Python语言实现问卷量表的信度检验、效度检验以及因子分析

2023-12-30 00:32:35

探索问卷量表的信度、效度和因子分析

引言

在社会科学研究中，问卷调查是一种不可或缺的方法，用于收集有关特定人群态度、信仰和行为的重要数据。为了确保收集的数据可靠且准确，对问卷量表进行信度检验和效度检验至关重要。此外，因子分析可以深入了解问卷中不同项目的相互关联，帮助研究人员识别潜在维度和模式。

信度检验

信度是指问卷量表在不同时间或不同对象中保持一致性的程度。评估信度有三种常见方法：

重测信度： 对同一组对象进行多次测量，计算结果之间的相关性。
平行信度： 将问卷分成两部分，同时对同一组对象进行测量，计算两部分结果的相关性。
内部一致性信度： 计算问卷中所有项目之间的相关性，并计算这些相关性的平均值（例如，Cronbach's alpha）。

效度检验

效度是指问卷量表测量特定变量的准确性程度。评估效度有三种常见方法：

内容效度： 评估问卷的项目是否充分涵盖要测量的变量。
结构效度： 评估问卷的项目是否合理地组织成代表变量的不同维度。
判别效度： 评估问卷是否可以区分具有不同变量水平的对象。

因子分析

因子分析是一种统计技术，用于将大量相关变量简化为更少数量的潜在因子或维度。通过识别变量之间的模式，因子分析可以帮助研究人员了解问卷结构并识别关键维度。

主成分分析 (PCA)： 用于将变量减少到几个主要成分，这些成分解释了最大方差。
探索性因子分析 (EFA)： 用于发现变量之间潜在的潜在结构，而无需预先指定模型。
验证性因子分析 (CFA)： 用于测试特定的因子模型，评估其与数据的拟合程度。

Python 实现

Python 提供了多种库来执行信度检验、效度检验和因子分析，包括：

scipy.stats： 用于计算相关性和信度系数。
sklearn.model_selection： 用于执行交叉验证和评估判别效度。
factor_analyzer： 用于执行因子分析。

以下是使用 Python 进行信度检验、效度检验和因子分析的示例代码：

import scipy.stats as stats
import sklearn.model_selection as ms
import factor_analyzer as fa

# 信度检验
corr = stats.pearsonr(data['item1'], data['item2'])
alpha = stats.cronbach(data[['item1', 'item2', 'item3']])

# 效度检验
crossval = ms.cross_val_score(model, data[['item1', 'item2', 'item3']], data['target'])

# 因子分析
fa_model = fa.FactorAnalyzer()
fa_model.fit(data[['item1', 'item2', 'item3']])