效度報告Final
- 3. 類型
表面效度(face validity)
內容效度(content validity)
校標效度(criterion validity)
─ 併行效度(concurrent validity)
─ 預測效度(predictive validity)
建構效度(construct validity)
- 10. 信度與效度的關係
(a) 低效度,低信度
(b) 低效度,高信度
(c) 高效度,低信度
(d) 高效度,高信度
紅心 : 想要測出的東西
效度:箭都射到紅心
信度:箭都射在一起
大前提: 樣本數夠多(箭要多一點)
Editor's Notes
- 表面效度(face validity):這是最容易達成及最基本的效度。此類效度就是由學界來判斷指標是否真的測量到所欲測量到的構念。
內容效度(content validity):這是一種特殊的表面效度。此類效度關心的是:是否一個定義的內容都在測量中呈現出來?構念定義包含著想法與概念的「空間」,指標測量應該抽樣到或包含到此空間中所有的想法。內容效度的達成有三個步驟:
─ 說明構念定義的內容
─ 從此定義所包含的區域或部份中做抽樣
─ 發展指標將定義來連結定義的這些部份
校標效度(criterion validity):此類效度是用某些標準或校標來精確的指明一個構念。檢視測量指標的這種效度是要將它與測量同一構念且研究者有信心的指標來做比較。這種效度有兩個次類型:
─ 併行效度(concurrent validity):一個指標必須與既存且已被視為有效的指標相關連。
─ 預測效度(predictive validity):一個指標能預測在邏輯上與構念相關的事件。此指標與預測的事件是指向同一構念,但又有區別。這和假設測定不同。假設測定是一個變項預測另一不同的變項。
建構效度(construct validity):建構效度(或構念效度)是用於多重指標的測量情況。此類效度也有兩個次類型:
─ 聚合效度(convergent validity):當測量同一構念的多重指標彼此間聚合或有關連時,就有此種效度存在。
─ 區別效度(discriminant validity):此種效度也稱之為分歧效度(divergent validity),與聚合效度相反。此類效度是指當一個構念的多重指標相聚合或呼應時,則這個構念的多重指標也應與其相對立之構念的測量指標有負向相關。例如與「政治容忍」相關的多重指標應會與「政治不容忍」相關的多重指標間有負向相關。
- 若沒法測出我們想要測量的東西,就算測量出的結果再穩定一致,也沒啥用。可以想像我們在射箭(箭=受試者接受測量),我們希望箭都落在箭靶上(即測量出我們想要研究的東西),如果這些箭全落在紅心(即受試的結果一致、也測出我們想要測量的),表示高效度與高信度(d);箭平均分布在箭靶上(即結果很分散、落在紅心的箭也不多並沒測出我們預測的主題),表示低信度與低效度(a);如果箭全部集中在外圈的某部份(即結果蠻一致的,但因為落在外圈並沒有測量出我們想要的主題),表示高信度與低效度(b),箭分散但集中在靶心周圍,表示低信度與高效度(c)。
- 補充(C) >> 在信度不會低到離譜(信度檢測 0.5≦α)的情況下還有參考價值 (一般研究中較嚴謹的做法是 0.7<α才會採用,0.5<α≦0.7則是一研究需求考慮是否採用,此一區間仍具有參考價值, 未達0.5以上 一般不太考慮)α係數值可信程度的參考範圍: α≦0.3:不可信 0.3<α≦0.4:初步研究,勉強可信 0.4<α≦0.5:稍微可信 0.5<α≦0.7:可信 0.7<α≦0.9很可信 0.9<α:十分可信