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

1、工作分工不同。

spss做前期数据描述和除结构线性模型外的多数统计工作，amos专做结构线性模型相关的统计。

2、使用对象不同。

对量表的区分效度（discrimination validity）检验时，发现有人用SPSS，主要是检验平均提取方差（Average variance extracted，AVE）与该因子与任何其他因子的共同方差（highest shared variance）的值。

而有人则用AMOS，检验修正指数（modification index，MI）的显著性，通过x2/df，NNFI，GFI，AGFI，CFI，RMSEA等拟合优度检验。

3、用途不同。

SPSS是探索性统计分析软件，AMOS是验证性统计分析软件。做探索性因素分析时用SPSS，探索性因素分析完成后，为了验证所得到的因子结构是否合理，就需要进行验证性因素分析。

现在的论文如果涉及因子分析的话，大多要求进行验证性因素分析，以及路径分析等等。这时候，AMOS就派上用场了，AMOS可以进行验证性因素分析、路径分析、群组分析等。

扩展资料

SPSS操作功能：

1、参数检验：单样本、两独立样本、配对样本。

2、方差分析：单因素、多因素、协方差分析。

3、非参数检验：X2、二项式分布、K—S检验。

4、相关分析和线性回归分析。

5、聚类分析。

6、因子分析。

7、信度分析。以上的内容是经常用到的，尤其是相关分析和线性回归分析。

SEM就是输入相关矩阵或协方差矩阵，结合1个或多个构想的可能模型，统计软件（如Mplus、Lisrel）帮你算出拟合指数，输出各路径参数、拟合指数等，可以用于修正和比较模型。想了解SEM推荐侯杰泰老师的《结构方程模型及其应用》（现在不再版，只有影印版） 。CFA也是SEM（结构方程模型）的一种，但不是完整SEM；路径分析也是SEM的一个特例，但前者是对显变量，后者对潜变量。实际上SEM是很多统计方法（如t检验、方差分析、回归分析等）的特例，而SEM具有更准确的误差估计和信度指标。因为CFA可以检验量表结构，所以往往先做CFA，如果拟合不好，说明量表信效度不高，就难以做之后的分析。中介和调节检验有不同的方法，可以基于SEM对潜变量做分析，也可以化潜为显做层次回归（用SPSS）。要了解中介和调节，推荐温忠麟老师的文章，比如05年发在《心理学报》上的《调节效应与中介效应的比较和应用》，温忠麟老师的书《调节效应与中介效应分析》。看到你的标签里有“家庭关系”，你是做发展教育方向的吧！你所说的这些：SEM、中介调节都是统计前沿，发展教育也用得很多，但建议先多阅读文章和书，了解了原理再使用。

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