大学生性格力量量表的编制.docx
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大学生性格力量量表的编制
2011--2012学年第1学期教育学院期末考试卷
《心理测量学》
学号:
************姓名:
崔明瑜班级:
2009级应用心理学班
成绩:
评语:
(考试题目及要求)
根据本学期《心理测量学》讲授的相关知识,以小组为单位编制一份心理测验量表,量表主题自行拟定。
论文具体内容包括:
1.题目、摘要和关键词
2.量表所测的某种心理特质的基本概念和特征。
3.编制该量表的意义。
4.量表编制的基本过程。
5.量表基本维度的确定和各维度相关项目的介绍。
6.量表的施测过程。
7.量表质量的考核:
项目区分度、信度和效度。
8.测量标准的确定,即如何从测验分数推测心理水平的高低。
9.参考文献。
10.附录:
小组编制的完整量表。
注明小组成员。
《大学生性格力量量表》的编制
摘要为克服VIA-IS和VIA-Youth条目过多等不足,编制适合大学生使用的性格力量量表,并给出测量标准。
通过自编和参考国外同类量表条目的方法,编制本量表条目,通过预测筛选,修改并确定量表条目。
采取随机抽样方式在西北师范大学图书馆抽取60名大学生进行测试。
结果表明大学生性格力量量表具有较高的内部一致性,以标准化项目为准准的克隆巴赫系数为0.931,斯皮尔曼-布朗系数为0.955。
关键词大学生性格力量量表信度因素分析斜交转轴法
1引言
1.1性格力量的概念
性格力量(CharacterStrengths)即良好的性格,是一系列积极素质的综合体,具有高度的跨文化一致性,有助于实现个体的成就、满足感和幸福感。
行动价值(VIA)协会于2000年组建,旨在为描述积极的青年发展提供概念化和经验性的有效途径。
Christopher.Peterson和MartinE.P.Seligman共同制定了VIA性格力量的分类手册。
我们将良好的性格定义为一系列积极素质的综合体,性格力量在某种程度上是特知性的,具有个体的差异,稳定性和普遍性较差。
但我们并不认为,性格力量就是固定的或者根植于不可逆转的生物遗传学基础的。
1.2性格力量的测量
Christopher.Peterson和MartinE.P.Seligman制定的VIA分类包括24种性格力量和6种核心美德。
这些力量和美德分别是:
智慧和知识的力量(创造性、好奇心、热爱学习、思想开放和洞察力),意志力量(实性、勇敢、坚持和热情),人道主义的力量(善良、爱和社会智慧),公正的力量(正直、领导力、团队合作精神),节制的力量(原谅/怜悯、谦卑/虚心、审慎、自我调节),卓越的力量(欣赏、感激、希望、幽默和虔诚/灵性)。
根据VIA分类,他们编制了VIA成人性格力量问卷(VIA-IS),并由南苏克·帕克制订了VIA青年人性格力量问卷(VIA-Youth)。
VIA-IS和VIA-Youth都体现出了良好的信度、效度以及至少6个月的稳定性,条目能够反映分类中不同的性格力量(从1代表非常不像我,到5代表非常像我)。
VIA-IS中每一种性格力量有10个条目,总共有240个条目。
VIA-Youth中每种力量有5~9个条目,总共有198条。
对于分类中的24种性格力量,其相对认可度在全世界高度一致。
在54个国家中,最为认可的力量有善良、公正、真实、感激和开放的思想。
国家与国家之间的等级相关性非常强,往往都在0.80以上,不存在文化、种族、宗教和经济上的差异。
1.3问题的提出
大学生处于成年初期,并且由于大学生特殊的生活环境和状态,使用VIA-IS对大学生施测可能使大学生的某些显著的性格力量不能充分显现。
此外,VIA-Youth有198个条目,VIA-IS更是有240个条目,只用这两个量表施测过程中必定会导致受测者的疲劳,甚至引起受测者的反感和不配合,这是不符合积极心理学的宗旨的。
基于以上几点,本研究编制的量表致力于在少量测试条目的基础上,编制量表以测量6中核心性格力量(核心美德)。
2项目维度和项目编制与筛选
2.1项目维度
本研究在量表编制过程中以VIA分类中的6种核心美德为《大学生性格力量自陈量表》的6个维度,即以6中核心美德作为6种核心性格力量。
2.1自编项目
依据VIA分类中对各性格力量的界定,自编项目。
例如:
