內部一致性信度

內部一致性信度

內部一致性信度,又稱內部一致性係數,是指用來測量同一個概念的多個計量指標的一致性程度。

分半法實際是對測驗內部一致性的一個粗略估計。鑒於同一個測驗分半的方法有很多,且每一種分半方法所得的信度值又不同,因此有必要採取其它的方式彌補分半法的不足,比如:庫—理信度係數、克倫巴赫α係數、荷伊特信度、因素分析法和綜合信度ρo係數分析等。

基本介紹

  • 中文名:內部一致性信度
  • 外文名:internal consistency reliability
  • 含義:測驗內部題目之間的一致性程度
  • 分為:分半信度和同質性信度
  • 別稱:內部一致性係數,同質性信度
  • 測量次數:一次
  • 誤差來源:內容的異質性
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含義及計算

含義

內部一致性信度(internal consistency reliability),也叫做內部一致性係數(coefficient of internal consistancy)、同質性信度(homogeneity reliability),它是指測驗內部所有題目間的一致性程度。
這裡的“一致性”指的是分數的一致,而非題目內容或形式的一致。因此,若測驗的各個題目得分有較高的正相關時,不論題目內容和形式如何,測試都是同質的;相反,即使所有題目看起來都好像測量同一特質,但分數相關很低時,這個測驗就是異質的。
內部一致性信度主要反映的是測驗內部題目之間的信度關係,考察測驗的各個題目是否測量了相同的內容或特質。

說明

複本法適用於許多測驗,尤其是能力測驗(學業能力,智力,特殊能力)。但是,為測驗建立複本通常花費較高,而且很難順利編制。於是,研究者就把測驗項目劃分成不同的樣本,從而間接地考慮一致性信度,這就是內部一致法(method of internal consistency)。
但是,內部一致性係數(internal consistency coefficients)並不能反映這些誤差。因此,不能把內部一致性係數等同於真正的重測信度複本信度

計算

基本公式

測量同質性的基本公式如下:
其中K為構成測驗項目數,
為項目間相關係數的平均數,
為同質性信度值。

庫—理信度係數

庫德(G. F. Kuder)理查遜(M. W. Richardson)提出了一系列公式來估計測驗的信度,但只適用於答對一題得一分、答錯無分的測驗。
1)K-R20公式:
式中K表示構成測驗的題目數,pi為通過第i題的人數比例,qi為未通過第i題的人數比例, 為測驗總分的變異數
2)K-R21公式
式中K為構成測驗的題目數,
為測驗總分的平均數,
為測驗總分的變異數。

克倫巴赫α係數

針對項目多重記分的測驗,克倫巴赫(L. J. Cronbach)提出α係數的方法,其公式為:
式中K為測驗的題目數,
為某一題目的變異數,
為測驗總分的變異數。
克倫巴赫α係數是學術界普遍使用內部一致性係數(Cronbachα)檢驗量表的內部一致性信度。Hair,Anderson,Taehan,eta1.(1988)指出,內部一致性係數大於0.7表明量表的可靠性較高;在探索性研究中,內部一致性係數可以小於0.7,但應大於0.6;Peter(2002)指出,問項數量小於6個時,內部一致性係數大於0.6,表明量表是有效的。本研究利用各個潛變數的Cronbachα係數處於0.793~0.931(見下表),都超過了0.7可接受水平,表明各個概念的量表都具有較高的可靠性。
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各概念量表Cronbachα係數
量表名稱
問項數
Cronbachα係數
PM
3
0.909
NM
4
0.907
MMM
4
0.931
MRM
3
0.913
BR
3
0.793
SC
3
0.820
UR
4
0.804
PL
4
0.892
AR
4
0.899

荷伊特信度

1941年荷伊特(C. Hoyt)提出用分差分量比來衡量測驗內部一致性的方法,公式如下:
rxx=1-MS人×題/MS
式中MS是同人與人間差別有關的均方差,MS人×題是同人與題目互動作用有關的均方差。

因素分析

有些測量學家認為因素分析是決定測驗同質性的最好方法,特別是當測驗明顯測量的是幾個不同的特質時,其具體方法如下:
先建立每個被試在每個題目上得分的資料矩陣,再建立所有題目間的相關矩陣,然後對每一組有相關的題目命名一個因素。
現在,一般研究人員只需掌握因素分析法的基本原理,藉助計算機進行演算,並能對計算機運算後輸出的結果進行解釋就可以了;無需耗費時間和精力在算數演練上。

綜合信度ρo係數分析

另一種評價內部一致性信度的方式是利用各個潛變數的綜合信度ρo係數,具體可接受的標識綜合信度ρo係數是0.7(Chin,1988;Barclay,Higgins,&Thompson,1995)。從下表可以看出,綜合信度ρo係數為0.740~0.905,均超過了0.7可接受水平。
潛變數
觀測變數
標準化路徑係數
T值
綜合信度ρo係數
AVE值
PM
PM1
0.85
0.881
0.712
PM2
0.80
16.58
PM3
0.88
18.82
NM
NM1
0.79
0.0904
0.702
NM2
0.87
17.27
NM3
0.85
16.75
NM4
0.84
16.55
MMM
MMM1
0.78
0.894
0.677
MMM2
0.86
16.57
MMM3
0.84
16.10
MMM4
0.81
15.40
MRM
MRM1
0.85
0.904
0.736
MRM2
0.91
20.48
MRM
30.85
18.74
BR
BR1
0.77
0.815
0.668
BR2
0.83
14.15
BR3
0.71
12.19
SC
SC1
0.81
0.848
0.783
SC2
0.83
15.27
SC3
0.78
14.44
UR
UR1
0.76
0.833
0.556
UR2
0.79
13.26
UR3
0.72
12.19
UR4
0.71
12.00
PL
PL1
0.79
0.905
0.706
PL20.90
18.06
PL3
0.91
18.33
PL4
0.75
14.33
AR
AR1
0.77
0.891
0.671
AR2
0.91
17.17
AR3
0.81
15.36
AR4
0.78
14.59
IB
IB
0.86
0.740
0.740
註:*表示該數值在計算過程被設定為1,因此沒有T值。
從上述兩方面的信度指標分析結果來看,所有概念的量表都滿足最低要求,這充分說明本研究所使用的量表具有良好的內部一致性信度。

存在的問題

內部一致性估計是有用的信度量數,因為它只測量一次,因此可以排除記憶和練習的效果。然而,也存在一定的問題:
1)它們只可在測量單一特質的測驗上使用。
e.g.它們可用於拼音測驗,但不能用在包含拼音、閱讀理解和作文等部分的語文測驗。
2)當套用在速度測驗上時,內部一致性量數會有信度估計膨脹的現象。
因為速度測驗都是簡單或相對簡單的題目,並且要在限制時間內完成。在這樣的測驗中,受測者應該可以答對他所作答的大多數題目,因此內部一致性都會很高。

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