在做问卷调查时，我们可能感觉到有些人回答不认真，也就是有一些问卷是无效的，那如何判断哪些问卷有效，哪些无效？如何通过SPSS来实现？ 下面说说南心个人的一些经验做法： 1、查看同质或互斥题目回答是否协调。如何查看呢？查找问卷调查中含义相近或相反的题目，假
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2023-12-12 15:20:54
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1 收集到问卷的第一步可能是要检验数据的可靠性以及和效度分析。 具体操作如下：第一步导入数据：文件-》导入数据-》选择对应的格式 注意，如果excel存在数据格式，可能会存在导入不了的情况 可通过变量视图去检查你的变量格式是否对，以及保留位数第二步：可靠性分析得到Cronbach α系数分析-刻度-可靠性分析得到下面的结果：Cronbach α系数是一种常用的衡量问卷信度的统计方法，通常用于评估
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2023-12-20 18:08:10
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调查问卷的应用领域非常广泛，不管是在市场调研还是学术研究中，调查问卷都是很好的收集信息的方式。在进行问卷研究时，特别是问卷中有非常多的量表题时，数据质量是基础保障，问卷研究中排在最前面的即为数据质量分析，通常包括信度和效度分析。信度与效度：信度分析用于测量样本回答结果是否可靠,即样本有没有真实作答量表类题项效度用于测量题项(定量数据)设计是否合理信度与效度二者的关系:
1.信度低，效度不可能高。因
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2024-05-27 17:54:42
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关于SPSS中的数据分析——信度效度检验现阶段正处在毕业季阶段，很多同学可能都正在忙着去弄自己的论文和答辩很多时候我们在写论文答辩,甚至于其他课题研究的时候都会选择用问卷这种形式来收集数据。最后我们只需要针对问卷所取得的数据进行分析，就基本上能够得到我们所需要的调查结果了。信度效度检验其实是两个检验，一个是信度检验，另一个是效度检验。两个检验方式是相互独立的，但是检验结果又是相辅相成的，需要一起拿
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2024-01-16 09:24:34
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# 调查问卷中的信度和效度检验
在社会科学研究中，调查问卷是收集数据的重要工具。为了确保调查问卷的质量，我们需要对其进行信度和效度检验。这篇文章将介绍什么是信度和效度，并且提供如何利用Python进行检验的示例代码。
## 信度与效度
信度（Reliability）指的是测试工具在重复测量时所能保持的一致性。简单而言，高信度的问卷在不同时间或不同样本中应该能产生相似的结果。
效度（Vali
原创
2024-10-18 03:30:16
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问卷信度效度分析是统计分析的重要组成部分，特别是在问卷设计和结果解释中。本文将使用 Python 来对问卷的信度和效度进行分析。以下是这个过程的详细记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保安装了适当的软件和硬件。以下是所需的软硬件要求：
### 硬件资源评估
| 资源 | 最低要求 | 推
在进行问卷研究时，特别是问卷中有非常多的量表题时，量表设计是否合适，量表设置有效吗？如同信度一样，这是非常重要的问题。如果量表设计不合理，基于此量表的数据也会受到置疑。接下来阐述效度分析（上一篇文章阐述信度分析），以及效度分析时的操作方法，如何解决出现的问题等。本书中使用的较多内容参考于“问卷数据分析-破解SPSS的六类分析思路”一书，以及使用网页版本在线sp
在这篇博文中，我将详细讨论如何进行“Python 区别效度检验”，整个过程包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优、扩展部署等各个环节，保证系统能够高效且稳定地运行。
## 环境预检
在进行任何开发工作之前，首先要确保我们的开发和运行环境是合适的。我采用了四象限图和兼容性分析来评估系统的整体健康状况。
以下是我们的硬件配置表：
| 硬件组件 | 最低要求 | 推荐配置
聚合效度分析流程如下：编辑一、聚合效度定义聚合效度（convergent validity），又称收敛效度，是指测量同一变量的测量项会落在同一因子上，强调本应该在同一因子下的测量项，确实在同一因子下。即一个变量的测量题项之间要高度相关。从题项角度讲，聚合效度是维度内所有题项相关性要高。进行聚合效度分析的主要目的在于检验同一变量的各指标之间的相关程度。聚合效度分析一般只针对量表题进行，可以使用SPS
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2024-07-15 07:15:58
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以下内容是我在网上看到的，因为最近在写论文，对信度和效度检验比较关注，觉得总结的比较清晰合理，转过来请大家指正和补充。以下建议主要基于Hair et al. (2006) 的Multivariate data analysis一书。1. 先在SPSS环境下进行探索性因子分析(EFA)，一般我倾向于使用更为严谨的Principal Axis Factoring 加上斜交旋转法(e.g., proma
