คำถามติดแท็ก psychometrics

Psychometrics มีการพัฒนาเป็นสาขาย่อยของจิตวิทยาที่จะกลายเป็นวิทยาศาสตร์ของการวัดลักษณะส่วนบุคคลที่ไม่สามารถสังเกตเห็นได้

2
รูปแบบการตรวจจับการโกงในการสอบแบบหลายคำถาม
คำถาม: ฉันมีข้อมูลเลขฐานสองสำหรับคำถามสอบ (ถูกต้อง / ไม่ถูกต้อง) บุคคลบางคนอาจเคยเข้าถึงชุดคำถามและคำตอบที่ถูกต้องมาก่อน ฉันไม่รู้ว่าใครเป็นใครหรืออะไร หากไม่มีการโกงคิดว่าฉันจะรูปแบบน่าจะเป็นของการตอบสนองที่ถูกต้องสำหรับรายการที่ผมผมiเป็นl o gฉันt ( ( pผม= 1 | Z) ) = βผม+ zล.โอก.ผมเสื้อ((พีผม=1|Z))=βผม+Zlogit((p_i = 1 | z)) = \beta_i + zที่βผมβผม\beta_iแสดงให้เห็นถึงความยากลำบากคำถามและZZzคือความสามารถแฝงของแต่ละบุคคล นี่คือรูปแบบการตอบสนองข้อสอบที่ง่ายมากที่สามารถประมาณได้ด้วยฟังก์ชั่นเช่น Rasch LTM ของ () ในอาร์นอกจากนี้ยังมีการประมาณการZ J (ที่เจดัชนีบุคคล) ของตัวแปรแฝงฉันมีการเข้าถึงการประมาณการแยกต่างหากQญของตัวแปรแฝงเดียวกันซึ่งได้มาจากชุดข้อมูลอื่นที่ไม่สามารถทำการโกงได้Z^JZ^J\hat{z}_jJJjQ^JQ^J\hat{q}_j เป้าหมายคือการระบุบุคคลที่น่าจะถูกโกงและสิ่งของที่พวกเขาถูกโกง คุณอาจใช้แนวทางอะไรบ้าง? βฉันβ^ผมβ^ผม\hat{\beta}_i , ซีเจและQญที่มีอยู่ทั้งหมดแม้จะเป็นครั้งแรกที่ทั้งสองจะมีอคติบางอย่างเกิดจากการโกง ตามหลักการแล้ววิธีแก้ปัญหาจะอยู่ในรูปแบบของการจัดกลุ่ม / การจัดกลุ่มความน่าจะเป็นแม้ว่าจะไม่จำเป็นก็ตาม แนวคิดเชิงปฏิบัติได้รับการต้อนรับอย่างสูงเช่นเดียวกับแนวทางที่เป็นทางการZ^JZ^J\hat{z}_jQ^JQ^J\hat{q}_j จนถึงตอนนี้ผมได้มีการเปรียบเทียบความสัมพันธ์ของคะแนนคำถามสำหรับคู่ของบุคคลที่มีสูงขึ้นเมื่อเทียบกับที่ลดลงQเจ- ซีเจคะแนน (ที่Qเจ- ซีเจเป็นดัชนีคร่าวๆของความน่าจะเป็นว่าพวกเขาโกง) …

2
ความน่าเชื่อถือระหว่างผู้ประเมินสำหรับข้อมูลอันดับหรือช่วงเวลา
วิธีการความน่าเชื่อถือระหว่างผู้ใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลลำดับหรือช่วงเวลา? ฉันเชื่อว่า "ความน่าจะเป็นร่วมกันของข้อตกลง" หรือ "คัปปา" ได้รับการออกแบบมาสำหรับข้อมูลเล็กน้อย ในขณะที่สามารถใช้ "Pearson" และ "Spearman" ได้ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับผู้ประเมินสองคน (แม้ว่าพวกเขาจะสามารถใช้งานได้มากกว่าสองผู้ประเมิน) มาตรการอื่นใดที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลลำดับหรือช่วงเวลาเช่นมากกว่าสองผู้ประเมิน

