一书中也指出: Cronbach’s α 系数最好用于 量表的低层结构 (如领域、 方面等子量表) 的信度考察, 通过 每个子量表的考察结果再来综合反映整个量表的情况, 而不宜 仅计算一个总量表的 α 系数。 原因是低层结构中的条目都是反 映同一方面的特征, 相关性较高, 而总量表要考虑一定的 “覆 盖面”, 因而具有一定的 “异质性”。 如在生命质量测量中可以 分别计算心理功能、 躯体功能等领域的 α 系数, 在心理测量中 可以分别计算焦虑、 抑郁、 孤独等方面的 α 系数。 α 系数越大表示条目间相关性越好, 一般而言, α 大于 0.8 表 示 内 部 一 致 性 极 好 , α 在 0.6 到 0.8 表 示 较 好 , 而 低 于 0.6 表 示 内 部 一 致 性 较 差 。 但 是 在 判 断 问 卷 量 表 内 部 一 致 性 高 低时, 至少需要认真考虑以下两个因素[6]: ① 量表条目数量的 多 少 。 一 个 含 10 个 左 右 条 目 的 量 表 , 克 朗 巴 赫 α 应 能 达 到 0.80 以上; 如果条目增加, α 会随之升高, 条目多于 20 个时, α 会很容易地升至 0.90 以上; 如果量表的条目减少, α 会随之 降 低 , 一 个 4 个 条 目 的 量 表 , α 有 时 可 能 会 低 于 0.60 或 0.50。 因此, 判断量表信度时, 首先应当了解该量表条目的数量, 然 后再以此为基础, 判断 α 是否达到了可以接受的水平。 ② 量 表条目的内容范围。 一个具有较高内部一致性的量表, 未必就 是一个好的量表。 只要将同一测题以各种不同的说法写出来, 就可以得到很高的内部一致性。 但显然, 这种量表仅测量了一 个极端狭窄的方面, 未必能全面反映测量目标。 如果量表包含 的内容范围较广, 内部一致性一般会有所降低。 量表研制者追 求的, 是既能全面反映测量目标 (内容范围足够大) 又有较高 内部一致性的量表。 巫秀美等[5]在 “因子分析在问卷调查中 信 度 效 度 评 价 的 应 用” 一文中指出: 克朗巴赫 α 系数法的应用条件为: 问卷的所 有 题 目 必 须 是 平 行 (Parallel)、 共 性 的 , 即 所 有 题 目 须 测 量 同 一种现象, 并以相等程度解释该现象的变异量。 一般的问卷通 常含有数个主题 (欲测概念), 或同一主题的不同侧面, 因此 无法满足此要求。 此外, 尽管问卷测量的概念可能仅为一个, 但其中每个题目所解释的变异量不尽相同, 若用 α 系数法, 在 结果解释方面便有局限性。 分析发现, 使用 α 系数法低估了整 份 问 卷 的 内 部 一 致 性 , 而 基 于 因 子 分 析 的 Theta 系 数 法 及 Omega 系数法则可提供较准确的估计值。 其计算步骤为: 先对 问卷得分的相关矩阵求解, 用最大特征值构造的统计量为 θ 系 数; 计算 Ω 系数需进一步利用主成分因子分析法估计公因子 方差 (即公共度)。 计算式分别为: 2 2 θ= N N-1 1- 1 λ (7) Σ2 N- hi Ω=1- (8) N+2r 其中, N 为题数, r 为题间的相关系数的总和, λ 为最大 特 征 值 , hi 为 第 i 题 公 共 度 。 θ 系 数 法 要 求 分 析 的 题 目 数 需 5 题以上, 以得到较为稳定的结果。 因子分析中的因子载荷值可 反映各个题目对欲测概念的个别贡献, 故 θ 和 Ω 系数法对问 卷题目的性质没有特殊要求, 应用较广并可较为精确地反映问 卷的内部一致性。 此外, 在实际工作中必须分清哪些内容需要哪些内容不需 要进行信度检验, 应用纸笔测验进行调查研究时, 并非所有内 容 都 需 要 进 行 信 度 检 验 [6]。 例 如 , 人 口 统 计 学 内 容 (如 年 龄 、 性别、 出生地、 教育程度、 婚姻状况、 收入、 家庭成员数量 等) 一般不必进行信度检验, 因为测量这些内容不太可能有测 量误差。 但是, 如果采用态度量表进行研究 (如采用 “自杀态 度问卷” 研究自杀率高低与居民对自杀的态度之间的关系等), 则通常需要进行信度检验。 