5.1.2　问卷的前测

为了提高问卷的信度与效度，保证问卷的可行性，在正式调研之前需要进行问卷前测，因此本研究进行了小规模访谈和预调研。

在初始问卷形成后，本研究首先进行了个案访谈，以面对面交流的形式与网络电视的使用者进行了小规模的访谈，11位访谈对象主要为大学本科生、研究生和高校教师等。通过小规模的访谈发现，本研究的理论模型总体上合理，测量指标选取完整全面。但是在问卷的一些问项的措辞表述方面不太清楚，个别问项容易导致歧义，还有个别问项受访者难以准确计算。本研究因此对问卷的不当用词、个别测量单位进行了相应的调整和修改，使问卷在明确性和准确性方面得到提升，并使每个问项的表述更容易理解。

然后本研究主要对高校学生和高校教师进行了小规模的问卷调查，共发放问卷100份，回收98份，有效问卷92份，有效问卷回收率为92%。在前测研究中，本研究主要通过两个方面进行筛选变量的测量问项:探索性因子分析和信度分析。

1)效度分析

效度(validity)即测量的正确性，指测验或其他测量工具确实能测到其所欲测量的构念之程度^[1]。效度的评估方法主要有两个策略，判断法和实证法，判断法着重于测量特性与质的评估，而实证法则根据具体客观的量化指标来进行效度的评估，数据效度评估中往往是结合两种策略进行的。判断法主要是对内容效度的评估，内容效度强调测量内容的广度、涵盖性与丰富性。在应用结构方程模型的实证研究中，研究界普遍认为没有理论基础的假设模型是脆弱的、不完整的(Hair et al.，1988)。本研究的测量规格，主要根据TAM、TRA、TPB、IDT等不同理论进行编写量表，尽力达成测量面向的完整覆盖，并且这些理论在科技采纳行为研究中久经验证，具有很高的有效性。因此就内容而言，本研究具有一定程度的内容效度。

实证效度分析主要是进行构思效度的策略，主要分析方法是因素分析。但是进行因素分析有一定的条件，Comrey(1973)建议样本数在200以下不宜进行因素分析，样本数宜大于300。如果研究的总体具有相当的同质性(如学生样本)，变量数目不多，样本数可以介于100到200之间。Gorsuch(1983)建议样本数最少为变量数的5倍，且大于100。由于本研究变量较多，且预调查范围有效，不满足因素分析的前提条件，不适合进行因素分析，因而因素分析将在后续章节进行。(www.daowen.com)

2)信度分析

信度即测量的可靠性，测量结果的一致性或稳定性。为了确保所有变量测量题目在其所属因子中，均有高度的一致性，本研究接着进行Cronbach's alpha信度分析。

本研究采取SPSS16.0(英文版)的Reliability Analysis模块测量Cronbach's alpha系数，整个量表的信度系数Alpha(内部一致性系数)为0.9006，属于高信度系数，表明量表总体具有相当的同质性。信度评估除了针对整份量表来进行检测之外，还必须就不同的分量表来进行。根据已有探索性研究(Nunnally，1978)所采用标准，若该变量的Cronbach's alpha内部一致性值均大于0.7才保留，同时，若发现将某一题目删除后反而会显著增加其内部一致性者，则该题亦删除不用。

从表5-1可见，92个样本的数据分析结果反映，本研究8个变量的内部一致性系数均在0.7以上。总之本研究的测量量表有良好的内部一致性。

表5-1　前测中变量的Cronbach's alpha系数