理论教育 数据质量分析技巧与方法

数据质量分析技巧与方法

时间:2023-06-10 理论教育 版权反馈
【摘要】:为避免该问题的出现,本研究主要采取被调查者匿名回答问卷、在问卷中设置多重问项等方法,对样本数据的质量进行预防性流程控制。与此同时,本研究进一步采用Harman的单因子分析方法,对样本数据进行共同方法偏差检验。对全部测量问项的探索性因子分析结果显示,在未旋转时得到的第一个主成分所占有的载荷量为27.18%,低于40%的通行标准。

数据质量分析技巧与方法

(1)同源方差分析

考虑到以问卷调查为单一来源的被调查者自述型样本数据,有可能会出现共同方法偏差(Common Method Bias)现象,即同源方差问题。为避免该问题的出现,本研究主要采取被调查者匿名回答问卷、在问卷中设置多重问项等方法,对样本数据的质量进行预防性流程控制。与此同时,本研究进一步采用Harman的单因子分析方法,对样本数据进行共同方法偏差检验。对全部测量问项的探索性因子分析结果显示,在未旋转时得到的第一个主成分所占有的载荷量为27.18%,低于40%的通行标准。由此可见,样本数据的同源方差问题在本研究中并不是很严重。

(2)信度和效度分析

本研究主要使用SPSS20.0和AMOS20.0软件,通过验证性因子分析(EFA)等统计分析方法,对样本数据进行信度和效度检验,分析结果显示(见表5-1):各变量的Cronbach'sα系数均大于0.8,说明测量量表具有较好的内部一致性;所有问项在其所属变量上的标准化载荷系数均大于0.6,t值均大于2.0,组合信度CR值均大于0.8,平均提取方差AVE均大于0.6;测量模型的各拟合指数也均基本符合要求,显示模型拟合良好。由此可见,本研究使用的测量量表具有较好的信度和效度,关系模型和研究假设具有一定的合理性,可以对各变量之间的作用关系做进一步分析。(www.daowen.com)

表5-1 各变量的验证性因子分析和信度、效度检验结果表

拟合指数:χ2=264.758(p=0.000),χ2/df=2.068,RMSEA=0.068,NFI=0.840,CFI=0.909,GFI=0.885。

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