可以不做,主要看论文导师的要求。如果是本科论文,老师的要求多数没有如此严格。若是硕士论文,从学术的角度来说,聚合效度和区别效度是做结构方程所需要的步骤,大概率是要做的。
聚合效度是指运用不同测量方法测定同一特征时测量结果的相似程度,即不同测量方式应在相同特征的测定中聚合在一起。
区分效度是指在一项测验中,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。
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
你好!这个要根据多方面的数据进行分析的!一般分析的数据有展现量、点击量、消费金额、转化量,因此不能单一只看一个数据!对于那种高消费低转化的关键词建议降低排名或者是暂停推广!希望能帮到你!谢谢!欢迎分享,转载请注明来源:夏雨云
评论列表(0条)