2 效度 效 度 (validity) 主 要 评 价 量 表 的 准 确 度 、 有 效 性 和 正 确 性, 即测定值与目标真实值的偏差大小。 效度意在反映某测量 工具是否有效地测定到了它所打算测定的内容, 即实际测定结 果与预想结果的符合程度。 由于无法确定目标真实值, 因此效 度的评价较为复杂, 常常需要与外部标准作比较才能判断。 常 用的效度指标有表面效度、 内容效度、 准则关联效度、 结构效 度、 聚集效度和区分效度等。 2.1 表面效度和内容效度 表面效度 (face validity) 是指条目书面表达的意思是 否 为 现代预防医学 2010 年第 37 卷第 3 期 Modern Preventive Medicine, 2010, Vol.37, NO.3 · 431 · 真正要测定的内容, 这是一个主观指标, 常由专家评阅确定。 有时为了避免应答者回答的 “社会期望偏倚”, 获得真正的信 息, 常常需要掩饰条目的真正目的, 这时就要牺牲表面效度而 提高其他效度。 内 容 效 度 (content validity) 是 指 量 表 的 各 条 目 是 否 测 定 其希望测量的内容, 即测定对象对问题的理解和回答是否与条 目设计者希望询问的内容一致。 与表面效度一样, 内容效度也 是一个主观指标, 一般通过专家评议打分进行, 必要时用内容 效度比 (content validity ratio, CVR) 这一指标来衡量: CVR= n-N 2 N2 (9) 其中, n 为评判者中认为条目很好地反映了测定内容的人 数, N 为评判者总数。 内容效度的评价通常要考虑 3 方面的问 题[1]: ① 条 目 所 测 量 的 是 否 真 属 于 应 测 量 的 领 域 ; ② 测 验 所 包含的条目是否覆盖了应测领域的各个方面; ③ 测验条目的 构成比例是否恰当。 如量表的条目包含了所测概念的各具体方 面而且有一定的比例, 则可认为有好的内容效度。 2.2 准则关联效度 准 则 关 联 效 度 (criterion-related validity), 也 称 效 标 效 度 (criterion validity), 是 以 一 个 公 认 有 效 的 量 表 作 为 标 准 , 检 验 新量表与标准量表测定结果的相关性, 以两种量表测定得分的 相关系数表示, 相关系数越大表示问卷的准则效度越好。 根据 效标获取的时间可将效标效度分为同时效度 (concurrent valid- ity) 和 预 测 效 度 (predictive validity)。 同 时 效 度 是 指 量 表 得 分 与当前效标间的相关, 比如用脱毒的快慢来反映戒毒者生命质 量高低, 用运动速度反映躯体功能的高低 等 [1]。 同 时 效 度 的 效 度 系 数 通 常 较 低 , 多 在 0.20~0.60 之 间 , 很 少 超 过 0.70[2]。 预 测效度是指量表得分与将来的效标 (某种结果) 的相关, 比如 量表得分与将来疾病复发、 恶化、 死亡等 结 果 的 关 联 [1]。 在 心 理、 教育和生命质量测定中大部分仅考察同时效度, 由于预测 是复杂且不标准的, 所以预测效度已很少应用。 此外, 如果缺 乏金标准, 可用一种较流行的量表得分为效标。 2.3 结构效度 结 构 效 度 (construct validity) 又 称 构 想 效 度 或 特 征 效 度 , 说明量表的结构是否与制表的理论设想相符, 测量结果的各内 在成分是否与设计者打算测量的领域一致。 结构效度可采用相 关分析、 因子分析、 结构方程模型来评价。 结构效度评价的常用统计方法是因子分析, 所得公共因子 的意义类似于组成 “结构” 的领域, 因子负荷反映了条目对领 域的贡献, 因子负荷值越大说明与领域的关系越密切。 以下 3 个标准可以用来判断问卷的结构效度[2]: ① 公共因子应与问卷 设计时的结构假设的组成领域相符, 且公共因子的累积方差贡 献 率 至 少 40%以 上 ; ② 每 个 条 目 都 应 在 其 中 一 个 公 共 因 子 上 有 较 高 负 荷 值 (大 于 0.4), 而 对 其 他 公 共 因 子 的 负 荷 值 则 较 低。 