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教育研究国际/2021年/文章

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体积 2021年 |文章的ID 5543317 | https://doi.org/10.1155/2021/5543317

Muluye Getie Ayaneh、Askalemariam达姆Dessie Dimetros Molla Fetene, ”心理属性的学生评价教师的性能范围:证据来自德勃雷马科斯大学生评估数据集”,教育研究国际, 卷。2021年, 文章的ID5543317, 15 页面, 2021年。 https://doi.org/10.1155/2021/5543317

心理属性的学生评价教师的性能范围:证据来自德勃雷马科斯大学生评估数据集

Muluye Getie Ayaneh,1 Askalemariam达姆Dessie,2 和 Dimetros Molla Fetene3

1部门的统计,自然和计算科学学院德勃雷马科斯大学,邮政信箱269,德勃雷马科斯,埃塞俄比亚

2教育学院心理学系和行为科学,德勃雷马科斯大学,德勃雷马科斯,埃塞俄比亚

3德勃雷马科斯教师培训学校,德勃雷马科斯,埃塞俄比亚

学术编辑器:依琳娜Kuusisto
收到了 2021年2月13日
修改后的 2021年6月16日
接受 2021年6月24日
发表 05年7月2021年

文摘

介绍。学生评价教师的有效性是最常见的一种工具作为衡量教学表现在全球各大高校和问责制。本研究的主要目的是评估学生评价的有效性和底层结构的高等教育教学效果所使用的量表所有公立大学在埃塞俄比亚。方法。听头马科斯·大学收集的数据来自1397名学生被用于分析。量表的阿尔法值和平均interitem相关性被用来研究量表的内部一致性的可靠性。综合可靠性、平均方差提取,异性trait-mono-trait比,最大方差共享,共享平均方差,和interconstruct相关性被用来评估量表的建构效度,探索性因素分析和验证性因素分析进行20个项目来测试假设,介绍了教师评价量表的四维结构。我们使用不同的拟合优度指数来衡量模型的适应。结果。被证明具有良好的内部一致性程度和聚合效度,但缺乏区分效度。此外,验证性因素分析表明,不足产生的四因子模型符合指标,揭示原量表的因素结构改变了。结论。结果表明,学生评价教学效果并没有测量是测量。此外,探索性因素分析和验证性因素分析结果表明,二维模型比四维模型来解释数据结构,哪些地方限制它的使用。

1。介绍

信度和效度,共同称为“心理属性”的测量尺度,是两个最重要的和基本特性的评估测量尺度(1- - - - - -4]。有效性和可靠性是先决条件的证据的完整性和质量保证测量范围(5]。

学生评价教师的有效性(赛特)通常用于衡量教学表现和问责制,全球各大高校(6,7]。如果仔细系统开发和使用,老师评价被认为有潜力提高教师的专业发展,从而提高学生的成绩(8]。因此,天平用来评估教师应该准确和详尽的性能,使结果对教师的教学效果提供有用的信息。

一个教育系统的有效性很大程度上取决于教师的有效性,从而对学生的学习有很大的影响(9]。因此,测量教师的有效性是促进教育质量(一个重要的工具9- - - - - -11),进而提高了毕业生的质量(12]。

目前,学生评价教学效果是一种常见的实践在全球几乎所有的高等教育机构13]。多年来,然而,不同的尺度已经提出分手和发展。因此,许多精心设计和验证工具可用来衡量高等教育教师教学效果(7]如学生评教的有效性评定量表(14),学生课程体验问卷(15),学生评价教学的问卷调查(16),和教学能力项目池(17]。汤规模的发展是一个持续的过程开发心理测量的声音规模来衡量高等教育教师效能考虑的动态有效教学的特征。

许多研究已经进行了解决规模分手的各种元素(7,18,19]。研究人员声称,汤(维度)的规模应该捕获多个方面良好的教学实践(7]。分手的一些研究声称尺度需要一维(18,20.),而另一些人则认为它是多维(7,19- - - - - -31日]。

