哈爾濱工程大學(xué)體育部，黑龍江 哈爾濱　150001

焉　石，陳永欣，李尚濱，糾延紅，楊　俊

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體育科研中量表信效度檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)化程序解析

量表是一種測(cè)量工具，用于精確度量一個(gè)比較抽象或綜合性較強(qiáng)的概念，特別是度量態(tài)度和觀念的不同程度或差異[1]。朱智賢[2]主編的《心理學(xué)大辭典》將量表解釋為一個(gè)具有單位和參照點(diǎn)的連續(xù)體，將被測(cè)量的事物置于該連續(xù)體的適當(dāng)位置，看它離開參照點(diǎn)多少單位的計(jì)數(shù)便得到一個(gè)測(cè)值。量表在社會(huì)科學(xué)研究中有著舉足輕重的作用，近年來在體育科研中也得到了廣泛應(yīng)用，并得到了一致認(rèn)可，尤其是在體育專業(yè)碩士論文的撰寫方面被大量采用。但由于采用量表做研究，就必須要很好掌握體育統(tǒng)計(jì)的相關(guān)知識(shí)，而目前雖然大部分體育院校都開設(shè)了體育統(tǒng)計(jì)和體育科研方法等課程，但使用教材只是一味注重復(fù)雜難懂的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方面的原理及計(jì)算公式說明，并且對(duì)于統(tǒng)計(jì)出的眾多數(shù)據(jù)結(jié)果，哪些該在論文中報(bào)告，哪些不用報(bào)告等細(xì)節(jié)問題方面的講解甚少。另外針對(duì)一些像回歸分析、T檢驗(yàn)、ANOVA等研究假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)方法，在正式統(tǒng)計(jì)分析之前，針對(duì)各變量應(yīng)該先做什么再做什么等標(biāo)準(zhǔn)化處理程序的介紹也少之又少，而只是一味的將各個(gè)環(huán)節(jié)拆分進(jìn)行統(tǒng)計(jì)原理介紹，這種情況對(duì)于一個(gè)完全沒有接觸過統(tǒng)計(jì)學(xué)的體育專業(yè)研究生來說，往往在看到一大堆復(fù)雜抽象的數(shù)學(xué)公式時(shí)，會(huì)造成其一頭霧水，彷徨失措不知從何入手，最后迫不得已只能求助于他人或采用相對(duì)較為低級(jí)簡(jiǎn)單的頻率分析，甚至?xí)霈F(xiàn)嚴(yán)重誤用等現(xiàn)象發(fā)生，所以這樣很不利于體育專業(yè)研究生開展學(xué)術(shù)研究，同時(shí)也會(huì)對(duì)我國(guó)體育科研的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展產(chǎn)生不良影響。

綜上，本研究旨在從初次接觸或從未學(xué)習(xí)過統(tǒng)計(jì)學(xué)的本科生或研究生角度出發(fā)，并結(jié)合相關(guān)實(shí)例，著重對(duì)探索變量間關(guān)系方面的論文在做推論統(tǒng)計(jì)前，各變量所應(yīng)該執(zhí)行哪些具體的標(biāo)準(zhǔn)化程序進(jìn)行解析，同時(shí)回避統(tǒng)計(jì)的復(fù)雜原理說明，著重以應(yīng)用性為主，盡可能做到言簡(jiǎn)意賅、通俗易懂，為體育工作者及研究生在以后科研方面的正確使用量表提供參考。為了能夠更好的介紹量表信效度檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)化程序，本研究引用張偉豪[3]論文中的數(shù)據(jù)展開分析介紹，該論文主要內(nèi)容是探討有用性、易用性和態(tài)度對(duì)行為意圖的影響。另外，本研究將著重介紹量表信效度檢驗(yàn)的流程以及經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析后結(jié)果中的一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)的解釋，而針對(duì)具體SPSS操作程序?qū)⒉蛔鼍唧w介紹。

1項(xiàng)目分析(題目鑒定)

項(xiàng)目分析的主要目的在于檢驗(yàn)編制的量表或測(cè)驗(yàn)個(gè)別題項(xiàng)的適切或可靠程度，它與信度檢驗(yàn)的差異在于信度檢驗(yàn)是檢核整份量表或包含數(shù)個(gè)題項(xiàng)的層面或構(gòu)念的可靠程度,而項(xiàng)目分析的檢驗(yàn)就是探究高低分的受試者在每個(gè)題項(xiàng)的差異或進(jìn)行題項(xiàng)間同質(zhì)性檢驗(yàn)，項(xiàng)目分析結(jié)果可作為個(gè)別題項(xiàng)篩選或修改的依據(jù)[4]。根據(jù)以上要求，本研究應(yīng)首先將四個(gè)量表分別進(jìn)行題項(xiàng)總分計(jì)算，然后采用27%和73%將總體分為低分組和高分組，再將高低分組進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，并根據(jù)P值將不顯著的題項(xiàng)進(jìn)行刪除，保留P值顯著的題項(xiàng)。

