信度和效度评价(精选3篇)

1信度和效度评价
2调查表的的信度与效度评价方法
3思维风格量表的信度_效度评价

量表中各题项得分间的一致性属于内在一致性系数，一般来说系数在以上是可接受的最小信度值，效度分析有多种方法其测量结果反映效度的不同方面，内容效度又称表面效度或逻辑效度它。

信度和效度评价2017-07-13 17:25:50 | #1楼回目录

调查问卷信度和效度评价

一、信度分析

信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数来表示：大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性）、等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。

若以信度系数来表示信度的大校信度系数越大，表示测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度。学者DeVellis(1991)认为，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相当好）；0.80～0.90（非常好）。由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在0.80以上，0.70至0.80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0.70以上，0.60至0.70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下，应考虑重新修订量表或增删题项。

二、信度分析的方法主要有以下四种

1、重测信度法

这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。显然，重测信度属于稳定系数。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化。如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，这种方法也适用于态度、意见式问卷。由于重测信度法需要对同一样本试测两次，被调查者容易受到各种事件、活动和他人的影响，而且间隔时间长短也有一定限制，因此在实施中有一定困难。

2、复本信度法

复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信度属于等值系数。复本信度法要求两个复本除表述模式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。

3、折半信度法

折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特（Likert）量表。进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以确保各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh，即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式︰ru=2rhh/(1+rhh)求出整个量表的信度系数（ru）。

4、α信度系数法

Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为︰α=(n/n-1)*(1-(∑Si2)/ST2)其中，n为量表中题项的总数，Si2为第i题得分的

题内方差，ST2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是

量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。

5、信度检验步骤

检验信度步骤：Analyzescalereliabilitydatareductionfactor然后看Cronbach'sα系数。一般来说Cronbach’alpha系数在0.65以上是可接受的最小信度值。

三、效度分析

效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型︰内容效度（FaceValidity)、准则效度(CriterionValidity)和架构效度ConstructValidity)。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。

1、单项与总和相关效度分析

这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它

是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。

2、准则效度分析

准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。

3、结构效度分析

结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。架构效度分析所采用的方法是因子分析。有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的架构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本架构。透过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种架构。在因子分析的结果中，用于评价架构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。为了提升调查问卷的质量，进而提升整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。4、因子分析的SPSS过程

第一步：准备数据文件，打开对话框，加载观测变量。数据文件主要是由较多的（一般在10个以上）可观测变量组成，个案数应比较大。然后点击“Analyze”，

选择“DataReduction”中的“Factor”打开因子分析对话框，将参与分析的所有观测变量加载到“Variables”下边的方框中。

第二步：点击“Descriptives”设置描述性统计要求。这里关键的是要求输出因子分析适合度的检验，一般要求输出：计算相关系数矩阵（选中Coefficients）、相关系数显著性水平矩阵（选中Significancelevels）、反像相关矩阵检验(选中Anti-image)、KMO和巴特利特球形检验（选中KMOandBartlett’stestofsphericity）。

第三步:点击“Extraction”打开对话框设置因子提取方式。在界定因子提取方法中需要设置以下几个方面的参数：

(1)因子构造方法：大多数情况下认为因子是变量的线性组合，所以使用最多的是主成分分析法（Principalcomponents）;

(2)提取因子数（选中Numberoffactors后输入一个因子数），如果还无法确定可以不设定因子数，先以默认状态进行尝试性分析；

(3)在“Display”下选中“Unrotatedfactorsolution”和“Screeplot”以输出未经旋转的因子载荷矩阵、碎石图。执行之后根据输出信息确定提取因子数，比如根据碎石图来确定；

第四步：点击“Rotation”按钮打开选择因子载荷矩阵的旋转方法。一般使用最多的是正交旋转（选中Varimax）或斜交旋转方法（选中Promax）,其中斜交旋转速度快，所以大样本时多选此方法。同时可选中“Rotatedsolution”和“Loadingplot(s)”，以输出旋转后因子旋转矩阵、载荷散点图。

第五步：点击“Scores”设置因子得分计算方法。一般最多的是选择回归方法，由此可以计算每个因子分数并记录到数据文件中。为此,可在对话框中选中“Saveasvariables”，然后在计算方法中选择“Regression”或其他方法。还要选中“Displayfactorscorecoefficientmatrix”。