维度的内容和数量的变化是由于没有协议关于这些维度的数量和性质,应该基于理论和实证测试(7]。识别有效教学的特点,这是一个尺度分手的建设的先决条件,也是一个可能的原因分手的变异范围。此外,不同的机构有不同的教育理念和政策,从而发展汤尺度,符合他们的偏好。

在寻找教育质量在埃塞俄比亚,各种尝试已开展教师效能[生成有意义的和准确的指标32]。为此,科技部和高等教育(原教育部)在埃塞俄比亚发现四个能力的教师效能作为本研究的概念性基础:主题知识(核心竞争力),专业能力、道德能力,时间管理(33]。前两个指标是与教师的教学有效性相关,而接下来的两个指标都与老师的个人品质。这些维度主要关注的一个关键方面教师的职业资格或责任。作为一个结果,它是确定的关键措施规模能力或构造准确和一致1- - - - - -4]。

然而,没有研究了分手的心理属性和有效性埃塞俄比亚高等教育机构使用的规模,尽管许多教师提问的有效性和可靠性结果分手很多年了。规模不是由独立专家评估和目标人群(学生)来验证项目充分测量感兴趣的领域。预试没有评估项目在多大程度上反映了利益结构。此外,汤规模不评估测试维度,可靠性和有效性。相反,研究者的最好的知识,天平的因子结构构造是通过主题专家之间的话语。在研究领域与研究者的足够经验,没有先前的研究进行调查因子结构(维度),内部一致性和有效性的汤规模。因此,学生评价教师的使用规模有效性声称有很多问题关于可靠性,有效性,维度,和潜在的偏见。因此,本研究的主要目的是评估可靠性、有效性和潜在因素结构的汤规模。更具体地说,该研究旨在确定规模的确可能测量难以察觉的构造/域,应该测量或检查是否一个等价的因子结构所显示的规模与所建立的专家,并测试学生的收敛和区分效度评估赛特。

具体地说,这个搜索试图回答下列问题:分手是在规模和项目规模展示足够的可靠性水平?在多大程度上规模显示构造和区分效度分手吗?分手的因素维度适当规模来衡量高等教育教学效果?

2。方法

2.1。人口和环境的研究

德勃雷马科斯在埃塞俄比亚大学是公立大学由埃塞俄比亚联邦政府在2007年创办的。大学坐落在东Gojjam,阿姆哈拉民族地区国家,首都亚的斯亚贝巴西北部300公里。目前,大学51学士,47个硕士,和2个博士项目定期、持续,远程教育流。有超过1556名学术人员和1600年在大学行政人员为30000多名学生和社区服务。

在埃塞俄比亚高等教育机构的应用进行分手在学期结束时,在进行期末考试,学生们知道他们的最后成绩。所有教师评价的学生在同一个学期。

2.2。当地情况分手的开发过程

学生评教的有效性(赛特)表1的三个和谐量表用于测量教师的有效性。这些鳞片是由埃塞俄比亚科学和高等教育。一组主题专家开发了汤,由20个项目和评价四个维度:主题知识、专业技能、道德品质、和时间管理34]。从四个结构,主题的知识被认为是核心竞争力。

三具尸体参与评估教师的能力:学生、同行和直接主管(34]。学生评价教学效果占总评价的50%,剩下的30%和20%的评估是由直接上司和同事,分别。赛特规模商品都五点李克特量表,其中只有一个替代选择。分数范围从1到5,地点:1 =“强烈反对”,2 =“不同意”,3 =“中性”,4 =“同意”,5 =“强烈同意。分手”的20个项目规模普遍结构,以反映两个教学效果因素或构造:14为核心和专业能力结构和其余四项相关的伦理和时间管理结构。