6
การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างเบื้องต้น
ฉันถูกเพื่อนร่วมงานขอความช่วยเหลือในเรื่องนี้ซึ่งฉันไม่รู้จริงๆ พวกเขาตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับบทบาทของตัวแปรแฝงในการศึกษาหนึ่งครั้งและผู้ตัดสินขอให้พวกเขาทำเป็นระเบียบใน SEM เนื่องจากสิ่งที่พวกเขาต้องการดูเหมือนไม่ยากเกินไปฉันคิดว่าฉันจะให้ช็อตเด็ด ... สำหรับตอนนี้ฉันแค่มองหาการแนะนำที่ดีเกี่ยวกับเรื่องนี้! Google ไม่ใช่เพื่อนของฉันในเรื่องนี้ ขอบคุณมากล่วงหน้า ... PS: ฉันอ่านการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างด้วยแพคเกจ sem ใน Rโดย John Fox และข้อความนี้โดยผู้เขียนคนเดียวกัน ฉันคิดว่านี่น่าจะเพียงพอสำหรับวัตถุประสงค์ของฉัน

5
เริ่มต้นอย่างไรกับการประยุกต์ใช้ทฤษฎีการตอบกลับข้อสอบและซอฟต์แวร์ที่จะใช้?
บริบท ฉันได้อ่านเกี่ยวกับทฤษฎีการตอบสนองของรายการและฉันคิดว่ามันน่าหลงใหล ฉันเชื่อว่าฉันเข้าใจพื้นฐาน แต่ฉันก็ยังสงสัยว่าจะใช้เทคนิคทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับพื้นที่นั้นได้อย่างไร ด้านล่างเป็นสองบทความที่คล้ายกับพื้นที่ที่ฉันต้องการใช้ ITR ใน: http://www.jstor.org/stable/4640738?seq=7 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21744971 อย่างที่สองคือสิ่งที่ฉันอยากจะขยายออกไป ณ เวลานี้ ฉันดาวน์โหลดโปรแกรมฟรีชื่อ jMetrik และดูเหมือนว่าจะใช้งานได้ดี ฉันคิดว่ามันอาจจะพื้นฐานเกินไปที่ IRT จะไป แต่ฉันไม่แน่ใจ ฉันรู้ว่าวิธีที่ "ดีที่สุด" น่าจะเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ R อย่างไรก็ตามฉันไม่รู้ว่าฉันสามารถใช้เวลาในการจัดการกับช่วงโค้งการเรียนรู้นั้นได้หรือไม่ โปรดทราบว่าเรามีเงินทุนสำหรับการซื้อซอฟต์แวร์ แต่จากสิ่งที่ฉันเห็นดูเหมือนจะไม่มีโปรแกรม IRT ที่ยอดเยี่ยม คำถาม คุณคิดอย่างไรกับประสิทธิภาพของ jMetrik คุณจะแนะนำให้ฉันใช้ IRT ต่อไปได้อย่างไร โปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับการสมัคร IRT คืออะไร? คุณใช้ IRT เป็นประจำหรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้นได้อย่างไร

4
วิธีการฉายเวกเตอร์ใหม่บนพื้นที่ PCA?
หลังจากทำการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ฉันต้องการฉายเวกเตอร์ใหม่ลงบนพื้นที่ PCA (เช่นค้นหาพิกัดในระบบพิกัด PCA) ผมได้คำนวณ PCA ในภาษา R prcompโดยใช้ ตอนนี้ฉันควรคูณเวกเตอร์ของฉันด้วยเมทริกซ์การหมุน PCA ควรจัดองค์ประกอบหลักในเมทริกซ์นี้เป็นแถวหรือคอลัมน์?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

3
การวิเคราะห์ปัจจัยของแบบสอบถามประกอบด้วยรายการลิเคอร์ต
ฉันใช้วิเคราะห์รายการจากมุมมองของไซโครเมท แต่ตอนนี้ฉันพยายามวิเคราะห์คำถามประเภทอื่น ๆ เกี่ยวกับแรงจูงใจและหัวข้ออื่น ๆ คำถามเหล่านี้อยู่บนสเกลของ Likert ความคิดเริ่มต้นของฉันคือการใช้การวิเคราะห์ปัจจัยเพราะคำถามถูกตั้งสมมติฐานเพื่อสะท้อนมิติพื้นฐานบางอย่าง แต่การวิเคราะห์ปัจจัยเหมาะสมหรือไม่ จำเป็นหรือไม่ที่จะต้องตรวจสอบคำถามแต่ละข้อเกี่ยวกับมิติข้อมูล มีปัญหากับการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อรายการ likert หรือไม่? มีบทความและวิธีการที่ดีเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีต่อ Likert และรายการหมวดหมู่อื่น ๆ หรือไม่?