如果一个条目在所有的因子上负荷值均较低, 说明其反映 的意义不明确, 应予以改变或删除; ③ 公因子方差均应大于 0.4, 该 指 标 表 示 每 个 条 目 的 40%以 上 的 方 差 都 可 以 用 公 共 因 子解释。 一般来说, 结构效度的分析最好用证实性因子分析 (con- firmatory factor analysis, CFA) 评价[7]: 证实性因子分析是确定 存在几个因子, 以及各实测变量与各因子的关系, 用实际数据 拟合特定的因子模型, 分析拟合优度, 评价实测指标性质与设 计目标是否吻合; 证实性因子分析将量表的每个条目作为一项 指标, 分析所有指标的内在公因子; 如果因子分析提取的公因 子与量表设计时确定的各领域有密切的逻辑关系, 则说明量表 有较好的结构效度。 2.4 聚集效度和区分效度 区 分 效 度 (discriminant validity) 也 称 判 别 效 度 或 辨 别 效 度, 表示不同特质和内涵的测量结果之间不应有太大的相关 性; 聚集效度 (convergent validity) 也称聚合效度或收敛效度, 表示对同一特质的两种或多种测定方法间应该有较高的相关 性 。 对 区 分 效 度 和 聚 集 效 度 的 评 定 , 通 常 采 用 Campbell 和 Fiske 所 提 出 的 多 特 征-多 方 法 (multitrait-multimethod, M-M) 矩阵法分析[1]。 此外, 还可通过比较问卷各 维 度 得 分 与 总 得 分 间的相关性、 各条目得分与其所属维度得分间的相关性, 以及 各条目得分与其他维度得分间的相关性, 来评价问卷的聚集效 度和区分效度。 一般来说, 各维度得分与总得分间的相关系数 均大于各维度得分间的相关系数, 各条目得分与其所属维度得 分间的相关系数均大于它们与其他维度间的相关系数, 则说明 问 卷 的 聚 集 效 度 和 区 分 效 度 较 好 。 相 关 系 数 大 于 0.7 为 强 相 关, 0.3~0.7 为中度相关, 小于 0.3 为弱相关。 3 信度和效度的关系 信度是效度的基础, 一方面, 信度是效度的必要条件但不 是充分条件: 信度低, 效度必低, 信度高, 未必效度高; 另一 方面, 效度是信度的充分条件但不是必要条件: 效度高, 信度 必高, 效度低, 未必信度低。 4 小结 问卷的本质是测量工具, 用于测量人们的某些特征 (如个 性、 态度、 行为等), 而信度和效度是问卷的两个基本特征, 为了提高调查问卷的质量, 进而提高整个研究的价值, 问卷的 信度和效度分析是研究中必不可少的重要环节。 每一种信度或 效度只是反映了问卷调查中所产生误差的一部分或某个方面, 并不代表该调查研究全部的可靠性和有效性。 在实际工作中, 对某一问卷很难进行所有可信度和有效度评估, 至于对问卷需 要分析哪些可信度和有效度, 这要根据问卷的种类和研究的目 的而定。 参考文献: [ 1 ] 倪 宗 瓒. 医 学 统 计 学 [M]. 北 京 : 高 等 教 育 出 版 社 , 2003. 230- 239. [ 2 ] 刘 朝 杰. 问 卷 的 信 度 与 效 度 评 价 [J]. 中 国 慢 性 病 预 防 与 控 制 , 1997, 5 (4): 174-177. [ 3 ] 亓莱滨, 张亦辉, 郑有增, 等. 调查问卷的信度效度分析[J]. 当 代教育学, 2003, 22: 53-54. [ 4 ] 马 文 军 , 潘 波 . 问 卷 的 信 度 和 效 度 以 及 如 何 用 SAS 软 件 分 析 [J]. 中国卫生统计, 2000, 17 (6): 364-365. [ 5 ] 巫秀美, 倪宗瓒. 因子分析在问卷调查中信度效度评价的应用 [J]. 中国慢性病预防与控制, 1998, 6 (1): 28-31. [ 6 ] 张 力 为. 信 度 的 正 用 与 误 用 [J]. 北 京 体 育 大 学 学 报 , 2002, 25 (3): 348-350. [ 7 ] 孙振球. 医学统计学[M]. 第 2 版. 北京: 人民卫生出版社, 2005. 537-541. (收稿日期: 2009-04-20)