确保项目的相关性高等教育教学的一般原则设置,规模的发展经历了几个步骤来接收来自不同利益相关者的反馈。这样做,不同的焦点小组讨论与部门主管,学生和学院院长。

2.3。数据和研究参与者

本研究从教师进行二次分析数据的评估调查,进行德勃雷马科斯每学期结束时监控的性能有关教师教学和研究活动。以下步骤执行的是为本研究收集(提取)数据。在第一步中,教师被包括在样本是随机选择的。然后一个excel数据抽象工具准备记录和管理老师的评价分数。协助数据抽象和数据输入过程中,总共10个数据收集器,一个从每个部门选择采样。数据收集过程由质量保证监督办公室的大学。匿名数据收集。评价记录随机抽取了1397名学生从5257人口的普通学生活跃在2018/2019学年。降低成本和较小的预测误差,采用多级分层随机抽样选择教师的评价记录。我们跟着下面的步骤; in the first step, we divided the population of teachers into homogeneous, mutually exclusive subgroups called colleges/faculty. In the second stage, a sample of departments was randomly taken. In the third step, teachers were stratified by their sex. Finally, a sample of teachers was randomly selected for each sex category and then their evaluation records were extracted.

规模成比例的概率的抽样方法用于从每个部门选择老师。因此,92名(78.6%)的教师是男性,其余25(21.4%)是女性。

2.4。数据分析
2.4.1。量表的信度和效度

描述性量表的阿尔法和平均interitem相关性等措施被用来评估内部一致性的可靠性。

我们使用了CFA的方法测试聚合效度,区分效度,法理学的有效性测量模型(35]。聚合效度措施的程度不同的相同的构造措施收敛或强烈相关,而区分效度是不同结构偏离的程度措施或最低限度与另一个36]。聚合效度包括综合可靠性(CR)和平均方差提取(AVE)。CR,这表明共享方差潜伏构造的观察到的变量中,用于测试指标变量融合和共享的程度的比例方差(35]。这是计算使用。 在哪里λ我完全标准化的加载吗我th指标,δ我的误差项的方差吗我th指标,p的数量指标。

此外,平均方差提取(AVE)代表的平均量的方差结构,由其指标解释变量相对于总体方差的指标。这是类似于电弧炉中可解释的变异,它的平均方差项措施构建管理来解释(37]。更高的AVE值表示降低误差方差。的大街jth构造,用Cj定义使用: 在哪里λjk加载和指标θjk的误差方差是吗kth指标(k= 1,…,Kj)的jth构建评分(Cj)。Kj指标的数量吗jth构造Cj。如果所有指标标准化(即。,having a mean of 0 and a variance of 1), equation (2)简化了(3)。

在这种情况下,大街是一样的平均平方标准化加载和相当于可靠性指标的平均值。现在,让 被构造的构造分数之间的相关系数C我和Cj。方interconstruct相关 表明方差的比例结构C我和Cj有。

根据Fornell-Larcker标准(38),建立判别效度如果条件方程(4)持有。

即AVE的平方根应该大于interconstruct所有结构的相关性。区分效度也可以评估使用的最大共享方差(MSV)和平均共享(ASV)衡量的最大方差和平均方差之间的结构,分别。两个措施应低于所有结构确认的大街区分效度(39]。

2.4.2。Heterotrait-Monotrait比率的方法

hensel et al。39)建议使用heterotrait-monotrait比率(HTMT)的相关性,即平均heterotrait-monotrait方法的相关性(例如,the correlations of indicators across constructs measuring different phenomena), relative to the average of the mono-trait-hetero method correlations (i.e., the correlations of indicators within the same construct). Because there are two mono-trait-hetero method submatrices, we take the geometric mean of their average correlations. Consequently, the HTMT of constructs Ci andCj与K我和Kj指标可以制定。 分子和分母在方程(5)代表的杂trait-hetero法和几何平均值平均mono-trait-hetero方法,构造的相关性C我,平均mono-trait-hetero方法构造的相关性Cj,分别。

