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發表於 2024-1-23 13:32:19 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
假设我想检验这样一个假设: 的 一代使用社交媒体民意调查进行调查,而 的千禧一代使用表格。我需要一个样本量来说明 世代和千禧一代如何收集信息。 接下来,标准有效性是指将结果与根据所选标准应该得到的结果进行比较。有两种方法可以测量这些结果:预测有效性或并发有效性。 阅读:要避免的调查错误:类型、来源、示例、缓解措施 接下来,我们就有了表面有效性。这就是我们预期测试的方式。

例如,在回答客户服务调查时,服务的感受。 最后,结构相关 手机号码数据 的有效性。这有点复杂,但它有助于显示研究的有效性如何基于不同的发现。 因此,它提供的信息可以证明或反驳某些事物的相关性。 可靠性类型 我们有三种主要类型的可靠性评估,它们的工作原理如下: 重测可靠性 该评估指的是随着时间的推移结果的一致性。随着时间的推移测试可靠性并不意味着改变进行实验所需的时间;相反,它意味着在短时间内多次重复实验。



例如,如果我今天和明天测量头发的长度,我很可能每次都会得到相同的结果。 就可靠性而言,周期短是相对的;测量头发长度的两天被认为很短。但这对于测试水在沙子上干燥的速度来说太长了。 重测相关性用于比较结果的一致性。这通常是一个散点图,显示两个实验之间的值有多相似。 如果您的答案可靠,您的散点图很可能会有很多重叠点,但如果不可靠,这些点(值)将分布在整个图表中。 阅读:抽样偏差:定义、类型 示例 )内部一致性 它也称为内部可靠性。

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