Cómo analizar la validez y confiabilidad del cuestionarioEn SPSS, el módulo utilizado específicamente para el análisis de confiabilidad de la prueba es el análisis de confiabilidad bajo la escala usando el módulo factorial en reducción de datos, puede usar; el método de análisis factorial para probar la validez de constructo de la prueba; en cuanto al análisis de ítems, no existe un módulo especial para el cálculo y análisis, pero se pueden utilizar frecuencias en resumen, bivariadas en correlación y muestras independientes en medias comparativas. En cuanto al análisis de elementos, no existe un módulo dedicado para calcular y analizar la relación entre ellos, pero puede usar Frecuencias en Resumir, Bivariado en Correlación y Prueba T de muestras independientes en Comparar medias para calcular varios indicadores de análisis de elementos de uso común. 3 m6 ]$ l8 a6 j w% K0 ^ 1. Análisis de confiabilidad y validez' M, k! n+ y# C La función principal del módulo de análisis de confiabilidad y validez es probar la confiabilidad y validez de la prueba. para probar la confiabilidad y validez intermedia de los coeficientes de Cooley y a y los valores de los coeficientes de confiabilidad y validez de Hoyt. En cuanto a la confiabilidad de prueba y repetición y la confiabilidad duplicada, solo necesita fusionar los datos de puntuación de la muestra en la segunda prueba en el mismo archivo de datos y luego usar el bivariado bajo la correlación para encontrar el coeficiente de correlación, que es la confiabilidad de prueba y repetición. O replicar la confiabilidad; mientras que la confiabilidad entre evaluadores utiliza la correlación de rangos de Spearman y el coeficiente de concordia de Kendall. Tabla 1 Parámetros de opción del modelo del módulo de análisis de confiabilidad y términos chinos correspondientes 3 V O/ m5 i% P; N6 l' a : `.P- I/ c：J9 X/ ~ Función de palabra clave; ) q* L$ ~ Alpha Cronbach un coeficiente es una confiabilidad medio reducida, n es el número de preguntas en la segunda subescala ( e3 N, N6 w4 l% N ( d8 A3 c4 ). Guttman Límite inferior mínimo de Guttman confianza verdadera Método de grado 0 o+ n; n/ ^2 d& B Método paralelo de máxima verosimilitud (máxima verosimilitud), cuando el número de variables del problema es homogéneo.

Confianza de máxima verosimilitud 3 Q( _- Z9 }( a Paralelo estricto Confianza de máxima verosimilitud con medias homogéneas y variantes entre temas7 p, x- S9 ? ; J: p! k 5 H5 i7 h/ l7 Q) Q Tabla 2 Letra Parámetros de las opciones de la sección "Estadísticas" del módulo de análisis de grados y términos chinos correspondientes - y coeficiente armónico de Kendall; ' K& cS5 S' K& t- f Prueba de aditividad de Tukey 3 o6 O8 T* B4 `! - c* o Coeficiente de correlación intraclase del valor medio de cada sujeto dentro de la escala + \$ Z9 m! B8 m7 u% k 6 E$ f$ R/ j8 j5 N# V: m II. ^5 T& @ n6 d' a 0 G, b' T. u9 T7 n" d2 [es decir, análisis factorial Método 5 ]7 V' m' w4 _1 K III. Análisis del proyecto ( F # S$ r( e; h/ {, @& amp; @5 b# R: p (a) Dificultad' z! Y/ I# n0 b7 ?1. Para verdadero-falso En preguntas, preguntas de opción múltiple y otras preguntas que utilizan puntuación dicotómica, la dificultad generalmente se expresa mediante la tasa de aprobación, es decir, el número de respuestas correctas o preguntas aprobadas. El porcentaje del número de personas en la pregunta es el indicador: P = R/N P--la tasa de aprobación de la pregunta, R--el número de personas que respondieron la pregunta correctamente o aprobaron la pregunta, N--el número de sujetos en todo el grupo ( ].X$ k: n . - ` f; j; D. r Módulos SPSS involucrados: Frecuencia o fórmula: P=(PH+PL)/2 ( ?6 o, h. H: |, I- z a8 _ Módulos SPSS involucrados: Nivel , frecuencia - q* l/ x# r% d- S6 j 2. La fórmula de cálculo de dificultad es: ! G9 |& e2 i" p6 t# O5 b2 `# F8 q8 b: E$ y w" ` X- Puntuación promedio de . todos los estudiantes. `X: la puntuación promedio de todas las materias en un determinado ítem, Xmax es la puntuación total del ítem. Módulos de SPSS involucrados: Comparar medias -> Medias. " p# ^) c4 {( y9 p0 j7 ]6 u \' w9 y, ^* w (2) Método discriminante; p/ z" v( B% A: d3 W9 q 1. Método de índice discriminante/L9 R1 U G3 \ Fórmula de cálculo: D=PH-PL; o' E) { 4 n6 G9 F" k( S+ I$ W5 Q# Z" e+ H2 G& G Módulos SPSS involucrados: nivel, frecuencia. 2. Pasó el método de correlación. Calcule la correlación biserial o la correlación biserial puntual para obtener la correlación entre la puntuación de un determinado ítem y la puntuación de validez o la puntuación total de la prueba como índice distintivo del ítem.