2.4.3。探索性因素分析

探索性因素分析(脂肪酸)是合适的,研究的目标是创建一个测量尺度,反映了一个有意义的基本构造(s)在观察到的变量(40]。这是一个流行的方式来测试是否建立了项目级判别效度评估cross-loading [39]。

在电弧炉,挑战是确定所需数量的因素保持足够多的差异,同时,实现大量减少维数(41,42]。有几种方法来确定电弧炉的组件或因素的数量,但他们并不总是导致相同甚至相似的结果。尽管保留的决定因素的重要性和广泛研究保留决策方法,没有共识适当的标准来使用(43]。

2.4.4。验证性因素分析

验证性因子分析(CFA),广泛应用领域的规模发展和构建验证(35),是用来确定的有效性教学有效性评估量表的因素结构由学生使用。验证性因子分析(CFA)是一个受欢迎的结构方程模型,提供了最简单的解释观察到的和潜在的变量相关假设潜在的变量(44]。CFA为确认之前提供了一个更明确的框架概念量表的因素结构(45]。它有两个组件。第一个是测量模型,探讨了一组观测变量之间的关系,也称为显性变量(物品在我们的例子中),通常是较小的一组潜在的变量(因素或构造)。第二个是一个结构模型,探讨了潜变量之间的关系通过一系列的递归和nonrecursive关系。在这项研究中,测量四因子模型指定测试的有效性和可靠性的观察指标项目测量的知识主题(核心竞争力),专业技能(能力),道德品质,和时间管理结构。专业能力指的是教师的程度是利用他们的知识,技能和良好的判断力与他们的教学活动呈现任务和可接受的质量。

验证性因素分析进行了使用lavaan包0.6版本7 [46在R统计软件版本Windows (47]。通过检查三个关键组results-parameter估计,健康指数,和潜在的修改indices-researchers正式测试测量假设,他们可以修改假设更符合实际的结构规模的参与者的反应。

3所示。结果

3.1。初步的数据分析

在分析之前,我们检查了缺失的值和异常值。的缺失值对应的变量被平均估算值。图1显示一个图形可视化的缺失值,由Visdat包(48]。缺失值的图提供了模式和百分比分布。它还显示了missingness发生在数据的位置。从图1,有3.2%失踪的价值和现值96.8%的数据集。缺失的数据在项目级别很低,除了物品Core5(6.9%)、核心(9.3%),和Ethic15 (7.3%)。从图中,很明显,missingness的模式是随机的。


图1
分手的热图缺失数据的可视化数据。

为变量顺序量表测量,既不正常的假设也不满足连续性[49]。表中给出的结果2显示所有项目的显著负偏态措施,表明最大值比小值更常见。正态分布的峰度超过参考价值(3)对于大多数能力组件,表明存在的沉重的尾巴比高斯分布。这种尖峰的行为证实了一个典型的分布表现出胖尾比正态分布。当正常的假设是严重违反,对角加权最小二乘(设计水线)方法,这是一个健壮的WLS法(50使用),因为它提供了更精确的参数估计(49- - - - - -51]。
低端(能力因素 代码 测量项目使用 六世 l 米 H VH NA
核心竞争力 Core1 解释了课程总体目标,准备课程大纲,并说明了课程大纲的内容 1 2 3 4 5
嵌件 准备好课程交付 1 2 3 4 5
Core3 课程阅读材料和课堂讲稿 1 2 3 4 5
Core4 通知列表中可用的引用和教材库 1 2 3 4 5
Core5 教授根据课程性质和教实际的会话 1 2 3 4 5
Core6 提供了在这样一种方式,学生的理解 1 2 3 4 5
专业能力 Profe7 使用额外的教学用具 1 2 3 4 5
Profe8 在课堂上回答问题了 1 2 3 4 5
Profe9 给类工作、测试作业 1 2 3 4 5
Profe10 军队使用以学生为中心的方法,如合作、小组工作/演示。 1 2 3 4 5
Profe11 遵循连续评估方法并给出反馈意见持续评估 1 2 3 4 5
Profe12 给佳的学生补充考试的基础上连续评估结果 1 2 3 4 5
Profe13 给女学生教程,特殊需要的学生,和佳的学生 1 2 3 4 5
Profe14 根据课程内容,准备考试考试考试覆盖整个课程内容,包括各种考试评估模式和分配适当的标志问题 1 2 3 4 5
道德能力 Ethic15 给学生的尊重 1 2 3 4 5
Ethic16 听学生的问题并给予反馈,并允许学生在教室进行交互会话 1 2 3 4 5
Ethic17 道德、行为和承诺对知识转移 1 2 3 4 5
Ethic18 不歧视基于种族、宗教、或性 1 2 3 4 5
时间管理 Tm19 出现在时间上课的时间表,并使用适当的课堂时间 1 2 3 4 5
Tm20 通知咨询小时,及时解决学生的学术问题 1 2 3 4 5
来源:埃塞俄比亚联邦民主共和国科技部高等教育(29/2018)5月,埃塞俄比亚。
表1
学生评价教师的有效性。
3.2。分手的可靠性

