区分效度，如何检验区别效度是要用AMOS还是用SPSS

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1，如何检验区别效度是要用AMOS还是用SPSS
2，不知道amos和spss做出来的区分效度有什么区别
3，如果某测验区分效度高那么该测验与其他测验的相关系数低对吗
4，区分效度可以推出构想效度
5，convergent validity 什么意思量表
6，什么是区分效度

1，如何检验区别效度是要用AMOS还是用SPSS

显变量用SPSS，潜变量模型用Amos、Mplus等，还可以考虑SmartPLS。（南心网区别效度检验）

SPSSAU可以检验区分效度。相比AMOS或SPSS都要简单。

aoms做的阿再看看别人怎么说的。

如何检验区别效度是要用AMOS还是用SPSS

2，不知道amos和spss做出来的区分效度有什么区别

要看你用什么方法来做了，SPSS的区分效度一般是用相关系数来做的，这种方法是不考虑测量误差的，因此结果不如Amos的可靠。

要看你用什么方法来做了，spss的区分效度一般是用相关系数来做的，这种方法是不考虑测量误差的，因此结果不如amos的可靠。（南心网 amos区分效度的检验）

不知道amos和spss做出来的区分效度有什么区别

3，如果某测验区分效度高那么该测验与其他测验的相关系数低对吗

如果“其他测验”在理论上和该测验的内容不同，则这句话就是对的。因为区分效度的意思就是某个测验能够和测量不同特质的其他测验区分开来，比如某个数学测验区分效度高，则其得分应该和语文测验相关低。如果其他测验指的是测量相同特质的不同测验，则此时所测的是汇聚效度，比如瑞文智力测验的得分应当和韦氏智力测验得分相关高，因为都是测智力的问卷。

如果某测验的信度系数是0.8，那么该测验中真分数造成的变异占（）a.80% b.20% c.64% d.36%答案a

如果某测验区分效度高那么该测验与其他测验的相关系数低对吗

4，区分效度可以推出构想效度

这个答案是正确的。。对于效度分为内容效度，构想效度和实证效度对于内容效度采用的测量方法是1.逻辑分析法 2. 统计分析法，3.再测法对于构想效度采用的测量方法包括 1.通过内容效度测量，2.通过区分效度法来测量 3.通过相容效度法来测量 4。因素分析法 5.实证效度来测量 6.多种特质矩阵法（就是区分效度和相关效度法的结合）对于实证效度采用的测量方法包括：1.区分法 2.相关法 3. 命中率法题目中的区分效度就是构想效度测量方法中的一种。再补充一句，这个构想效度是实验设计里头的称呼，在测量学中是成为结构效度。根据他们的定义，我觉得实质是一样的，只是在不同领域中的不同称呼而已。[]

区分效度，又叫区别效度。简单的说，就是测验在测东西时，能够区分出不同因素的效度。具体一点，比如测特质a和特质b，如果a和b本身是很相像的两种因素，那么区别效度就不明显，就小；如果a和b本身很不一样，那么区别效度就很明显，很大。希望你能有点明白。

5，convergent validity 什么意思量表

convergent validity收敛效度convergent validity同证效度，聚合效度; .很高兴为你解答！如有不懂，请追问。谢谢！

区分效度（discriminant validity）:在一项测验中，如果你可以在统计上证明那些理应与你的建构（construct）不存在相关性的指标确实同建构没有相关，那么这项测验便具有区分效度。例如，如果你的理论宣称创意性（creativity）和智力（intelligence）有很大区别，那么相关测验中的创意性得分就应和智力表现出没有关系。区分效度discriminant validity区分效度（discriminant validity）指在应用不同方法测量不同构念时，所观测到的数值之间应该能够加以区分。在检验聚合效度（convergent validity）和区分效度时，最常用的统计方法是多特质-多方法模型（multi-traits multi-methods，mtmm）。mtmm方法得到的证据具有较强的说服力，但它的设计较为复杂，操作较为困难。而运用sem方法则比较直接，对样本要求相对较低，尤其适用于在没有开发新量表时，检验研究模型中各个变量测量间的区分效度。

6，什么是区分效度

区分效度：在一项测验中，如果可以在统计上证明那些理应与预设的建构不存在相关性的指标确实同此建构没有相关，那么这项测验便具有区分效度。例如，如果一项测验的理论假设创意性和智力有很大区别，而相关测验中的创意性得分和智力没有显著相关关系，那么就可以认为这项测验具有良好的区分效度。构思效度要求一个有效的测验不仅应与其他测量同一构思的测验有相关，而且还必须与测量不同构思的测验无相关，前者即是聚合效度，后者则是区分效度。扩展资料：检验都要用到相关分析的方法，需要检验构思效度的目标测验与其他测验的相关就是区分效度系数，相关系数越大，聚合效度越大，区分效度越小。在检验聚合效度和区分效度时，最常用的统计方法是多特质-多方法模型，得到的证据具有较强的说服力，但它的设计较为复杂，操作较为困难。而运用SEM方法则比较直接，对样本要求相对较低，尤其适用于在没有开发新量表时，检验研究模型中各个变量测量间的区分效度。参考资料：百度百科----区分效度

一、效度效度是指一个测验或测量工具能真实地测量出所要测量的事物的准确性。效度强调的是准确性。例如：1、老师想要测量小学二年级学生的语文水平如何，拿来一张适合二年级水平的试卷进行测试，说明该测试效度较高。2、老师想要测量小学二年级学生的语文水平如何，但拿了三年级的英语试卷，说明该测试的效度低。二、信度信度主要指测验结果的前后一致性程度。也就是说多次测量结果相似或者相近。多次测试结果稳定性的体现。例如：1、老师拿同一张试卷测试所教两个班级，测试结果相似，那么说明该测试信度较高。2、小明早上起来用家里的电子秤称体重为45公斤，中午也是59公斤，说明该测试的效度低。效度和信度主要区别：效度是否高主要测量工具能真实地测量出所要测量的事物的准确性，而判断正确的标准就是测量工具是否可靠，比如：老师想要测量小学二年级学生的语文水平如何，但拿了三年级的英语试卷，这个测量工具—试卷就是不可靠的，因为三年级的英语试卷不能准确测量出二年级的语文水平，测量工具不可靠，说明准确性不高，从而效度低。信度主要的多次测量做对比，因此它测量的结果常常是两个以上，比如上述例题中，两个平行班级的最终测试结果、早上和中午的体重数值，这都是有两个结果，这样才能进行对比，通过对比来判断测量结果的相似性，如果相似性程度高，说明信度高，如果相似性程度低，说明信度低。

区分效度，又叫区别效度。简单的说，就是测验在测东西时，能够区分出不同因素的效度。具体一点，比如测特质A和特质B，如果A和B本身是很相像的两种因素，那么区别效度就不明显，就小；如果A和B本身很不一样，那么区别效度就很明显，很大。希望你能有点明白。

楼上讲的差不多，在心理测量中区分效度是指对一个因素的两个或多个层次测量区分效度，如一个色盲量表，能够很好的区分出色盲和非色盲，这样的量表的区分度就高。在统计过程中可以用各层次间相关统计来检查区分效度。

是指把一个新的测验与另外的一个与这个测验所测对象不同的高效度测验进行相关分析如果相关高则说明这个测验效度不高