表1　項(xiàng)目分析結(jié)果

由于篇幅有限，本研究只針對(duì)態(tài)度變量下的三個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行了項(xiàng)目分析，根據(jù)以上數(shù)據(jù)的T值和P值表明，態(tài)度變量下的三個(gè)題項(xiàng)分別具有較好的鑒別力，應(yīng)全部予以保留，然后按照以上程序分別將有用性、易用性和行為意圖下的題項(xiàng)進(jìn)行項(xiàng)目分析，刪除不符合標(biāo)準(zhǔn)的題項(xiàng)。

2因素分析(效度檢驗(yàn))

項(xiàng)目分析完后，為檢驗(yàn)量表的建構(gòu)效度，應(yīng)進(jìn)行因素分析。所謂建構(gòu)效度指態(tài)度量表能測(cè)量理論的概念或特質(zhì)的程度。因素分析目的即在找出量表的潛在的結(jié)構(gòu)，減少題項(xiàng)的數(shù)目，使之變?yōu)橐唤M較少而彼此相關(guān)較大的變量，此種因素分析是一種探索性的因素分析方法。經(jīng)過項(xiàng)目分析后，本研究涉及到的四個(gè)量表的題項(xiàng)分別予以保留，所以在此環(huán)節(jié)將四個(gè)量表的所有題項(xiàng)分別代入因素分析進(jìn)行檢驗(yàn)。

表2　因素分析結(jié)果

KMO=0.89 P=.000

根據(jù)以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，KMO指數(shù)為0.89表明適合進(jìn)行因素分析，同時(shí)P值非常顯著。另外通過主成分分析法結(jié)果顯示可以萃取出四個(gè)因素，并且解釋力達(dá)到72.33%，具有較高的解釋能力。另外，四個(gè)變量的題項(xiàng)因子載荷分別大于0.6，并且沒有出現(xiàn)同時(shí)跨越兩個(gè)以上因素的題項(xiàng)，表明各量表具有很好的建構(gòu)效度。

3信度與收斂、區(qū)別檢驗(yàn)

因素分析完后，要繼續(xù)進(jìn)行的是量表各層面與總量表的信度檢驗(yàn)。所謂信度，就是量表的可靠性或穩(wěn)定性，在態(tài)度量表法中常用的檢驗(yàn)信度的方法為L(zhǎng).J.Cronbach所創(chuàng)的a系數(shù)，a系數(shù)值介于0至1之間，出現(xiàn)0或1兩個(gè)極端值的概率甚低。究竟a系數(shù)要多大才算有高的信度，不同的方法論學(xué)者對(duì)此看法也未盡相同。學(xué)者Nunnally(1978)[5]認(rèn)為等于0.7是一個(gè)較低但可以接受的量表邊界值；學(xué)者DeVellis(1991)[6]也提出，如果在0.6至0.65之間最好不要，0.65到0.7之間是最小可以接受值，0.7到0.8之間相當(dāng)好，0.8到0.9之間非常好。綜上研究，本研究認(rèn)為信度值應(yīng)該在0.7以上最為合理，本研究將通過因素分析的各個(gè)變量分別進(jìn)行信度檢驗(yàn)，將信度指數(shù)偏低的題項(xiàng)進(jìn)行篩選。