“我期待未来美好的事发生,并正在努力去达成这一愿望”,“我总是向每一个关心我的人表达谢意”,“在我主持的小组讨论中,每个人都能很好的表达自己的观点”。
2.1国外同类量表中的相关题目
主要参考Christopher.Peterson和MartinE.P.Seligman编制的VIA-IS,在对原项目翻译之后进行适当的修改,使其更适合中国大学生受测者。
来自VIA-IS的条目有:
“我从不错过小组会议和团队实践”“如果有新同学来班里,我会使他/她感觉到受欢迎”。
3量表施测
在西北师范大学图书馆随机抽取60名大学生施测。
共发放87个项目的问卷60份,回收有效问卷56份,有效回收率93.3%。
其中男、女各30人,2人未报告性别,5人未报告年龄;平均年龄21.5岁,标准差1.72。
4项目分析
本研究中,项目分析由独立样本t检验和同质性检验两部分。
独立样本t检验完成后,剩余项目60项;同质性检验完成后,剩余项目39项。
4.1数据库建立
图1变量窗口局部
图2数据窗口局部
4.2总分分组
首先对总分进行降序排列,以27%为界,划分高分组和低分组,高分组和低分组各有15条数据。
执行操作:
Transform→RecodeintoDifferenceVariables
图3总分分组1图4总分分组2
4.3独立样本t检验
对高分组和低分组进行平均数差异检验。
比较高分组和低分组在每个题项平均数的差异值时候达到显著性(p<0.05),剔除平均数差异不显著的题项。
剔除平均数差异不显著题项后,“大学生性格力量自陈量表”剩余题项60项。
执行操作:
Analyze→CompareMeans→Independent-SamplesTTest
结果见附录-附表1
图5独立样本t检验1图6独立样本t检验2
4.4同质性检验
4.4.1量表题项与总分相关
个别题项与总分相关越高,表示题项与整体量表的同质性越高。
个别题项与总分的相关系数未达显著的题项,或两者为低度相关(相关系数小于0.4),表示题项与整体量表的同质性不高,考虑将其删除。
执行操作:
Analyze→Correlate→Bivariate
结果见附录-附表2
图7量表题项与总分相关
4.4.2信度检验
执行操作:
Analyze→Scale→ReliabilityAnalysis
表1信度统计量
Cronbach'sAlpha值
项目数
.937
60
进行信度检验后,总量表的内部一致性α系数为0.937,说明量表信度很高。
图8信度检验1图9信度检验2
4.4.3共同性与因素负荷量
共同性表示题项能解释共同特质或属性的变异量,共同性越高,说明能测到此心理特质的程度越多。
因素负荷量表示题项与因素(心理特质)的相关程度,题项在共同因素的因素负荷量越高,表示题项与共同因素(总量表)的关系越密切。
删除共同性系数小于0.2和因素负荷量小于0.45的题项可以考虑删除。
执行操作:
Analyze→DataReduction→Factor
结果显示,特征初始值大于1的共同因素有18个,但因限定抽取因素数为1,只抽取一个共同因素,此共同因素特征值为14.925,可解释量表变量的24.875%(见附录-附表3)
图10共同性与因素负荷量1图11共同性与因素负荷量2
5因素分析
依据量表编制的构想,因素分析采用限定抽取共同因素法,将因子数限定为6。
KMO和Bartlett检验显示KMO值为0.551,勉强可进行因素分析。
5.1第一次因素分析
从因子相关矩阵中可看出,有多个因子相关系数大于0.3,故因子分析应采用斜交转轴法。
本研究中采用Promax法(最优转轴法)。
表3因子相关矩阵1
因子
1
2
3
4
5
6
1
1.000
.378
.445
.376
.202
.241
2
.378
1.000
.420
.280
.290
.148
3
.445
.420
1.000
.408
.307
.264
4
.376
.280
.408
1.000
.302
.294
5
.202
.290
.307
.302
1.000
.203
6
.241
.148
.264
.294
.203
1.000
表2KMO和Bartlett检验1
Kaiser-Meyer-Olkin取样适切性量数
.551
Bartlett球形检验
近似卡方分布
1414.310
df
741
Sig.
