信度和效度分析结果及影响

为了确保研究过程的规范性和科学性以及研究结果的可靠性，对数据进行统计分析之前，还需要对量表的效度和信度进行分析。量表的效度和信度分析是评价和判断实证分析设计科学性和整个研究结果质量的可靠性的重要标准之一。只有效度和信度较好时，实证分析研究的结果才是可信和可靠的。因为效度反映问卷能否有效地预测或反映需要研究的问题，也是量表的各个题项与变量的吻合程度或符合程度。信度反映了被调查者的问卷的可信程度。本项目的变量都是以以前学者应用的、具有代表性的变量作为基础，同时，变量的绝大多数数据属于客观数据，主观评价的数据比较少，因此从理论上和实际上保证了较好的效度和信度水平。通过信度分析方法可以检验变量的稳定性和可靠性。一般采用内部一致性系数α 值来判断量表的信度水平^[3]。在使用α 值进行判断时，一般认为α＞0.5，属于最低可以接受的信度水平；当α＞0.7 时，认为量表具有理想的信度水平^[4]。而目前普遍接受的标准是一致性系数α＞0.7 属于理想的信度水平。本书也采用了这一检验标准。

效度分析方法的主要目的是检验测量工具准确反映需要考察的内容的拟合程度，如果测量监测的结果与研究考察的对象越接近，效度水平就越高，否则，效度水平就越低。效度有结构效度和内容效度两种，检验结构效度的方法是通过验证性因子分析（CFA）考察模型的收敛效度、区分效度以及拟合优度。最常用的方法是探索性因子分析法。就是在尽可能不丢失信息或较少损失信息的基础上，减少变量的数量个数，提炼具有高度概括性和代表性的因子的研究方法。本书采用主成分分析法提取因子，再运用最大方差正交旋转的方法进行探索性因子分析。

为了便于进行多元回归分析，首先采用主成分分析法对具有复杂变量的因子进行因子分析，并采用方差极大化原则对因子负荷进行正交变换，然后对指标进行综合，从中提取出概括多个具体指标的新变量。

对居住环境和主要人际关系进行因子分析。对居住环境和主要人际关系的题项进行探索性因子分析，从而进行结构效度的检验分析。KMO 值为0.75，Bartlett 球形检验Approx. Chi-Square=3 105.80、df=21，显著性概率为0.000，具体检验结果见表6.5，说明数据符合做因子分析的条件^[5]。

表6.5　居住环境和主要人际关系的样本KMO 值和Bartlett 检验结果

对居住环境和主要人际关系量表中的7 个题项进行主成分分析，采取特征值大于1 的公因子、按照最大方差法进行旋转，分析结果显示，方差贡献率分别为39.80 和29.78，累计方差贡献率为69.58。共提取两个因子，分别命名为“居住条件”和“社会关系”。求得的各题项的因子上的载荷见表6.6。(www.xing528.com)

表6.6　居住环境和主要人际关系因子分析

续表

通过计算，两个因子的内部一致性系数α 值分别为0.84 和0.73，且两个因子的一致性系数α=0.80＞0.7，说明量表具有较好的信度；题项的共同度都大于0.4，一般认为当共同度大于0.4 时，公因子能很好地解释该测量指标。