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2024-04-21 07:08:58
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# 使用Python进行信效度检验的入门指南
在心理学和社会科学研究中，信效度检验是对测量工具的有效性的评估。信度(reliability)是指测量工具的一致性，效度(validity)则是测量工具是否真正测量了其意图测量的内容。本文将介绍如何使用Python进行信效度检验，逐步带领您掌握这一过程。
## 流程概述
首先，我们需要了解信效度检验的步骤。以下是整个工作流程的概要：
| 步骤
# 利用Python进行效度检验
## 1. 什么是效度检验？
在心理学研究中，效度检验（validity test）是一种用来评估测量工具的测量质量和准确性的方法。它可以帮助研究者判断一个测量工具是否能够准确地测量出所要研究的概念或变量。一般来说，一个有效的测量工具应该能够提供可靠和准确的测量结果。
## 2. Python在效度检验中的应用
Python作为一种功能强大且易于使用的编程
原创
2023-09-13 05:15:16
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[原创]浅谈对测试流程规范重要性的一些看法
[原创]浅谈对测试流程规范重要性的一些看法 时间不短不长来到新公司已经有段时间了，在新公司我感受最深的是这边对流程规范性的要求确实很严，不管平时的测试日志，测试日报，测试用例及测试报告等文档要求，还是产品测试过程中的要求，身边也有不少同事抱怨，为什么流程规范折腾的这么烦，是不是在走形式？每个人都有
对于问卷调查，我们必须要进行信度分析和效度分析。信度分析就是问卷可信度的意思，前面我们已经讲解了SPSS信度分析。今天来说下效度分析，效度分析就是问卷各指标有效度的分析，代表各指标的有效度评价，能效性的评估，这对于我们筛选出有用的指标非常有效。 本次使用的数据来自网络分享的一份学校满意度调查数据，主要是从各方面来评价一个学校的满意度，有很多个维度，采用的是李克特5度量表，满意到不满意分为5个等级。
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2023-11-09 16:05:03
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问卷信效度是指问卷测量所得到的结果与实际情况之间的一致性程度。在研究中，我们常常需要通过问卷来收集数据，而问卷信效度的高低直接影响到我们研究的可信度和准确性。因此，了解如何评估问卷信效度是非常重要的。
R语言是一种广泛使用的统计分析工具，提供了丰富的函数和包来进行问卷信效度的分析。本文将介绍如何使用R语言进行问卷信效度的评估，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flo
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2023-09-21 07:02:00
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对于“问卷信度和效度分析”这个话题，我们可以使用Python进行详细的分析。接下来，我将带你走过整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在进行问卷信度和效度分析之前，首先需要准备好软件和硬件环境。以下是我们的要求：
### 软硬件要求
| 组件 | 要求 |
|-
效度：有效性、正确性，即是能否测量出所要测量的内容信度：稳定性、可靠性，即多次测量数值的一致性信度低则效
原创
精选
2024-04-03 12:38:18
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为了提高效率，我们在平时工作中常会用到一些Python的效率工具，Python作为比较老的编程语言，它可以实现日常工作的各种自动化。为了更便利的开发项目，这里给大家推荐几个Python的效率工具。1、Pandas-用于数据分析Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。# 1、安装包
$ pip
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2023-09-18 08:39:56
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基本说明区分效度（又称判别效度、区别效度），其实质也是一种结构效度。区分效度强调本不应该在同一因子的测量项，确实不在同一因子下面。比如说，测量项A和 B分别测量两个属性，应该分属于因子A和因子B中，如果确实是这样，那么说明区分效度很高；但是如果二者属于同一因子下，则说明区分效度不明显，量表设计的不好。前期分析进行区分效度的分析之前，应该已经完成量表的信度分析和结构效度分析。保证量表具有很高的可信度
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2023-11-13 19:54:20
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信度（reliability）即可靠性，它指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。从另一方面来说，信度就是指测量数据的可靠程度。 举例而言，对于“图书馆利用情况及满意度调查问卷”的第一部分第1题，若对同一个人相隔3天，问同一个问题，若第一次回答，被调查者选择A、第二次回答选择C、第三次回答选择D，则说明对于该问题调查结果的信度低，因为调查结果的差异较大。若三次都选择