以上研究結(jié)果顯示，四個(gè)變量的內(nèi)部一致性指數(shù)分別為.750、.784、.758、.888分別超過了.70的標(biāo)準(zhǔn)，表明各量表的內(nèi)部具有較好的內(nèi)部一致性。為了了解變量間的相關(guān)關(guān)系程度，各量表在通過信度檢驗(yàn)后需要將各自的題項(xiàng)進(jìn)行加總平均并生成一個(gè)新的變量，然后運(yùn)用皮爾森相關(guān)檢驗(yàn)各變量之間的關(guān)系程度，理想的關(guān)系范圍為0.3到0.7之間，如果高于0.7說明變量間可能會(huì)存在共線性問題，如果低于0.3則會(huì)在日后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果中出現(xiàn)預(yù)測(cè)不顯著等問題，以上數(shù)據(jù)表明，四個(gè)變量間相關(guān)關(guān)系指數(shù)都在0.4-0.5之間，屬于合理區(qū)間。AVE指數(shù)是一個(gè)衡量變量?jī)?nèi)部題項(xiàng)間相關(guān)程度的指標(biāo)，一般要求大于0.5，它是由因素分析里的題項(xiàng)間因素載荷指數(shù)加總平均后，再將平均值平方所得。本研究四個(gè)變量的AVE指數(shù)都在0.5以上，表明各變量?jī)?nèi)的題項(xiàng)間的相關(guān)較高，能夠很好的解釋變量特征，換言之，AVE指數(shù)越高說明變量對(duì)題項(xiàng)具有很好的收斂效度。而另一方面，變量與變量間還應(yīng)該具備很好的區(qū)別效度，它的計(jì)算方法為將AVE值進(jìn)行開根號(hào)，衡量標(biāo)準(zhǔn)為將所得AVE值進(jìn)行開根號(hào)值后與其他變量間的皮爾森相關(guān)值進(jìn)行比較，如果分別高于皮爾森相關(guān)值說明該變量與其他變量間具有很好的區(qū)別效度。結(jié)果顯示，例如態(tài)度.754明顯高于易用性.521、有用性.510、行為意圖.460的皮爾森相關(guān)系數(shù)，以此類推各自都分別高于其他變量，說明各自都符合區(qū)別效度標(biāo)準(zhǔn)，換言之，變量與變量間具有很好的區(qū)別效度。

表3　信度與收斂、區(qū)別檢驗(yàn)結(jié)果

對(duì)角線加粗字體為AVE之開根號(hào)值，下三角為皮爾森相關(guān)值

4小結(jié)

綜上，在體育科研中日后在使用量表探索變量間關(guān)系時(shí)，特別是在引用國(guó)外或他人的量表時(shí)，應(yīng)該首先按照本研究介紹的信效度檢驗(yàn)程序后，再進(jìn)行相應(yīng)的推論統(tǒng)計(jì)。同時(shí)也提示廣大統(tǒng)計(jì)專家學(xué)者，應(yīng)該盡可能的簡(jiǎn)化統(tǒng)計(jì)原理知識(shí)的介紹，著重傾向應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方面，從而真正讓學(xué)生了解統(tǒng)計(jì)并善于應(yīng)用統(tǒng)計(jì)從事體育科研。

參考文獻(xiàn)：

[1]袁方.社會(huì)研究方法教程[M].北京：北京大學(xué)出版社,1997.

[2]朱智賢.心理學(xué)大辭典[M].北京：北京師范大學(xué)出版社,1989.

[3]吳明隆.問卷統(tǒng)計(jì)分析實(shí)務(wù)—SPSS操作與應(yīng)用[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,2010.

[4]Nunnally,J.C.(1978).Psychoosing a test statistic in multivariate analysis of variance[J].Psychological Bulletin,83(4),579-586.

[5]DeVellis,R.F.(1991).Scale DeVelopment Theory and Applications,London:SAGE.

Analysis of Standard Procedures of Reliability and Validity Test of Scale in Sports Science Research

哈爾濱工程大學(xué)體育部，黑龍江 哈爾濱150001

焉石，陳永欣，李尚濱，糾延紅，楊俊

Yan Shi, Chen Yongxin, Li Shangbin, Jiu Yanhong, Yang Jun

摘要：本研究通過運(yùn)用文獻(xiàn)資料法、邏輯分析法對(duì)體育科研中針對(duì)量表的信效度檢驗(yàn)應(yīng)該遵循的必要程序進(jìn)行了解析。結(jié)果顯示，其標(biāo)準(zhǔn)化程序依次為：項(xiàng)目分析、因素分析、信度檢驗(yàn)、收斂效度及區(qū)別效度檢驗(yàn)，只有在量表分別通過以上篩查后，才可以進(jìn)行后續(xù)的推論統(tǒng)計(jì)分析。

關(guān)鍵詞：量表；項(xiàng)目分析；因素分析；信度

Abstract:This study analyzes the necessary procedures that should be followed in the reliability and validity test of a scale in sports science research with methods of literature and logical analysis. The results show that the standard procedures in turn are: item analysis, factor analysis, reliability test, convergent validity and discriminant validity test. Only after a scale passes the aforementioned screening respectively, can the subsequent inferential statistic analysis be conducted.

Key words:scale; item analysis; factor analysis; reliability

doi:10.3969/ j.issn.1005-0256.2016.04.008

中圖分類號(hào)：G804

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1005-0256(2016)04-0018-2

作者簡(jiǎn)介：第一焉石(1981-)，男，黑龍江哈爾濱人，副教授，研究方向：體育教育訓(xùn)練學(xué)。

基金項(xiàng)目：哈爾濱工程大學(xué)2014年研究生教育教學(xué)改革項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)：JG2014YYB21)

Department of Physical Education, Harbin Engineering University, Harbin 150001, Heilongjiang, China.