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        本帖最后由 数据分析小白edu 于 2020-8-6 15:19 编辑

        内容分析中的效度类型包含一种较弱类型的效度和四种较强类型的效度较弱类型效度:表面效度
        较强类型效度:建构效度(收敛效度、区别效度)、假设效度、预测效度、语义效度
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        共 7 个关于本帖的回复 最后回复于 2020-8-7 11:27

        沙发
        数据分析小白edu 初级会员 发表于 2020-8-6 14:56:01 | 只看该作者
        本帖最后由 数据分析小白edu 于 2020-8-6 15:20 编辑

        表面效度或许是效度的诸种类型中最弱的一种,它衡量研究者对概念的定义与他们用于测量这些概念所定义的类目之间的一致性。
        一个类目表面效度的高低,取决于它能否策略所需要策略的构念。

        即使得到一些专家的认可,表面效度也因只涉及单一变量,仍然是一种比较薄弱的强度类型。更强的效度类型涉及到更多的变量。


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        板凳
        数据分析小白edu 初级会员 发表于 2020-8-6 15:42:39 | 只看该作者
        将内容分析数据与一些外部标准进行比较,可以取得更强的效度。以下列举四种与此相关的外在效度类型。
        1,建构效度,测量的是同一构念的不同策略结果的相关程度。因此,建构效度需要构念在不同的测量活方法中具有普遍性。研究者进一步将建构响度区分为收敛效度与区别效度。
        当一个策略与对同一构念的其他策略相关(收敛效应),而且与对不同构念的测量不相干(区别效应)时,这个测量就具有很高的建构效度。

        2,假设效度,它衡量变量之间的一致性,以及这些变量间的关系与理论的一致性。如果一个测量具有假设效度,那么它与其他变量之间的关系会按预期的方式呈现。

        3,预测效度,它衡量对研究外部的事件或条件的预测与实际发生的时间或条件相一致的程度。这些预测可能关注未来、过去(后续效应)活现在的事件。预测效度是强有力的,因为从数据做出的推论可以被成功推广到研究者所不能直接控制的领域。

        4,语义效度,单词或其他编码单位的分类若具有语义效度,则相似含义的编码单位会被分入同一类目。当熟悉某种语言和文本的人检验归入统一类目的单词(或其他单位)列表时,认为列表中的单词具有相似的语义或内涵,那么这种分类就具有语义效度。
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        地板
        马涌河畔 中级会员 发表于 2020-8-6 16:58:44 | 只看该作者
        之前有个帖子, 以两斤白糖的比喻来说明如何理解信度和效度, 挺直观的。

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        5#
        wangyong 版主 发表于 2020-8-6 17:01:35 | 只看该作者
        马涌河畔 发表于 2020-8-6 16:58
        之前有个帖子, 以两斤白糖的比喻来说明如何理解信度和效度, 挺直观的。

        ...

        还能找到这篇帖子吗,想看一下
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        6#
        马涌河畔 中级会员 发表于 2020-8-6 17:02:35 | 只看该作者
        本帖最后由 马涌河畔 于 2020-8-6 17:04 编辑
        wangyong 发表于 2020-8-6 17:01
        还能找到这篇帖子吗,想看一下

        如何直观理解信度、效度及两者关系?(https://www.zhihu.com/question/53181833/answer/353298799)
        信度与效度可以简单的概括为“两斤白糖”,两斤是信度,白糖是效度。如果测出来的是一斤半或者是两厘米,那就说明信度有问题。如果测出来的是盐巴或者大米,不是我们想要的白糖,那就是效度的问题。

        就是上面这篇。


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        7#
        wangyong 版主 发表于 2020-8-6 17:11:13 | 只看该作者
        马涌河畔 发表于 2020-8-6 17:02
        如何直观理解信度、效度及两者关系?(https://www.zhihu.com/question/53181833/answer/353298799)
        信度与 ...

        谢谢
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        8#
        王建国 中级会员 发表于 2020-8-7 11:27:48 | 只看该作者
        这篇帖子介绍的内容分析中的信度:https://www.gooseeker.com/doc/thread-17945-1-1.html
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