第六步：点击“Options”设置因子载荷系数的显示格式:

(1)选中“Sortedbysize”，则因子载荷系数按照大小顺序排列，并构成矩阵，使得在同一因子上具有较高载荷的变量排在一起，便于得到结论；

(2)选中“Suppreabsolutevalueslethan:”并在其后的方格中输入一个0～1间的一个数，则因子载荷矩阵中就不再显示那些小于这个数值的载荷系

数了，而只显示那些比此数值大的载荷值，从而使因子所解释的主要变量一目了然。

KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。

Kaiser给出了常用的kmo度量标准:0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。

调查表的的信度与效度评价方法2017-07-13 17:24:31 | #2楼回目录

调查表的的信度与效度评价方法

问卷调查法是教育研究中广泛采用的一种调查方法，根据调查目的设计的调查问卷是问卷调查法获取信息的工具，其质量高低对调查结果的真实性、适用性等具有决定性的作用。为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性，在形成正式问卷之前，应当对问卷进行试测，并对试测结果进行信度和效度分析，根据分析结果筛选问卷题项，调整问卷结构，从而提高问卷的信度和效度。

一、信度分析

信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：

1、重测信度法

同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测量。两次测量相距一般在两到四周之内。用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。

2、折半法。折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求

这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。

3、折半信度法折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特（Likert）量表。进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以保证各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh，即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式：

求出整个量表的信度系数（ru）。

4、α信度系数法

Cronbachα信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。

二、效度分析

效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型：内容效度、准则效度

和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。

1、单项与总和相关效度分析

表面效度（FaceValidity）。也称为内容效度或逻辑效度，指的是测量的内容与测量目标之间是否适合，也可以说是指测量所选择的项目是否“看起来”符合测量的目的和要求。主要依据调查设计人员的主观判断。这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。

2、准则效度分析

准则效度（CriterionValidity）。又称为效标效度或预测效度。准则效度是指量表所得到的数据和其他被选择的变量（准则变量）的值相比是否有意义。根据时间跨度的不同，准则效度可分为同时效度和预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，

使这种方法的应用受到一定限制。

3、结构效度分析

结构效度（ConstructValidity）。是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析所采用的方法是因子分析。最关心的问题是：量表实际测量的是哪些特征？在评价建构效度时，调研人员要试图解释“量表为什么有效”这一理论问题以及考虑从这一理论问题中能得出什么推论。建构效度包括同质效度、异质效度和语意逻辑效度。有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。

思维风格量表的信度_效度评价2017-07-13 17:23:59 | #3楼回目录

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中国卫生统计2016年10月第24卷第5期

思维风格量表的信度、效度评价

秦浩1林志娟2陈景武1

提要目的探讨思维风格量表在医学硕士中的适用性。方法对量表信度采用Chronbachs系数进行评价;

对量表效度采用探索性因子分析提出构想,在此基础上采用结构方程模型,对提出的构想进行验证。结果总量表的Chronbachs系数为083;通过探索性因子分析共提取6个公因子,此时的累积贡献率为7524%,对探索性因子分析提出的模型结构验证,两个主要的评价指标RMSEA=011,CFI=077。结论量表的信度、效度评价结果均较理想,即此量表适合对医学硕士的思维风格进行调查。

关键词思维风格量表医学硕士信度效度

在中国大陆采用斯腾伯格思维风格量表仅对中学生、大学生(本科生)进行了调查,分析结果表明此量表具有较高的信度、效度[1,2]。为更好地对医学硕士的思维风格进行调查,本研究以医学硕士为调查对象,对斯腾伯格思维风格量表进行信度、效度评价。

资料与方法

1研究对象以某医学院校在校医学硕士研究生为调查对象,他们不仅有刚毕业的本科学生,也有具有工作经历的执业医师,而且来自全国各地,可以很好地避免部分选择偏倚。

2预调查正式调查之前,先小范围(8个宿舍男女各半共32人)预调查,若预调查过程中发现问题,正式调查前要及时纠正,提高调查质量。

3调查的组织实施及质量控制本研究以流行病与卫生统计学专业的硕士研究生共12人担当调查员,调查实行负责制,并由于白天调查对象大都在教研室或医院,人员较分散,调查时间选择在晚上或吃饭时间。为了不致唐突,正式调查前2天,在研究生公告栏贴出公告阐明本次调查的意义、目的、时间,思维风格量表计算得分方法及各种思维风格类型的特点说明,最大限度地争取调查对象填写量表的主动性,以此提

