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标题: 数学建模如何对模型的可信度进行分析 [打印本页]

作者: 亚澈 时间: 2013-8-16 15:10
标题: 数学建模如何对模型的可信度进行分析
一般建模都要对可信度及模型啥的进行评价吧具体使用什么方法跪谢诸位大神~

作者: 袁海亮 时间: 2013-8-16 15:59
本帖最后由袁海亮于 2013-8-16 16:48 编辑

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）。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方式不同外，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
Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：

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其中，ｋ为评估项目数，r 为ｋ个项目相关系数的均值，克朗巴哈α系数在0-1之间。
经验上，如果克朗巴哈系数大于0.9，则认为量表的内在信度很高；如果克朗巴哈系数大于0.7小于0.8，则可以认为量表设计存在问题，但是仍有一定参考价值；如果克朗巴哈系数小于0.7,则认为量表设计上存在很大的问题，应该重新设计。但是不容忽视的问题是，当相关系数的均值一定时，项目数较大也会得到较高的克朗巴哈系数。此时，克朗巴哈系数存在扩大内在信度的趋势。因此，有时候应结合其他指标进行综合分析。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。

具体采用那种因题目的不同而异一般可以用SPSS用模型进行信度分析

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