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文檔簡介
1、<p> ATT測驗結(jié)構效度的驗證性因素分析</p><p> 【摘 要】文章應用結(jié)構方程模型的統(tǒng)計方法對ATT測驗進行了驗證性因素分析,對ATT測驗的結(jié)構效度進行了在烏魯木齊地區(qū)的驗證,結(jié)果表明學習適應性測驗(ATT)中學版對于烏魯木齊地區(qū)的中學生來說結(jié)構效度不高,達不到測量學的要求。有必要進行學習適應性測驗的本地化修訂。 </p><p> 【關鍵詞】ATT測驗;驗證性
2、因素分析;結(jié)構效度 </p><p> 結(jié)構效度是指一個測驗實際測到所要測量的理論結(jié)構和特質(zhì)的程度,或者說它是指測驗分數(shù)能夠說明心理學理論的某種結(jié)構或特質(zhì)的程度;是指實驗與理論之間的一致性,即實驗是否真正測量到假設(構造)的理論。 </p><p> 結(jié)構效度的概念最初是由美國心理學會(APA)、美國教育研究協(xié)會(AERA) 和美國國家教育測量協(xié)會(NCME) (1954) 聯(lián)合委員會
3、提出,發(fā)表于《心理測驗和診斷技術的技術建議》,本意是用于當測驗者所測屬性沒有確定的標準測量,而必須使用間接的測量來證實理論有效的時候。結(jié)構效度的出現(xiàn),可以看成是自比奈發(fā)明智力測驗以來,測驗領域中最為顯著的變化。它標志著測驗和歷史傳統(tǒng)與實用傳統(tǒng)徹底決裂,而且至今仍以顯著的方式改變著測驗事業(yè)。它關系到我們依據(jù)測試成績所做的對評價測試結(jié)果的解釋是否有意義并且恰當。而驗證性因素分析可以給出一些檢驗和指標,是對結(jié)構效度的檢驗不僅可以從單一的參數(shù)進
4、行,還可以從整體上進行檢驗,對潛在因素之間的關系進行分析。 </p><p><b> 一、研究方法 </b></p><p> ?。ㄒ唬┍辉嚒豸斈君R97中學高一、初一學生,共203人。其中有96人沒有通過測謊量表的測試。其中通過測謊量表的男生共有57人,女生50人。 </p><p> ?。ǘ┎牧稀!秾W習適應性測驗》(ATT)中學版。華
5、東師范大學周步成教授1991年5月修訂。 </p><p><b> 二、結(jié)果 </b></p><p> 驗證性因素分析:根據(jù)ATT測驗的手冊(中學版)的測驗構成的介紹可知,前120道試題可以提取12個潛變量,即12個內(nèi)容量表各為一個潛變量??紤]到120個觀測變量的模型巨大,不容易收斂。本研究首先用打包技術將12個維度打包成12個觀測變量。4個分量表作為潛變量。
6、 </p><p> ?。ㄒ唬┮蜃迂摵伞=?jīng)過結(jié)構方程模型的二階模型分析可知,各個觀測變量的因子負荷都是顯著不為0的。并且每一個觀測變量的因子負荷都大于或等于0.5。但是這個因子負荷是基于打包技術之上的因子負荷。將10道題打包成一道題會大大優(yōu)化模型的擬合度。也會大大提高新的觀測變量的因子負荷。 </p><p> ?。ǘM合度。要比較原始數(shù)據(jù)與再生矩陣是否擬合,我們需要用擬合指數(shù)來衡量。文
7、獻上先后出現(xiàn)了40多種擬合指數(shù),用來評價模型。但是,好的擬合指數(shù)應該與樣本容量無關,對模型中的錯誤非常敏感,懲罰冗余的復雜模型。Joreskog和Sorborn(1989)發(fā)明了GFI和AGFI來衡量模型的擬合優(yōu)度。這兩個指標減少對樣本容量的敏感性,它們反映的是樣本協(xié)方差矩陣和再生的協(xié)方差矩陣的相似程度。如果GFI和AGFI達到0.9 以上說明擬合良好。 </p><p> 表1 基于打包技術的驗證性因素分析的
8、模型擬合指數(shù) </p><p> 卡方自由度卡方/自由度 GFI AGFI RMSEA </p><p> 102.57 50 2.0514 0.86 0.78 0.10 </p><p> 卡方/自由度是直接檢驗樣本協(xié)方差矩陣和估計的協(xié)方差矩陣間的相似程度的統(tǒng)計量??ǚ?自由度的期望值為1.當卡方等于自由度的時候擬合最完美。越接近1擬合越好,在實際的研究中,
9、當卡方/自由度小于2時,就可以認為模型的擬合度是比較好的。從表1中的數(shù)據(jù)可以看到卡方/自由度大于2。擬合指數(shù)GFI和AGFI都小于0.9,RMSEA大于0.08,該模型不能被接受。因此,對于筆者所測量的當今的新疆烏市的中學生來說,該測驗的結(jié)構效度不夠好。 </p><p> ?。ㄈ┬拚笖?shù)。修正指數(shù)是模型修訂的一個常用的基于單變量的一個指標,其實質(zhì)上是呈現(xiàn)嵌套關系的兩個模型之間只變動一個參數(shù)的約束,所導致的兩個
10、模型的似然比卡方的變化(卡方)。結(jié)構方程模型軟件(比如 LISERL、AMOS)都能給出所有參數(shù)的修正指數(shù)。當某個參數(shù)的修正指數(shù)大于3.84(一個自由度的卡方檢驗的0.05顯著水平)或6.63(一個自由度的卡方檢驗的0.01的顯著水平),說明我們將這個參數(shù)設定為自由,將會導致模型的擬合指數(shù)發(fā)生顯著變化。從這個角度來說,最大的擬合指數(shù)大于6.63,則可以認為該模型的路徑結(jié)構不是很恰當。在實際研究中,也有人認為修正指數(shù)大于10,則認為測驗項
11、目測量了其他因素,至少是除了測量了所構想的因素之外,還測量其他因素。本次測驗12個觀測變量在4個潛變量的修正指數(shù)大于10的有2個。大于6.63的共有5個。大于3.84的共有7個。盡管筆者已經(jīng)用了打包技術處理了數(shù)據(jù),按理說模型應該擬合的很好。但是修正指數(shù)還是很高。說明該測驗對于目前新疆的樣本范圍內(nèi)的學生來說,不太適合。結(jié)構效度不高。有進一步修正的必要。 </p><p> ?。ㄋ模┠P偷臍埐罘治觥T贚ISREL8.
12、70程序末尾加上RS指令,系統(tǒng)就會輸出標準化Q型圖。在Q型圖中,如果圖形沿著45度斜線分布,則說明模型較好。由圖2可知,本研究中的Q型圖與45度斜線相差較遠,表明學習適應性測驗對于樣本范圍內(nèi)的學生來說是不合適的。有必要進一步修訂適合本地的中學生學習適應性測驗。 </p><p> 圖2 標準化殘差的Q型圖 </p><p><b> 參考文獻 </b></p
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