表2介绍了手段,标准差的物品,和内部可靠性系数的因素/结构。因此,所有可靠性系数α的估计除了时间管理技能高于传统的截止0.70,显示三维教学能力/因素有足够的内部一致性。即主题知识的可靠性(核心竞争力)(克伦巴赫α= 0.88),专业能力(克伦巴赫α= 0.89),和道德能力(克伦巴赫α= 0.83)。

此外,修正项目合计相关范围从0.44到0.85,超过了接受截止Nunnally[提出的0.4052),这表明每一项有关的相应组件的汤。

此外,的值“可靠性,如果一个项目被删除”显示较低或相等价值的alpha值变量的三个因素,表明所有项目在所有积极因素的内部一致性的因素(53]。在表2,还透露,意味着项目的规模范围从3.707到4.719,而标准差的物品从0.70到1.46,表明一个狭窄的扩散到的意思。

平均interitem相关性(AIIC) interitem相关矩阵的计算。相关矩阵呈现在图2。的理想范围值0.20和0.40之间(AIIC值54]。皮埃蒙特(2014)声称,一个AIIC分数小于0.20表明,项目不相关,不测量相同的构造或因素,而一个AIIC得分大于0.40表明项目在同一构造是多余的。


图2
Interitem相关矩阵的规模:分手的阴影颜色给一个想法关于相关性的强度。由蓝色表示强烈的正相关,而弱正相关用红色表示。

因此,平均interitem相关性(AIIC)为核心竞争力,专业能力、道德品质、和时间管理技能结构分别为0.58,0.52,0.59,和0.48,分别,这表明分手的所有构造规模包含项测量结构以同样的方式。然而,似乎每个能力组件的一些物品是多余的。