.000
执行操作:
Analyze→DataReduction→Factor
分析结果见附录-附表3
由附表3可知,题项“节制4”(我总是能原谅他人所犯的错误,并能抛开一切和他继续交往)与各因子相关度差异不显著,考虑删除。
图12因素分析1图13因素分析2
图14因素分析3图15因素分析4
图16因素分析5图17因素分析6
表4解释总变异量1
成分
平方和负荷量萃取
转轴平方和负荷量
转轴平方和负荷量a
总和
方差的%
累积%
总和
方差的%
累积%
总和
1
12.284
31.497
31.497
12.284
31.497
31.497
7.313
2
2.669
6.845
38.342
2.669
6.845
38.342
6.540
3
2.329
5.973
44.315
2.329
5.973
44.315
7.829
4
2.019
5.176
49.491
2.019
5.176
49.491
7.197
5
1.681
4.310
53.801
1.681
4.310
53.801
5.381
6
1.594
4.088
57.889
1.594
4.088
57.889
4.152
7
<以下数据省略>
萃取法:
主成分分析
a当成分产生相关时,无法加入平方和负荷量已取得总方差
由表4可以看出,6个因素的联合解释变异量为57.889%,高于50%的最低要求。
5.2第二次因素分析
删除“公正4”题项后,进行第二次因素分析。
步骤同第一次因素分析。
由表5可以看出,6个因素的联合解释变异量为58.552%。
表5解释总变异量2
成分
初始特征值
平方和负荷量萃取
转轴平方和负荷量a
总和
方差的%
累积%
总和
方差的%
累积%
总和
1
11.976
31.517
31.517
11.976
31.517
31.517
7.112
2
2.669
7.024
38.541
2.669
7.024
38.541
7.645
3
2.323
6.113
44.653
2.323
6.113
44.653
6.061
4
2.014
5.299
49.953
2.014
5.299
49.953
7.111
5
1.676
4.411
54.364
1.676
4.411
54.364
5.207
6
1.592
4.189
58.552
1.592
4.189
58.552
4.363
7
<以下数据省略>
萃取法:
主成分分析
a当成分产生相关时,无法加入平方和负荷量已取得总方差
6信度检验
6.1整体信度分析
信度检验结果显示,量表整体的标准化信度α系数为0.931(表6),校正后的分半信度为0.955(表7)
项目统计摘要见附录-附表4
表6可靠性统计量
Cronbach'sAlpha值
以标准化项目为准的Cronbach'sAlpha值
项目个数
.929
.931
38
表7分半信度统计量
Cronbach'sAlpha值
第一部分
数值
.888
项目数
19a
第二部分
数值
.831
项目数
19b
总项目数
38
形式间相关
.914
Spearman-Brown系数
等长
.955
不等长
.955
GuttmanSplit-Half系数
.950
分半信度,执行操作:
Analyze→Correlate→Bivariate
图18分半信度1图19分半信度2
6.2因子内信度分析
经过因素分析重新划分因子后,对各因子进行因子内信度分析。
执行操作:
Analyze→Correlate→Bivariate
依次将因素分析划分出的各因子所含题项选入图18“Iterms”选框,在“Model”选项框中选“Alpha”选项。
表8因子信度统计量
因子
Cronbach'sAlpha值
项目数
1
.669
9
2
.835
6
3
.821
6
4
.845
8
5
.784
4
6
.737
5
7项目维度的重新确定
根据项目分析和信、效度分析结果,对量表38个条目进行重新分组,分为六个维度。
各维度所包含条目如下:
维度Ⅰ:
卓越84、智慧50、人道52、公正53、意志72、意志48、智慧86、节制85、公正3
维度Ⅱ:
智慧68、智慧65、公正24、卓越66、卓越57、公正63、卓越56、人道23
维度Ⅲ:
人道87、公正8、人道7、公正77、人道35、公正70、
维度Ⅳ:
公正43、人道47、意志45、智慧5、节制75、卓越76
维度Ⅴ:
节制69、人道71、意志82、意志36、卓越31
维度Ⅵ:
意志22、智慧10、智慧80、公正13
8测量标准的制定
对量表总分进行标准Z分数转换,查找常用μ值表划分如下标准。
表9性格力量等级分布表
等级
得分范围
超常
≥175
高于平常
166—174
平常
111—165
低于平常
101—109
临界
≤100
参考文献
[1]Christopher.Peterson,&Martin.E.P.Seligman.(2004).CharacterStrengthsandVirtues:
AHandbookandClassification.NewYork:
OxfordUniversityPress
[2]克里斯托弗·彼得森(著),徐红(译).(2010).积极心理学.北京:
群言出版社
[3]戴海琦,张锋,陈雪枫.(2007).心理与教育测量(修订本).广州:
暨南大学出版社
[4]吴明隆.(2010).问卷统计分析实务—SPSS操作与应用.重庆:
重庆大学出版社
[5]赵必华.顾海根.(2010).心理量表编制中的若干问题及题解.心理研究.3(4):
29-33
小组成员:
崔明瑜陈容陈卓
狄美琳孙玉莉宗永立
附表1
独立样本t检验(部分)*
方差相等的Levene检验
平均数相等的t检验
F
Sig.