高调查信息的可靠性。然后发放量表,由同学们独立完成量表,量表完成后要及时收回。

量表回收后据编号统一整理,为了进一步确保量表的可靠性,在简单检查的基础上对每份量表据量表本身的特点进行逻辑检查,剔出不合要求的量表。并采用EXCEL2000建立数据库。

4选择统计分析方法采用Chronbachs系数对量表进行信度评价;对量表效度评价的主要方面结构效度,采用探索性因子分析提出构想,然后在此基础上采用结构方程模型进行验证。所有的统计分析过程采用SAS80、LISREL854及SPSS115完成。

结果分析

1基本情况于2006年5月共发放量表250份,实际回收215份,数据完整且无逻辑错误的有效量表185份,有效率为86%。被调查者平均年龄为2675274岁,其中年龄最大的38岁,最小的22岁。

2对量表进行信度评价思维风格量表的每个分量表所有条目是共性、平行的,符合Chronbachs系数的应用条件。总量表的Chronbachs系数为083>07,达到信度要求,分量表的检验结果见表1。

表1思维风格量表的信度分析

调查本研究系数原手册系数

立法型073076

执法型075081

审判型074072

专制型051080

等级型080042

平等竞争型067081

无政府主义型050053

全局型局部型075078

048054

内倾型081077

外倾型084088

激进型088087

保守型088077

由表1可见,除专制型、等级型、平等竞争型与原手册相差较大外,其余风格类型的系数相差不大。

通常系数应达到07以上,本研究结果显示9种思维风格分量表的Chronbachs系数达到了07以上,此量表的信度较高。

3对量表进行效度评价

(1)探索性因子分析应用前的适合性检验

1山东省潍坊医学院预防医学系(261042);2山东省潍坊医学院基础部(261042)

ChineseJournalofHealthStatistics,Oct2016,Vol.24,No.5

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主要的检验包括:样本含量,本研究13个变量185个被调查者,按照探索性因子分析对样本含量的要求,本研究可以采用探索性因子分析;采用主成分法进行探索性因子分析对数据的分布特征没有特殊要求,本研究变量采用利克特式(Likert-type)7点计分,为有序分类资料,可进行主成分法因子分析;相关性检验,即bartlett球形检验或KMO检验,本研究检验结果:KMO=0567>05,Bartlett球形检验2=542832df=78,P<001,可认为相关矩阵为非单位

阵,以上检验结果均表明适宜采用探索性因子分析。

(2)探索性因子分析

本研究所有变量量纲、取值范围相同,为更多地利用数据信息,采用协方差矩阵分析。从累积贡献率、共同度、碎石图、尽可能少的公因子、因子意义更易解释等方面综合考虑,决定提取6个公因子。此时的累计贡献率为7524%,拟合优度(主要是共同度)的检验结果见表2。

表2提取6个公因子拟合优度检验结果

变量共同度

立法型059

执法型071

审判型083

专制型048

等级型053

平等竞争型078

无政府主义型064

全局型局部型091

035

内倾型093

外倾型081

激进型087

保守型088

为使变量与因子间的关系,因子的意义更加明朗,且保持因子间相互独立,进行方差最大正交旋转,结果见表3。

表3提取6个公因子并进行方差最大正交旋转因子负荷情况

VariableX12X1X5X6X7X9X10X11X13X2X3X4X8

Factor1083524072133052457-009447016638-006555027613029961-036543023664026549008621002767