2
การประเมินความน่าเชื่อถือของแบบสอบถาม: มิติรายการที่มีปัญหาและควรใช้อัลฟ่าแลมบ์ดา 6 หรือดัชนีอื่น ๆ หรือไม่?
ฉันกำลังวิเคราะห์คะแนนที่ได้รับจากผู้เข้าร่วมการทดลอง ฉันต้องการประเมินความน่าเชื่อถือของแบบสอบถามซึ่งประกอบด้วย 6 รายการที่มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินทัศนคติของผู้เข้าร่วมที่มีต่อผลิตภัณฑ์ ฉันคำนวณอัลฟ่าของครอนบาครักษาสิ่งของทั้งหมดในระดับเดียว (อัลฟาประมาณ 0.6) และลบทีละรายการ (ครั้งอัลฟาสูงสุดมีค่าประมาณ 0.72) ฉันรู้ว่าอัลฟาสามารถประเมินและประเมินค่าสูงไปน้อยได้ขึ้นอยู่กับจำนวนรายการและมิติข้อมูลของโครงสร้างพื้นฐาน ดังนั้นฉันจึงแสดง PCA การวิเคราะห์นี้พบว่ามีองค์ประกอบหลักสามประการที่อธิบายความแปรปรวนได้ประมาณ 80% ดังนั้นคำถามของฉันเกี่ยวกับฉันจะดำเนินการต่อไปได้อย่างไร ฉันต้องทำการคำนวณอัลฟ่าในแต่ละส่วนข้อมูลเหล่านี้หรือไม่ ฉันได้ลบรายการที่มีผลต่อความน่าเชื่อถือหรือไม่ นอกจากนี้การค้นหาบนเว็บฉันพบว่ามีการวัดความน่าเชื่อถืออีกอย่างหนึ่งคือ lambda6 ของ guttman ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการวัดนี้กับอัลฟ่าคืออะไร? แลมบ์ดามีคุณค่าที่ดีอย่างไร

4
การเพิ่มความแม่นยำของเครื่องไล่ระดับสีจะลดลงเมื่อจำนวนการทำซ้ำเพิ่มขึ้น
ฉันกำลังทดลองกับอัลกอริทึมของเครื่องเร่งการไล่ระดับสีผ่านcaretแพ็คเกจใน R ใช้ชุดข้อมูลการรับสมัครวิทยาลัยขนาดเล็กฉันใช้รหัสต่อไปนี้: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = 'cv', number = 5, summaryFunction=defaultSummary) grid <- expand.grid(n.trees = seq(5000,1000000,5000), interaction.depth = 2, shrinkage …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

3
คำอธิบายสำหรับค่าอัลฟาของครอนบาคมาจากที่ใด (เช่นแย่มากยอดเยี่ยม)
ดูเหมือนเป็นเรื่องธรรมดาที่จะอธิบายค่าอัลฟ่าของครอนบาชดังนี้ α≥ 0.9 ยอดเยี่ยม 0.7 ≤α <0.9 ดี 0.6 ≤α <0.7 ได้รับการยอมรับ 0.5 ≤α <0.6 แย่ α <0.5 ไม่สามารถยอมรับได้ คุณค่าเหล่านี้มาจากไหน ฉันไม่พบบทความวิจัยต้นฉบับที่อธิบายสิ่งเหล่านี้ แก้ไข: ฉัน 90% แน่ใจว่ามันขึ้นอยู่กับการประชุมเท่านั้นและไม่มีบทความวิจัยแบบดั้งเดิมที่สรุปไว้เหล่านี้