3.3。赛特规模的有效性

天平的判别和聚合效度进行了测试使用不同的技术。interitem相关性矩阵呈现在图1被用于的第一视觉诊断项目和规模结构。结果显示在图提供证据表明,我们在每个因素的物品或构造有高度相关,这意味着项目在每个构造有关,表明规模的聚合效度是保证。综合可靠性(CR)和平均方差提取(AVE)被用来测试的程度指标变量聚合和方差的比例共享。根据Adedeji et al。(2017), 0.7或以上的分界点CR需要建立可靠的指标项,最小值为0.5,这是大道所需此外,CR值高于AVE必须建立聚合效度。因此,表3和4聚合效度和区分效度的评估结果。CC CR值(0.88),PC(0.88),电子商务(0.85),和TM(0.67)都高于0.7(截点),满足所需的阈值。这证实了聚合效度。此外,建立了聚合效度当CR高于大街,大街是高于0.5 [45,55]。这些条件在本研究被证实;因此,天平的聚合效度验证。此外,从lavaan输出表中给出5,所有项目似乎明显与各自相关的结构,它提供了额外的聚合效度证据。区分效度分析的构造是不同的和不相关的。面临着规模区分效度问题,如果项目关联高度与父母以外的变量因素比在他们父母的变量因素;即潜在因素是更好的解释其他变量(从不同的因素)比其观察到的变量。我们使用了Fornell-Lacker标准(38),比较平均方差的平方根提取(AVE)潜伏构造的相关评估区别效度。interconstruct相关性在四个结构如表所示3。很强的相关性之间是互相依赖的证据。因此,基于表中给出的估计3,的平方根AVE小于interconstruct相关性。此外,表中给出的结果4表明最大方差大于平均方差共享,共享和平均共享方差大于平均方差提取(即。,MSV >大街和ASV >大街)。因此,这两个结果证明建立区分效度。表中突出显示的细胞4显示两者之间的相关性的HTMT比例结构,这是计算使用方程(5),提出hensel et al。39]。因此,HTMT值高于0.85的建议阈值(56),显示两者之间的区分效度不存在反射结构,支持上述发现。总之,面临着规模区分效度问题。
因素和项目 如果一个项目被删除 项目合计相关性 纠正项目合计相关性 米(SD) 偏态
核心竞争力( )
解释了课程的整体目标,按时准备课程大纲和课程大纲的内容解释道 0.86 0.82 0.79 4.55 (0.85) −2.28
准备好课程交付 0.86 0.85 0.85 (0.84) −2.19
课程阅读材料和课堂讲稿 0.86 0.81 0.77 4.51 (0.87) −2.06
通知列表中可用的引用和教材库 0.87 0.79 0.71 4.29 (1.04) −1.63
教授根据课程性质教实际的会话 0.88 0.75 0.64 4.22 (1.1) −1.57
提供的课程,学生理解 0.86 0.78 0.74 4.52 (0.85) −2.20
专业能力( )
使用额外的教学用具 0.87 0.72 0.64 4.38 (0.98) −1.80
在课堂上回答问题了 0.88 0.64 0.55 4.51 (0.86) −2.13
给类工作、测试作业 0.87 0.78 0.7 4.25 (1.09) −1.56
使用一种以学生为中心的方式,如合作,组工作/演示 0.87 0.8 0.72 4.28 (1.05) −1.55
遵循连续评估方法并给出反馈意见持续评估 0.87 0.76 0.68 4.35 (1) −1.69
给佳的学生补充考试的基础上连续评估结果 0.87 0.78 0.66 3.71 (1.46) −0.84
给女学生教程,特殊需要的学生,和佳的学生 0.87 0.76 0.65 3.86 (1.39) −1.02
根据课程内容,准备考试考试考试覆盖整个课程内容,包括各种考试评估模式和分配适当的标志问题 0.87 0.68 0.59 4.45 (0.94) −2.04
道德能力( )
给学生的尊重 0.82 0.83 0.66 4.56 (0.86) −2.42
听学生的问题并给予反馈,并允许学生在教室进行交互会话 0.79 0.83 0.71 4.62 (0.78) −2.41
道德、行为和承诺对知识转移 0.78 0.86 0.73 4.59 (0.85) −2.47
不歧视基于种族,宗教,或性 0.83 0.82 0.7 4.72 (0.7) −3.18
时间管理( )
出现在时间上课的时间表,并使用适当的课堂时间 0.48 0.8 0.44 4.56 (0.87) −2.28
通知咨询小时,及时解决学生的学术问题 0.23 0.89 0.44 4.27 (1.14) −2.19
表2
可靠性分析的物品(克伦巴赫α)为每个构造和每个项目的重要性(n= 698)。
CR 大街 ASV 毫西弗 CC 个人电脑 电子商务 TM
CC 0.88 0.56 0.68 0.76 1
个人电脑 0.88 0.5 0.71 0.76 0.98 1
电子商务 0.85 0.6 0.59 0.64 0.86 0.87 1
TM 0.67 0.51 0.64 0.76 0.87 0.86 0.91 1
强调nondiagonal数字Heterotrait-monotrait (HTMT)比率之间的相关性两个结构。
表3
验证措施四因子模型。
因素和项目 因子1 因子2 h2 U
核心竞争力
解释了课程总体目标,按时准备课程大纲和课程大纲的内容解释道 0.65 0.36 0.54 0.46
准备好课程交付 0.68 0.29 0.55 0.45
课程阅读材料和课堂讲稿 0.66 0.36 0.57 0.43
通知列表中可用的引用和教材库 0.52 0.52 0.54 0.46
教实践课程根据课程的性质 0.31 0.56 0.48 0.52
提供了在这样一种方式,学生的理解 0.66 0.28 0.51 0.49
专业能力
使用额外的教学用具 0.55 0.55 0.56 0.44
在课堂上回答问题了 0.61 0.38 0.51 0.49
给类工作、测试作业 0.42 0.63 0.58 0.42
使用以学生为中心的方法,组工作/演示等。 0.36 0.61 0.58 0.42
遵循连续评估方法并给出反馈意见持续评估 0.37 0.59 0.57 0.43
给佳的学生补充考试的基础上连续评估结果 0.18 0.85 0.75 0.25
给女学生教程,特殊需要的学生,和佳的学生 0.14 0.84 0.72 0.28
根据课程内容,准备考试考试考试覆盖整个课程内容,包括各种考试评估模式和分配适当的标志问题 0.59 0.35 0.56 0.44
道德能力
给学生的尊重 0.64 0.29 0.49 0.51
听学生的问题并给予反馈,并允许学生在教室进行交互会话 0.71 0.26 0.58 0.42
道德、行为和承诺对知识转移 0.7 0.33 0.6 0.4
不歧视基于种族、宗教、或性 0.74 0.06 0.55 0.45
时间管理
出现在时间上课的时间表,并使用适当的课堂时间 0.48 0.36 0.36 0.64
通知咨询小时,及时解决学生的学术问题 0.31 0.65 0.52 0.48
旋转的方载荷
方差% 31日 25
累积% 31日 56
量表的阿尔法(与“测试”数据计算) 0.93 0.87
表4
因子载荷和解释的总方差解释因素因子分析(脂肪酸)。

