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效度
郭安澤、陳怡婷、鄺品瑄、林怡妏、廖冠榮、陳家豪、林翰平、黃韋潔、朱育萱、古競
效度定義
 效度是指概念定義(conceptual definition)及操作化定義(operational
definition)間是否契合。
 當我們說一個指標有效度時,我們是在特定目的及定義的情況下做此判斷。
 同樣的指標在不同的研究目的下,可能有不同的效度。
 測量的效度比信度難達到。因為構念是抽象的,而指標則是具體的觀察。
 我們對於一個測量是否有效度並無絕對的信心,但可判斷是否比另一測量
更有效度。
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)
表面效度
這是最容易達成及最基本的效度。
由學界來判斷指標是否真的測量到所欲測量到的構念。
另有一說法是「表面效度」不是一種正式的效度。
內容效度
 內容效度指測驗題目對有關內容或行為範圍取樣的適當性。
 例如在成就測驗中,測驗題目是根據教學大綱和教材內容適當抽出的,內
容效度就是判斷測驗題目(內容)是否符合它欲測的目標。
 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
效標關聯效度
 效標關聯效度指測驗分數與效度標準的一致程度。
 若兩者相關性很高,則表示效標關連效度高。
 例如研究者現在要自編一份「智力測驗」,則可以考慮以「比西智力測驗」
或「魏氏智力測驗」當作外在效標,然後求自編的智力測驗與「比西智力
測驗」或「魏氏智力測驗」的相關高低。
效標關聯效度的種類
一、同時效度(concurrent validity)
自編的測驗與同時間的效標測驗,求其相關。目的在估計或診斷目前的實際情況。
二、預測效度(predictive validity)
自編的測驗與未來的效標測驗,求其相關。目的在於預測未來的可能情形。
建構效度
 建構效度指測驗分數能夠說明心理學理論上的某種結構或特質的程度
 即從心理學的理論觀點對測驗的結果加以解釋和探討。
 先從某一構想的理論出發,導出各項關於心理功能或行為的基本假設,據
以設計和編製測驗,然後由果求因,以相關、實驗和因素分析等方法,審
查測驗結果是否符合心理學上的理論觀點。
影響效度的因素
(1) 測驗內容:內容效度不佳,測量工具不具適切性、廣泛性、問 句用語太
艱澀、試題太多…
(2) 測量情境:是否具有標準化
(3) 受試者 (同Reliability),此外受試者之樣本抽取是否符合研究目的
(4) 效標的使用不客觀、不可靠、不易取得、或無法適切反應測量之目的。
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)
信度與效度的關係
信度是效度的必要條件,但不是充分條件。
a.效度是信度的充分條件
效度很高的量表,信度一定很高。效度的大小反映研究者的理論架構是
否正確,因此追求合乎理想的效度是研究者最終的目標。
b.信度是效度的必要條件
信度很高的量表,效度不一定夠高。
為什麼效度比信度重要
 若沒法測出想要測量的東西,就算測出的結果再穩定一致,也沒用。
(a) 低效度,低信度 > 完全不可用
(b) 低效度,高信度 > 對研究沒用
(c) 高效度,低信度 > 還是有參考價值 (信度檢測0.5<α)
(d) 高效度,高信度 > 完全符合研究需求的理想狀況
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效度報告Final

Editor's Notes

  1. 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。
  2. 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)。
  3. 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