1
กำลังมองหาขั้นตอนผ่านตัวอย่างของการวิเคราะห์ปัจจัยเกี่ยวกับข้อมูลแบบแบ่งขั้ว (ตัวแปรไบนารี) โดยใช้ R
ฉันมีข้อมูลแบบแบ่งขั้วมีเพียงตัวแปรไบนารีเท่านั้นและเจ้านายของฉันขอให้ฉันทำการวิเคราะห์ปัจจัยโดยใช้เมทริกซ์สหสัมพันธ์ tetrachoric ก่อนหน้านี้ฉันสามารถสอนตัวเองถึงวิธีการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันตามตัวอย่างที่นี่และที่เว็บไซต์สถิติของ UCLAและเว็บไซต์อื่น ๆ เช่นนี้ แต่ฉันไม่สามารถหาขั้นตอนผ่านตัวอย่างของการวิเคราะห์ปัจจัยบน dichotomous ข้อมูล (ตัวแปรไบนารี) โดยใช้ R ฉันเห็นการตอบสนองของ chl ต่อคำถามที่ค่อนข้างคล้ายคลึงกันและฉันก็เห็นคำตอบของ ttnphnsด้วย แต่ฉันกำลังมองหาบางสิ่งที่สะกดได้มากกว่านี้อีกขั้นจากตัวอย่างที่ฉันสามารถใช้งานได้ ไม่มีใครที่นี่รู้ขั้นตอนดังกล่าวผ่านตัวอย่างของการวิเคราะห์ปัจจัยในตัวแปรไบนารีโดยใช้ R หรือไม่? อัปเดต 2012-07-11 22: 03: 35Z ฉันควรเพิ่มว่าฉันกำลังทำงานกับเครื่องมือที่กำหนดขึ้นซึ่งมีสามมิติซึ่งเราได้เพิ่มคำถามเพิ่มเติมและตอนนี้เราหวังว่าจะพบสี่มิติที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ขนาดตัวอย่างของเรามีเพียงและขณะนี้เรามี19รายการ ฉันเปรียบเทียบขนาดตัวอย่างและจำนวนรายการของเรากับบทความจิตวิทยาจำนวนหนึ่งและเราอยู่ในระดับล่างสุด แต่เราต้องการลองต่อไป แม้ว่านี่จะไม่สำคัญสำหรับขั้นตอนในตัวอย่างที่ฉันกำลังมองหาและตัวอย่างของ caracal ด้านล่างดูน่าทึ่งจริงๆ ฉันจะใช้วิธีของฉันผ่านมันโดยใช้ข้อมูลของฉันเป็นสิ่งแรกในตอนเช้าn = 153n=153n=153191919


3
ต้องมีคุณสมบัติตรงตามเกณฑ์ใดบ้างเพื่อสรุปว่า 'เอฟเฟกต์ฝ้า' เกิดขึ้นได้อย่างไร
ตามสารานุกรม SAGE ของวิธีการวิจัยทางสังคมศาสตร์ ... [a] เอฟเฟ็กต์เพดานเกิดขึ้นเมื่อการวัดมีขีด จำกัด สูงสุดที่ชัดเจนสำหรับการตอบสนองที่อาจเกิดขึ้นและความเข้มข้นของผู้เข้าร่วมจำนวนมากจะทำคะแนนที่หรือใกล้เคียงกับขีด จำกัด นี้ การลดทอนขนาดเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อใดก็ตามที่มีข้อ จำกัด ในลักษณะนี้ ... ตัวอย่างเช่นผลกระทบเพดานอาจเกิดขึ้นกับการวัดทัศนคติซึ่งคะแนนสูงบ่งบอกถึงทัศนคติที่ดีและการตอบสนองสูงสุดไม่สามารถประเมินผลในเชิงบวกได้มากที่สุด ... ทางออกที่ดีที่สุดในการแก้ไขปัญหาของผลกระทบเพดานคือการทดสอบนำร่องซึ่งจะช่วยให้ปัญหาที่จะระบุในช่วงต้น หากพบเอฟเฟกต์เพดาน[และ] การวัดผลลัพธ์คือประสิทธิภาพของงานงานนั้นสามารถทำได้ยากขึ้นเพื่อเพิ่มช่วงของการตอบสนองที่เป็นไปได้ 1 [เน้นเพิ่ม] ดูเหมือนว่าจะมีจำนวนมากของคำแนะนำและคำถาม ( และที่นี่ ) การจัดการกับข้อมูลการวิเคราะห์ซึ่งแสดงให้เห็นผลกระทบเพดานคล้ายกับที่อธิบายไว้ในใบเสนอราคาดังกล่าวข้างต้น คำถามของฉันอาจเรียบง่ายหรือไร้เดียงสา แต่ใครจะตรวจพบว่ามีเอฟเฟกต์เพดานติดอยู่ในข้อมูลได้อย่างไร กล่าวโดยเฉพาะว่าการทดสอบทางไซโครเมทถูกสร้างขึ้นและสงสัยว่าจะนำไปสู่เอฟเฟกต์เพดาน (การตรวจด้วยสายตาเท่านั้น) จากนั้นการทดสอบนั้นจะได้รับการแก้ไขเพื่อให้ได้ค่าที่มากขึ้น จะแสดงให้เห็นอย่างไรว่าการทดสอบที่ปรับปรุงแล้วได้ลบผลกระทบบนเพดานออกจากข้อมูลที่สร้างขึ้น? มีการทดสอบซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีผลกระทบเพดานในชุดข้อมูลแต่ไม่มีผลกระทบเพดานในชุดข้อมูลข ? วิธีการที่ไร้เดียงสาของฉันคือการตรวจสอบการกระจายเบ้และถ้ามันไม่เบ้สรุปได้ว่าไม่มีเอฟเฟกต์เพดาน มันง่ายเกินไปใช่ไหม? แก้ไข หากต้องการเพิ่มตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นฉันพูดว่าฉันพัฒนาเครื่องมือที่ใช้วัดคุณลักษณะแฝงxซึ่งเพิ่มขึ้นตามอายุ แต่ในที่สุดก็ถึงระดับและเริ่มลดลงเมื่ออายุมากขึ้น ฉันสร้างเวอร์ชันแรกซึ่งมีช่วง 1-14 ทำการนำร่องบางส่วนและพบว่าดูเหมือนว่าอาจมีเอฟเฟกต์เพดาน (จำนวนการตอบสนองที่มากหรือใกล้ 14 มากที่สุด .. ฉันสรุปได้เพียงแค่โดย ดูข้อมูล แต่ทำไมมีวิธีใดที่เข้มงวดในการสนับสนุนการอ้างสิทธิ์นั้น จากนั้นฉันทบทวนการวัดเพื่อให้มีช่วง …

