$ Y4 A" B: U# ?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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