t
df
Sig.(双尾)
平均差异
标准误差异
差异的95%置信区间
下限
上限
卓越6
假设方差相等
.161
.691
-1.326
28
.196
-.737
.556
-1.876
.402
假设方差不相等
-1.326
27.780
.196
-.737
.556
-1.876
.402
节制9
假设方差相等
.181
.674
-.165
28
.870
-.067
.404
-.894
.761
假设方差不相等
-.165
26.413
.870
-.067
.404
-.896
.763
意志12
假设方差相等
.686
.415
.155
28
.878
.067
.431
-.815
.949
假设方差不相等
.155
27.139
.878
.067
.431
-.817
.950
节制14
假设方差相等
2.294
.141
-.577
28
.569
-.338
.586
-1.538
.862
假设方差不相等
-.577
26.785
.569
-.338
.586
-1.541
.865
卓越16
假设方差相等
.201
.657
-.830
28
.414
-.333
.402
-1.156
.489
假设方差不相等
-.830
27.615
.414
-.333
.402
-1.156
.490
意志17
假设方差相等
.046
.833
-.958
28
.346
-.533
.557
-1.674
.607
假设方差不相等
-.958
27.732
.346
-.533
.557
-1.674
.607
智慧20
假设方差相等
1.500
.231
-1.123
28
.271
-.533
.475
-1.506
.439
假设方差不相等
-1.123
26.679
.271
-.533
.475
-1.508
.441
卓越26
假设方差相等
3.087
.090
-.852
28
.401
-.400
.469
-1.361
.561
假设方差不相等
-.852
23.740
.403
-.400
.469
-1.369
.569
人道28
假设方差相等
.218
.644
-1.562
28
.129
-.733
.469
-1.695
.228
假设方差不相等
-1.562
27.998
.129
-.733
.469
-1.695
.228
公正29
假设方差相等
.615
.439
1.915
28
.066
.800
.418
-.056
1.656
假设方差不相等
1.915
27.448
.066
.800
.418
-.057
1.657
节制30
假设方差相等
.380
.543
-1.271
28
.214
-.400
.315
-1.045
.245
假设方差不相等
-1.271
28.000
.214
-.400
.315
-1.045
.245
智慧32
假设方差相等
2.102
.158
-.143
28
.887
-.067
.465
-1.020
.886
假设方差不相等
-.143
25.575
.887
-.067
.465
-1.024
.891
公正34
假设方差相等
3.981
.056
.134
28
.895
.067
.498
-.954
1.087
假设方差不相等
.134
24.615
.895
.067
.498
-.960
1.094
智慧37
假设方差相等
.177
.678
-.442
28
.662
-.200
.453
-1.128
.728
假设方差不相等
-.442
27.998
.662
-.200
.453
-1.128
.728
节制38
假设方差相等
.386
.539
.163
28
.872
.067
.410
-.774
.907
假设方差不相等
.163
27.622
.872
.067
.410
-.774
.907
公正39
假设方差相等
4.839
.036
.000
28
1.000
.000
.540
-1.106
1.106
假设方差不相等
.000
25.771
1.000
.000
.540
-1.110
1.110
节制42
假设方差相等
.004
.948
.552
28
.585
.267
.483
-.722
1.255
假设方差不相等
.552
27.990
.585
.267
.483
-.722
1.255
人道44
假设方差相等
.003
.958
-1.901
28
.068
-.596
.314
-1.239
.046
假设方差不相等
-1.901
27.904
.068
-.596
.314
-1.239
.046
公正46
假设方差相等
2.043
.164
-1.894
28
.069
-.733
.387
-1.526
.060
假设方差不相等
-1.894
24.445
.070
-.733
.387
-1.531
.065
卓越49
假设方差相等
.235
.632
-1.488
28
.148
-.667
.448
-1.584
.251
假设方差不相等
-1.488
27.972
.148
-.667
.448
-1.584
.251
智慧55
假设方差相等
1.704
.202
-.805
28
.428
-.339
.422
-1.203
.524
假设方差不相等
-.805
27.442
.428
-.339
.422
-1.204
.525
节制59
假设方差相等
.337
.566
-1.087
28
.286
-.533
.491
-1.538
.472
假设方差不相等
-1.087
27.763
.286
-.533
.491
-1.539
.472
人道61
假设方差相等
.014
.906
-1.635
28
.113
-.600
.367
-1.352
.152
假设方差不相等
-1.635
26.943
.114
-.600
.367
-1.353
.153
人道62
假设方差相等
2.269
.143
-1.757
28
.090
-.867
.493
-1.877
.143
假设方差不相等
-1.757
26.626
.090
-.867
.493
-1.879
.146
意志78
假设方差相等
1.703
.203
-1.255
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