KANO模型的信度效度分析是評(píng)估該模型在實(shí)際應(yīng)用中可靠性和有效性的重要環(huán)節(jié)。以下是對(duì)KANO模型信度效度分析的詳細(xì)闡述:
一、信度分析
信度分析主要評(píng)估測(cè)量結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性。在KANO模型的信度分析中,常用的方法是克隆巴赫α信度系數(shù)(Cronbach's alpha)分析法。
克隆巴赫α信度系數(shù):
是一套常用的測(cè)驗(yàn)可靠性的方法,依一定公式估量測(cè)驗(yàn)的內(nèi)部一致性,作為信度的指標(biāo)。它克服部分折半法的缺點(diǎn),是目前研究最常使用的信度指標(biāo),是測(cè)量一組同義或平行測(cè)驗(yàn)“總和”的信度。
在一般情況下,信度系數(shù)不會(huì)高到1.00.也不會(huì)降到0.00.而是在兩者之間。標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試的信度系數(shù)要求在0.90以上,課堂測(cè)試的信度系數(shù)則以0.70~0.80之間為可接受性系數(shù)。
信度分析步驟:
創(chuàng)建數(shù)據(jù)文件,并將數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入SPSS(或其他數(shù)據(jù)分析軟件)。
選擇“分析”→“標(biāo)度” →“可靠性分析”。
分析各個(gè)維度和總量的信度,并將結(jié)果列出一個(gè)表格。
根據(jù)CITC值和項(xiàng)刪除后的α系數(shù)判斷量表題目是否需要修改或刪除。若項(xiàng)刪除后的α系數(shù)比維度原有題目的α系數(shù)大,說明去掉該題后維度的信度提高了,這道題在該維度內(nèi)的一致性較差,需要?jiǎng)h除以提高量表的信度。
信度分析結(jié)果:
在KANO問卷中,若正向問題、反向問題和重要度問題三個(gè)分量表的總體Cronbach's系數(shù)均大于0.7.則說明總體的信度良好。
若每個(gè)分量表之中,各個(gè)維度的Cronbach's系數(shù)也均大于0.7.則說明各個(gè)維度之間的信度良好。
二、效度分析
效度分析主要評(píng)估測(cè)量結(jié)果是否準(zhǔn)確反映了所要測(cè)量的內(nèi)容。在KANO模型的效度分析中,常用的方法是因子分析法,包括KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗(yàn)和巴特利特(Bartlett)球度檢驗(yàn)。
KMO檢驗(yàn):
用于比較變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)。取值介于0到1之間。當(dāng)KMO值越接近于1時(shí),表示變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)平方和遠(yuǎn)大于偏相關(guān)系數(shù)平方和,即變量間相關(guān)性越強(qiáng);當(dāng)KMO值越接近于0時(shí),表示變量間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)平方和越接近于0.即變量間相關(guān)性越弱。
根據(jù)Kaiser給出的KMO數(shù)值標(biāo)準(zhǔn):0.9以上表示非常適合;0.8表示適合;0.7表示一般;0.6表示不太適合;0.5以下表示極不適合。
巴特利特球度檢驗(yàn):
根據(jù)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣的行列式得到。如果近似卡方值較大,且其對(duì)應(yīng)的相伴概率值小于顯著性水平(通常設(shè)定為0.05或0.5),則原始變量之間存在相關(guān)性,適合于作因子分析;反之,則不適合作因子分析。
效度分析步驟:
在SPSS中,選擇“分析”→“降維”→“因子分析”。
把所有主觀題選到“項(xiàng)目”中,點(diǎn)擊“描述”,選擇KMO和Bartlett’s檢驗(yàn)。
點(diǎn)擊“旋轉(zhuǎn)”,選擇最大方差法。
點(diǎn)擊“選項(xiàng)”,按大小排序。
分析顯著性和KMO值。顯著性小于0.05(或設(shè)定的顯著性水平),說明該問卷數(shù)據(jù)適用于做因子分析。然后看KMO值,判斷效度情況。
效度分析結(jié)果:
若KMO值大于0.7.則說明問卷的結(jié)構(gòu)效度良好。
因子分析的結(jié)果和問卷的維度劃分一致時(shí),說明問卷效度很好。如果旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣和維度劃分不一致,可能需要重新設(shè)計(jì)問卷或使用成熟的問卷重新發(fā)放。
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