2
จะแปลงข้อมูลลำดับจากแบบสอบถามเป็นข้อมูลช่วงเวลาที่เหมาะสมได้อย่างไร
มีวิธีการที่ตรงไปตรงมาในการแปลงข้อมูลระดับลำดับเป็นระดับช่วงเวลา (เช่นเดียวกับที่มีสำหรับการทำรอบทางอื่น ๆ )? และสามารถใช้งานได้ใน Excel หรือ SPSS? มีข้อมูลพูดว่า: 10 คำถามเกี่ยวกับระดับลำดับ (กล่าวว่าขนาด 0-5 ที่ 0 = "ไม่ได้เลย", 5 = "ตลอดเวลา") ฉันต้องการที่จะเปลี่ยนพวกเขาเพื่อให้พวกเขาสามารถได้รับการปฏิบัติที่เหมาะสม ข้อมูลระดับช่วงเวลาสำหรับจุดประสงค์ในการทดสอบพารามิเตอร์ (การแจกแจงแบบปกติการทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์จากคำถาม) จะขอบคุณอย่างยิ่งสำหรับคำตอบ!

4
จะคำนวณความสัมพันธ์ระหว่าง / ภายในกลุ่มของตัวแปรอย่างไร
ฉันมีเมทริกซ์จำนวน 1,000 การสังเกตและ 50 ตัวแปรแต่ละตัววัดในระดับ 5 จุด ตัวแปรเหล่านี้ถูกจัดกลุ่มเป็นกลุ่ม แต่มีจำนวนตัวแปรไม่เท่ากันในแต่ละกลุ่ม ฉันต้องการคำนวณสหสัมพันธ์สองประเภท: ความสัมพันธ์ภายในกลุ่มของตัวแปร (ในลักษณะ): การวัดว่าตัวแปรภายในกลุ่มของตัวแปรกำลังวัดสิ่งเดียวกันหรือไม่ ความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มของตัวแปร: การวัดบางอย่างสมมติว่าแต่ละกลุ่มสะท้อนลักษณะโดยรวมหนึ่งลักษณะว่าแต่ละลักษณะ (กลุ่ม) เกี่ยวข้องกับลักษณะอื่น ๆ อย่างไร ลักษณะเหล่านี้เคยถูกจำแนกออกเป็นกลุ่ม ฉันสนใจที่จะหาความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่ม - เช่นสมมติว่าลักษณะภายในกลุ่มกำลังวัดลักษณะพื้นฐานเดียวกัน (หลังจากเสร็จสิ้น # 1 ด้านบน - อัลฟ่าของครอนบาค) มีความสัมพันธ์กันหรือไม่? ไม่มีใครมีคำแนะนำสำหรับการเริ่มต้นหรือไม่

2
การระบุคำถามที่ไร้ประโยชน์จากแบบสอบถาม
ฉันกำลังพัฒนาแบบสอบถาม เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของฉันต้องการใช้วิธีการทางสถิติ ฉันต้องการกำจัดคำถามที่มีคำตอบเหมือนกันเสมอ ซึ่งหมายความว่าผู้เข้าร่วมเกือบทั้งหมดให้คำตอบเดียวกันกับคำถามเหล่านั้น ตอนนี้คำถามของฉันคือ: ศัพท์เทคนิคใดสำหรับคำถามที่ไร้ประโยชน์ซึ่งคำตอบนั้นเหมือนกันเสมอจากบริบทการใช้งานเสมอ วิธีการระบุคำถามดังกล่าวมีอะไรบ้าง

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.