Factor2

Factor3

Factor4

Factor5010518

Factor6013321

所得结果见表4,拟合优度检验结果见表5。

表4采用固定负荷法计算所得因子负荷的

参数估计值、标准误及t值

VariableX12

X1F1100046(008)605

X5037(008)487

X6080(017)483

X7X9

100038(010)382

X10X11

100-084(045)188

X13X2

100023(006)387

X3X4

100072(018)412

X8100

F2F3F4F5F6-003311-004193-037719010327

005578

013085022237

017922-009626023464000016025513

018849008057009070

-033341-005416

086862-004957-007633072986-004197052913018113

008679089737

000773

009835-004676-021869005092

003964

009642006349013037

019177-081461019528-001867-011725-002230005528013955-006363

001007023589000787

009270-010491078764-026155075789000432004006000027

023375-008425086851051831010862

001575035468094239

其中X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13分别代表立法型风格、执法型风

格、审判型风格、专制型风格、等级型风格、平等竞争型风格、无政府主义型风格、全局型风格、局部型风格、内倾型风格、外倾型风格、激进型风格、保守型风格。

由表3结合各个变量的含义对各个公因子进行命名:因子1为创造型思维风格;因子2为随心所欲型思维风格;因子3为倾向型思维风格;因子4为遵循传统型思维风格;因子5为评论型思维风格;因子6为全局型思维风格,即可用6大思维风格概括全部思维风格类型,本量表具有较好的构想效度。

(3)对探索性因子分析提出的结构进行验证

据变量与公因子的所属关系,建立结构方程模型A,主要是测量模型。本研究采用ML进行参数估计,公因子采用固定负荷法。结果显示:在计算变量X9、X13的误差时,模型不收敛,将它们进行固定;公因子2,表5模型A的主要拟合指标结果

拟合指标2(df)数值16187(52)

RMSEASRMRGFIAGFINNFI011

0097088

079

066

NFI

CFI

071077

两个主要的拟合指标:RMSEA=011不小于01,CFI=077不大于09。变量X11在因子3上t值小于2,即没有统计学意义,且变量X11在因子5上的修正指数(MI)为547>384,高于在其他因子上的;4数(I)为

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中国卫生统计2016年10月第24卷第5期

1636,大于其他的修正指数,但从专业知识上不能解释,不宜改为自由参数;变量X7在因子5上的修正指数为1699,大于其他的修正指数,但从专业知识上也不能解释,不宜改为自由参数;所有变量的标准拟合残差均小于196。综合考虑对变量X11归属于因子5,建立模型B。修改程序后得出变量X11归属因子5后t值仅为099,并且修改后模型B的拟合情况不如模型A,因此选择模型A,即探索性因子分析提出的结构得到验证。

讨论

1关于探索性因子分析

[3]

时,能够明确它们的轻重缓急,做事有条不紊。

(2)对量表进行效度评价

在比较不同效度评价指标的基础上(比如内容效度主要涉及量表语言表达的准确性,在编制量表时就已重视),本研究主要对其结构效度进行评价。研究前虽对量表的结构已了解,即分为5个维度13种思维风格,但因子分析是利用数据的相关信息,与这种结构是从不同的角度考虑的。本研究首先采用探索性因子分析,对量表的结构构想进行评价,并且在此基础上采用结构方程模型进行验证,避免了部分文章仅采用探索性因子分析评价量表结构效度的缺点。

对于探索性因子分析提出的初始模型,由两个主要的评价指标RMSEA=011>01(RootMeanSquareErrorofApproximation,近似误差均方根)、CFI=077<09(comparativefitindex,比较拟合指数)可知,此模型并不理想,需对模型修改,经综合考虑对变量X11在因子5上的固定参数该为自由参数,遗憾的是变量X11新的因子负荷系数的检验结果及两个主要的拟合指标RMSEA、CFI更不理想。模型A虽没达到比较好的模型要求(RMSEA<01、CFI>09),但相差较小,并且可从专业上得到合理的解释。因此,探索性因子分析提出的初始模型得到验证。

由评价结果可见,思维风格量表在医学硕士中具有较好的信度和效度,也就是说可以通过该量表对我国医学硕士进行调查,以了解他们的思维风格类型。

EvaluationofReliabilityandValidityofThinkingStylesInvento-ryQinHao,LinZhijuan, http://www.oh100.com/baogao partmentofPre-ventiveMedicine,WeifangMedicalCollege(261042),ShandongAbstractObjectiveTodiscusstheadaptabilityofThinkingStylesInventory(TSI)inmedicalpostgraduates.MethodsChronbachs

coefficientwasadoptedtoevaluatethereliabilityofTSI.Astovalidity,wefirstputforwardastructuralmodelbyexploratoryfactoranalysisandthenevaluateditsvaliditybystructuralequationmodel.ResultsChronbachscoefficientofthegeneralscalewas083.Sixcommonfactorswereselectedthroughexploratoryfactoranalysis,theircumulativevarianceexplained75.24%ofgeneralvariance, http://www.oh100.com/baogao nclusionBoththereliabilityandvalidityoftheinitiativescaleweregood,sotheinitiativeonewassuitableformeasuringthethinkingstyleofmedicalpost-graduates.

