問卷統計分析 (徵統計高手)

2011-01-15 9:32 am
若現在問卷已經設計完成,預計用SPSS軟體分析。

假說只有1個,
只有2部份的問題-
(人口統計5題、英語閱讀習慣20題(非常不同意1分-非常同意5分))

1.該怎麼去做預測效度呢? 數值怎麼樣才是有效呢?

2.問卷那麼多的問題,請問20題要用什麼方法去分析?

因為我有試著跑相關分析,可是20題好多,跑完分析的表好大

一張。所以是要先分類再去分析是嗎?該要分成什麼樣子??

用同意不同意勾選的話,是不是就只能跑相關迴歸分析了?

因為好像說那樣算是數值型 的,不是類別型 的,類別的話才

是要用ANOVA,是這樣沒錯嗎??

3.聽大家說用SPSS不僅可以跑分析,還可以製圖,那請問製

圖功能該如何用?



煩請大師指導了~!

更新1:

就您的第4點,所以說,要預測效度就是先跑因素分析囉!? 您第2點中提到,"進行單題的相關分析好像沒有太大的意義",所以說一定要分構面囉!?。

回答 (4)

2011-01-22 3:18 am
✔ 最佳答案
1.該怎麼去做預測效度呢? 數值怎麼樣才是有效呢?預測效度指的是現在問卷施測結果與將來問卷施測結果的相關程度;如果相關係數高,那麼我們可以說問卷的預測效度很高。所以,您如果能夠在未來(幾個月後)找到相同的人進行施測,那您就可以進行預測效度的分析了。

2.問卷那麼多的問題,請問20題要用什麼方法去分析?因為我有試著跑相關分析,可是20題好多,跑完分析的表好大一張。所以是要先分類再去分析是嗎?該要分成什麼樣子??
  不知道這20題的閱讀習慣是否有分層面(構面),如果有分層面的話,那麼進行層面的相關分析即可,進行單題的相關分析好像沒有太大的意義。

3.因為好像說那樣算是數值型 的,不是類別型 的,類別的話才是要用ANOVA,是這樣沒錯嗎?  ANOVA是單因子單變量變異數分析,就您的問卷而言,可以使用人口統計(應該是類別變數吧)當作因子,閱讀習慣當作依變數,進行單因子的變異數分析,以了解人口統計在閱讀習慣的差異情形。 4.最後想請問您的:這份問卷已經是正式問卷了嗎?還是您現在問的效度問題都是針對預試問卷來問的呢?如果真是如此,那先進行因素分析來建構問卷效度,產生正式問卷以後,發出正式問卷,再進行變異數分析吧!還有,您的問題看起來都有點無釐頭,建議您再去研讀社會科學研究法,會對您有所幫助的!

2011-01-23 10:37:34 補充:
就您的第4點,要預測效度就是先跑因素分析囉!?

1.如果您是預試問卷的分析,因素分析可以建構問卷的效度;至於預測效度是另一個專有名詞,如同上面的解答1;有的研究生會將預試問卷拿給專家(教授)修正,這時候的效度又稱為專家效度;所以要看您研究的目的與方向為何!


您第2點中提到,"進行單題的相關分析好像沒有太大的意義",所以說一定要分構面囉!?。

1.沒錯,要分構面進行分析才有意義,尤其您的閱讀習慣問卷是五點量表,分構面進行加總再分析才會有意義 ;如果不分構面也可以,就是將20個題目加總得到一個總分,這個總分就是閱讀習慣,再將閱讀習慣當作依變數進行單因子單變量變異數分析,這樣子也是可以的!
參考: 我的部落格 http://bereday.pixnet.net/
2011-01-23 7:10 pm
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。
http://www3.nccu.edu.tw/~soci1005/Reliability%20and%20Validity.doc

"回答" 中所說的比較像是 "再測信度".

2011-01-23 11:10:22 補充:
test-retest reliability(再測信度)--
用同一種測驗對同一群受試者前後施測結果的一致性。
再測信度是指將受試者在兩個不同的時間點,接受同一份測驗,然後以受試者在兩個不同時間點的兩個總分,求其相關係數,即可得到再測信度。
再測信度的兩次施測的間隔時間,不能太長也不能太短,可採2至4的星期。
http://n-explain.blogspot.com/2005/08/blog-post.html
2011-01-15 9:34 pm
但我的不是抽樣,

是普查,全部的問卷資料都會用到。
2011-01-15 4:51 pm
抽樣的問卷調查
用卡方同質性檢定比較好~~

2011-01-15 21:27:31 補充:
普查=所有的人都調查
抽樣=選取部份的人進行調查


收錄日期: 2021-05-04 01:43:43
原文連結 [永久失效]:
https://hk.answers.yahoo.com/question/index?qid=20110115000015KK00643

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