区分效度也检查通过比较在不同的结构的加载项。如果所有物品装载更多的高度构建,他们比其他测量模型的构建中,区分效度了(57]。根据脂肪酸输出表中给出4相当大的cross-loadings观察。检查天平的法理学的有效性通过检查的意义构造之间的相关性值构造(interconstruct)模型中的变量35]。因此,interconstruct关联表的95%置信区间3不包含1,这意味着显著interconstruct相关性。这表明穷人法理学的赛特规模的有效性。

3.4。量表的因素结构

在这个分析中,我们使用两个交叉验证(CV)的数据被分成两个随机样本。699年上半年的数据集(称为训练数据)被用来观察发现分手的可能因素结构规模使用探索性因素分析,和698年下半年在观察(称为测试数据)被用来验证量表的因素结构。

3.4.1。探索性因素分析

探索性因素分析(脂肪酸)使用varimax-rotated组件方法对训练数据,以检查是否执行项目分组与提出的理论是一致的,也就是说,测试的结构效度。在进行因子分析之前,item-to-item相关性进行了Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)测试和巴特利特球形的测试之间是否有一定的冗余的变量,我们可以总结的因素。KMO的价值是0.96和巴特利特球形的测试 ,这是美妙的值。因此,所有的变量都可以考虑电弧炉(45,58]。

