做量表研究的人，或多或少都曾因?yàn)榱勘硇Ф炔贿_(dá)標(biāo)困擾過(guò)，尤其在很多研究領(lǐng)域并沒(méi)有特別權(quán)威的經(jīng)典量表可以引用。使用自制的量表來(lái)研究，容易信效度不達(dá)標(biāo)，那么如果遇到效度非常糟糕的情況時(shí)應(yīng)該怎么辦呢？

一、效度的標(biāo)準(zhǔn)

在解決效度低的這個(gè)問(wèn)題之前，我們不妨一起來(lái)回顧下，判斷效度達(dá)標(biāo)的指標(biāo)都有哪些。以使用探索性因子分析檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)效度為例：

（1）KMO>0.6、通過(guò)巴特萊球形檢驗(yàn)

SPSSAU效度分析中可自動(dòng)輸出KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)結(jié)果。

如果KMO值高于0.8，則說(shuō)明效度高；如果此值介于0.7~0.8之間，則說(shuō)明效度較好；如果此值介于0.6~0.7，則說(shuō)明效度可接受，如果此值小于0.6，說(shuō)明效度不佳(如果僅兩個(gè)題；則KMO無(wú)論如何均為0.5)。

通過(guò)Bartlett 球形度檢驗(yàn)意味著變量之間有一定的相關(guān)性，適合使用因子分析檢驗(yàn)效度。 

（2）分析項(xiàng)歸類(lèi)清晰

結(jié)構(gòu)效度分為兩種：一種是使用探索性因子分析的方法；另一種是使用驗(yàn)證性因子性分析。其中探索性因子分析適合非經(jīng)典量表使用。

比如說(shuō)預(yù)期有5個(gè)維度，但是分析后得到3個(gè)公因子，可能就是某些分析項(xiàng)預(yù)期與實(shí)際分析時(shí)出現(xiàn)了偏差，這時(shí)可以適當(dāng)刪減不合理的分析項(xiàng)，當(dāng)分析項(xiàng)與維度的劃分與專(zhuān)業(yè)意義上的內(nèi)在邏輯結(jié)構(gòu)基本一致，此時(shí)則說(shuō)明數(shù)據(jù)具有較好的效度。

通常分析項(xiàng)的在某個(gè)因子下的因子載荷系數(shù)絕對(duì)值>0.4，即認(rèn)為該分析項(xiàng)可以歸屬于這個(gè)因子下。

比如上表中的分析項(xiàng)d1，預(yù)期歸屬于因子5里，但實(shí)際在因子1里。此時(shí)就應(yīng)該移出d1重新分析。

（3）其他效度分析判斷指標(biāo)：共同度、相關(guān)系數(shù)矩陣等

如果變量相關(guān)性過(guò)高，可能會(huì)存在共線性問(wèn)題，區(qū)分效度較低等問(wèn)題；如果相關(guān)性太低，則說(shuō)明變量之間的內(nèi)在聯(lián)系比較弱，不適合進(jìn)行因子分析。通常共同度值>0.4即可。

共同度值可在效度分析結(jié)果中獲得，相關(guān)系數(shù)矩陣可通過(guò)SPSSAU【通用方法】--【相關(guān)】得到。

二、什么樣的數(shù)據(jù)是糟糕的數(shù)據(jù)

（1）怎么都劃分不清維度

（2）實(shí)際分析項(xiàng)歸類(lèi)與預(yù)期維度不同

（3）有很多共同度很低的題項(xiàng)

三、解決方案

（1）怎么都劃分不清維度

建議每次放入一個(gè)維度的題項(xiàng)，移出共同度低的問(wèn)題。重復(fù)以上操作，將每個(gè)維度分析一遍，確保每個(gè)維度內(nèi)部沒(méi)有太糟糕的題。然后再放入全部的題目，整體分析。這樣就可以看到維度之間劃分得是否清晰。

（2）實(shí)際分析項(xiàng)歸類(lèi)與預(yù)期維度不同

分析項(xiàng)歸類(lèi)與預(yù)期維度不同，是一個(gè)非常常見(jiàn)的問(wèn)題。

•  如果是采用經(jīng)典量表，可以用驗(yàn)證性因子分析CFA代替探索性因子分析EFA檢驗(yàn)量表效度。

CFA檢驗(yàn)流程輕參考：

https:///helps/questionnaire/cfa.html

• 如果是自制量表，且有一定的理論支持。想保持量表維度劃分不變。

建議每次放入一個(gè)維度的題項(xiàng)，移出共同度低的問(wèn)題。重復(fù)所有維度操作一遍，確保每個(gè)維度內(nèi)部沒(méi)有太糟糕的題。然后再放入全部的題目，整體做一遍。這樣就可以看到維度之間劃分得是否清晰。

如果仍然無(wú)法解決建議可增加樣本量，或重新收集數(shù)據(jù)修改量表內(nèi)容。

• 如果是自制量表，只是實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)有幾個(gè)維度且處于探索階段。

如果結(jié)果的維度劃分比較清晰，且符合專(zhuān)業(yè)知識(shí)認(rèn)知，建議以分析結(jié)果為準(zhǔn)，根據(jù)假設(shè)和結(jié)果，修正量表。

同樣的樣本數(shù)據(jù)，不同的分析思路，有可能出現(xiàn)結(jié)果不相同，但只要符合效度的思維概念即可。

（3）有很多共同度很低的題項(xiàng)

有很多共同度低的分析項(xiàng)，意味著分析項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)性較低，通常這時(shí)候分析項(xiàng)歸類(lèi)也不好。

此時(shí)建議可以從共同度最低的分析項(xiàng)開(kāi)始移出，依次分析直至刪除所有共同度小于0.4的項(xiàng)，需要來(lái)回多次進(jìn)行對(duì)比，找出最佳結(jié)果。

當(dāng)然，最根本的改善效度的方法，還是要做好預(yù)調(diào)研工作，保證數(shù)據(jù)收集質(zhì)量。設(shè)計(jì)量表時(shí)每個(gè)維度的題目最好有出處可尋。這樣做才能為后續(xù)分析工作提供便利。