题目
(单选题)如果市场调查中的研究假设不确定或根本就没有现成的研究假设,在对量表的结构效度进行评价时最好采用()内容效度系数法结构方程模型法探索性因子分析法验证性因子分析法
(单选题)如果市场调查中的研究假设不确定或根本就没有现成的研究假设,在对量表的结构效度进行评价时最好采用()
内容效度系数法
结构方程模型法
探索性因子分析法
验证性因子分析法
题目解答
答案
如果市场调查中的研究假设不确定或根本就没有现成的研究假设,在对量表的结构效度进行评价时最好采用"探索性因子分析法"。
探索性因子分析(Exploratory Factor Analysis,简称EFA)是一种用来发现数据中潜在的结构和关系的统计方法。它可以帮助研究者理解量表中的因素结构,即将多个观测指标归纳到几个潜在的因素或维度上。当研究假设不确定或没有现成的研究假设时,探索性因子分析可以提供一种无假设的方式来探索量表的结构,从而确定量表中的潜在因素。
其他选项:
- 内容效度系数法(Content Validity Coefficient)主要用于评估量表的内容效度,即量表能否全面、准确地反映所要测量的内容。但它并不适用于评价量表的结构效度。
- 结构方程模型法(Structural Equation Modeling,简称SEM)和验证性因子分析法(Confirmatory Factor Analysis,简称CFA)都是用于验证量表的结构效度的方法,但它们需要事先有明确的研究假设,并且需要构建一个预先设定的模型进行检验。在没有确定的研究假设的情况下,使用这两种方法可能不合适。
因此,正确答案是"探索性因子分析法"。探索性因子分析可以帮助揭示量表中的潜在因素结构,在没有确定的研究假设时进行结构效度评价是比较合适的选择。
解析
步骤 1:理解量表结构效度评价方法
量表的结构效度是指量表能够准确反映所要测量的潜在结构或维度的程度。在评价量表的结构效度时,需要选择合适的方法来揭示量表中的潜在因素结构。
步骤 2:分析不同方法的适用性
- 内容效度系数法主要用于评估量表的内容效度,即量表能否全面、准确地反映所要测量的内容。但它并不适用于评价量表的结构效度。
- 结构方程模型法和验证性因子分析法都是用于验证量表的结构效度的方法,但它们需要事先有明确的研究假设,并且需要构建一个预先设定的模型进行检验。在没有确定的研究假设的情况下,使用这两种方法可能不合适。
- 探索性因子分析法是一种用来发现数据中潜在的结构和关系的统计方法。它可以帮助研究者理解量表中的因素结构,即将多个观测指标归纳到几个潜在的因素或维度上。当研究假设不确定或没有现成的研究假设时,探索性因子分析可以提供一种无假设的方式来探索量表的结构,从而确定量表中的潜在因素。
步骤 3:选择最合适的评价方法
在没有确定的研究假设时,探索性因子分析法是评价量表结构效度的最佳选择,因为它可以揭示量表中的潜在因素结构,而不需要事先有明确的研究假设。
量表的结构效度是指量表能够准确反映所要测量的潜在结构或维度的程度。在评价量表的结构效度时,需要选择合适的方法来揭示量表中的潜在因素结构。
步骤 2:分析不同方法的适用性
- 内容效度系数法主要用于评估量表的内容效度,即量表能否全面、准确地反映所要测量的内容。但它并不适用于评价量表的结构效度。
- 结构方程模型法和验证性因子分析法都是用于验证量表的结构效度的方法,但它们需要事先有明确的研究假设,并且需要构建一个预先设定的模型进行检验。在没有确定的研究假设的情况下,使用这两种方法可能不合适。
- 探索性因子分析法是一种用来发现数据中潜在的结构和关系的统计方法。它可以帮助研究者理解量表中的因素结构,即将多个观测指标归纳到几个潜在的因素或维度上。当研究假设不确定或没有现成的研究假设时,探索性因子分析可以提供一种无假设的方式来探索量表的结构,从而确定量表中的潜在因素。
步骤 3:选择最合适的评价方法
在没有确定的研究假设时,探索性因子分析法是评价量表结构效度的最佳选择,因为它可以揭示量表中的潜在因素结构,而不需要事先有明确的研究假设。