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* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 建構效度－因素分析Descriptives 建構效度－因素分析Extraction 建構效度－因素分析Rotation 建構效度－因素分析Score 建構效度－因素分析Options KMO統計量的判斷原理 KMO統計量 因素分析適合性 .90以上 極佳的(marvelous) .80以上 良好的(meritorious) .70以上 中度的(middling) .60以上 普通的(mediocre) .50以上 不樂觀的(miserable) .50以下 不接受的(unacceptable) KMO 與 球形檢定 KMO取樣適切性檢定為.801，接近1 球形檢定卡方值為535.996且達顯著水準，表示本量表適於進行因素分析 共同性 顯示各題目的變異量被共同因素解釋的比例 共同性越高，表示該變項與其他變項可測量的特質越多。也就是越有影響力 解說總變量 說明因素分析所抽取的因素能夠解釋全體變數變異量的比例 以特徵值=1為萃取標準，得到兩個主要因素，分別可解釋47.354﹪與32.976﹪的變數變異量。合計80.321﹪ 轉軸後兩個因素的相對位置不變，但是因素完整性增加，可解釋的比重改變 因素陡坡圖 用以協助決定因素的個數，當線形趨於平緩時，表示無特殊因素值得抽取 急速上升的線形，表示有特殊因素的存在本例可看出可能有兩個因素 未轉軸成份矩陣 構成某依因素的題目內容與比重，未經轉軸的原始負荷值 同一變數的負荷值平方後加總即為共同性 負荷量越高，表示該變項在該因子的重要性越高 例.8172＋.3862=.817(共同性) 轉軸後成份矩陣 表示構成某一因素的題目內容與比重，經由直交轉軸後的因素負荷量 相類似的題目構成某一特定的因素。因此因素的名稱可以藉由題目的內容來決定 成分轉換矩陣 用以計算個項目負荷量的參數。功能在於說明轉軸的方向及角度大小 BB2 .900=(.817) ×.861＋(.386) ×.509 範例因素分析數據之整理 題目 因素1 因素2 共同性 AA1 -370 .779 .745 AA2 -.603 .704 .859 AA3 -.616 .714 .889 AA4 -.507 .767 .845 BB1 .709 .389 .654 BB2 .817 .386 .817 BB3 .798 .400 .796 BB4 .818 .434 .851 BB5 .809 .344 .773 特徵值 4.261 2.968 解釋量 47.345﹪ 32.976﹪ * * * * * * * * * * * * * * * * * * 信度 國立臺灣體育大學（臺中） 體育學系暨體育研究所 高明峰 舉　　例 林老師在登記英語小考成績時，發現這次小婕只考了65分。他覺得很納悶，同樣是考英語第三單元，兩天前小婕還考了95分，到底是怎麼回事呢? 在這個例子裡，很顯然的林老師所關心的問題是評量結果的一致性問題，也就是「信度」問題。 信度是評量領域中一個核心的概念。因為任何的測量都含有誤差，所謂的誤差指的是評量所得的結果和「真值」(true score)間的差距。真值是指所要測量的特質之實際水準。由於誤差的影響，每次測量的結果會有所變動。 信度的特性 信度的意義：測量的一致性程度 第一：信度並非「全有或全無」，而是程度的問題。換言之，我們不能說某評量結果沒有信度。如果多次重複測量的結果都非常接近，則說明該評量結果信度高;反之，若各次評量結果的變異大，則信度低。 第二：信度在測量領域的意義，等同於一致性。信度兩個字需予人聯想為可信的程度，因而會被誤為可信賴或可靠等意義。也就是指測量結果不受測量誤差影響的程度。 第三、一致性，指的是在完全相同的情境下，兩組測量結果相同的程度。然而，實際評量的情境不可能完全一模一樣：受測者的狀況可能改變；評分的人可能不同；測量的物理環境可能不同。因而心理計量學者發展出數種估計信度的方法 信度(reliability) 意義: 測量的可靠性 trust worthiness 一致性（consistency）─表示測驗內部試題間是否相互符合 穩定性（stability）─不同的測驗時間下，測驗分數前後一致的程度 信度的數學原理 凡測量必有誤差，誤差由機率因素所支配 測驗分數=真實分數+誤差分數 信度係數介於0與+1之間，數值越大，信度越高 信度的類型 再測信度（test-retest reliability） 係指以同一種測量工具，對同一群受試者，前後測驗兩次的相關係數。又稱穩定係數。 複本信度（a1ternate-form reliability） 同一群受試者接受兩種複本測驗的得分之相