本研究在对量表进行信度、效度评价同时,对探索性因子分析的正确应用进行了探讨,比如样本含量、矩

阵的选择、确定公因子数方法等。目前因子分析所需样本含量的估计没有专用公式,有学者提出需达到变量数的10~20倍[4],也有学者认为至少在100以上。事实上,因子分析是基于相关系数矩阵的,只要样本相关系数稳定、可靠,则不必苛求太多的样本含量。因子分析是否成功,关键是协方差结构的可解释性,当变量间的相关性均较小时,即使扩大样本,也难以得到满意的结果。本研究同时考虑到其他的多元统计方法,通常情况下要求样本含量是变量数的5~10倍,也有部分学者认为应该是10~20倍,本研究185个被调查者符合样本含量的要求。

2对量表进行信度、效度评价[6,7]

对量表的应用分两种情况对待:其一,以往研究跟所要调查对象相同,并且信度、效度评价结果较理想的情况下,此次可不用进行信度、效度评价,直接对调查结果进行分析即可;其二,以往研究跟所要调查对象不同,或第一次对量表进行应用,首先应该对量表进行信度、效度评价。斯腾伯格思维风格量表在中国大陆虽已有应用,但只是局限在中学生、大学生(本科生),还没有对医学硕士进行调查,故应用前需对此量表进行信度、效度评价。

(1)对量表进行信度评价

在比较不同信度评价指标的基础上,本研究选用Chronbachs系数法。总量表及分量表的Chron-bachs系数均表明,此量表在调查医学硕士思维风格时信度较高。比较本研究与原手册Chronbachs系数,发现等级型风格分量表的Chronbachs系数明显高于原手册,专制型、平等竞争型风格分量表低于原手册,结合信度含义可知,在调查医学硕士时等级型风格分量表的内部一致性高;另外医学硕士在等级型风格得分(479)比专制型风格得分(392)、平等竞争型得风格分(352)高,由以上两方面结合等级型风格的[5]

KeywordsThinkingstylesinventory;Medicalpostgradu-ates;Reliability;Validity

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EvaluationandDecisionAnalysisofMethadoneMaintenanceTreatmentinGuangdongProvince.LinJun,LingLi,zhaoLil-i,etal.,FacultyofMedicalstatisticsandEpidemiology,SunYat-senUniversity(510080),Guangdong

AbstractObjectiveDevelopingMonteCarlosimulationby

usingaMarkovmodel,toanalysisthecost-effectivenessofMethadoneMaintenanceTreatmentinGuangdongProvincecommunity.MethodsEstablishingaMarkovdecision-makingmodel,andusingMonteCarlosim-ulationtoanalysisthecost-effectiveness.ResultsOnaveragetheex-penseofeachdrugusernotinmethadonetreatment(CTgroup)is1144thousandRMB.The95%CIis1012thousandRMBto1296thousandRMB.Theutilityis9.7QALY,and95% http://www.oh100.com/baogao st-Utilityratio(CEratio)is118thousandRMBperQALY,and95%CIis103to130thousandRMBperQALY.InMethadonemaintenancetreat-mentgroup(MMTgroup),thecostis819thousandRMB,and95%CIis624to1023thousandRMB.Theutilityis12.3QALY,and95%CIis10.4to14.2QALY.CEratiois67thousandRMBperQALY,95%CIis45to96thousandRMBperQALY.Theincrementcost-utilityratio(ICUR) http://www.oh100.com/baogao nclusionMonteCarlotrialsimu-lationcanestimatethedeviationofcostandutility,andcarryonthestatis-ticstest.Ithastheactiveeffectontheresultprediction.

KeywordsMarkovmodel;MonteCarlosimulation;Cost-utilityanalysis

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