我们应用小石子情节测试(59)和并行分析(60)确定保留所需数量的因素。小石子块的规则是保留上述因素的曲线开始平整(拐点)和消除任何因素拐点(以下61年]。小石子的情节(左面板图3),前两个因素的特征值大于1。平行分析提供了一种更客观的方法来评估适当数量的组件,在与调整保留特征值大于1的因素62年]。这两种方法建议保留两个因素。

(一)”name=
(一)
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(b)
图3
并行分析和崩落块20块汤规模。PC:主成分,足总:因子分析。

初步的探索性因素分析(脂肪酸)的结果,描述在表6透露,各自下的项目分组的变量不显著因素,从理论上定义。因此,天平的因子结构不符合提出专家设计的意图的理解,表明电弧炉的结果并不支持结构的理论因素。h2表中的列代表团结的价值,必须高于0.3。残差的均方根(RMSR)是0.05。此外,残差的均方根(RMSR = 0.05)小于0.1,验证保留因素适合描述结构的相关性。从表中给出的结果6,所有项目展示了高负荷,从0.48到0.85,这意味着所有项都被视为同等重要。加载项用斜体印出的第二个因素。第一个因子的因子载荷范围从0.48到0.77,而第二个因素的因子载荷从0.59到0.85不等。分析输出包括方差比解释道。第一个因子解释的总方差的31%。第二个因素解释的总方差的25%。因此,双重构造解释了总方差的56%。分析后输出包括interfactor相关解释方差比部分。根据我们的项目内容的定性判断,越严重的交叉负荷的性质,和预期的关联因素,我们决定保留这些物品,并将它们分配给他们表现出更强的因素因子载荷和被发现最相关。然而,两项“核心5”和“profe7”负载同样两个项目。 Hence, we decided to remove them.
β P
因子1
解释了课程总体目标,按时准备课程大纲和课程大纲的内容解释道 0.62 < 0.001
准备好课程交付 0.61 < 0.001
课程阅读材料和课堂讲稿 0.60 < 0.001
提供的课程,学生理解 0.61 < 0.001
在课堂上回答问题了 0.63 < 0.001
根据课程内容,准备考试考试考试覆盖整个课程内容,包括各种考试评估模式和分配适当的标志问题 0.70 < 0.001
听学生的问题并给予反馈,并允许学生在教室进行交互 0.62 < 0.001
道德、行为和承诺对知识转移 0.60 < 0.001
不歧视基于种族、宗教、或性 0.68 < 0.001
听学生的问题并给予反馈,并允许学生在教室进行交互会话 0.41 < 0.001
出现在时间上课的时间表,并使用适当的课堂时间 0.49 < 0.001
因子2
教授根据课程性质和教实际的会话 0.78 < 0.001
给类工作、测试作业 0.81 < 0.001
使用以学生为中心的方法,小组工作/演示 0.90 < 0.001
遵循连续评估方法并给出反馈意见持续评估 0.80 < 0.001
给佳的学生补充考试的基础上连续评估结果 1.00 < 0.001
给女学生教程,特殊需要的学生,和佳的学生 0.90 < 0.001
通知咨询小时,及时解决学生的学术问题 0.83 < 0.001
表5
因子载荷指标项的双因素模型。
3.4.2。CFA的底层结构的结果

模型分析发现,这意味着应该有更多的观察比的参数估计(63年]。

验证性因素分析进行了检查如果因素(或结构)的数量和指标变量符合预期是基于什么理论。多个符合指数被用来评估模型是否充分反映了观测数据。此外,这两个模型进行比较评估,如果他们有一个相同的健康。我们使用了“测试”数据。

图4提出了双因素的验证性因素分析的路径图(左面板)和四因子(右面板)模型,在一个单头箭头用来表示假定的因果影响的方向,和双头箭头用来表示两个潜变量(因素)之间的协方差。


图4
两个验证性因子模型路径图。Fc1:因子1;2 Fct2:因素;答:核心竞争力;PC:专业能力;电子商务:道德能力;TM:时间管理。

从双因素模型的路径图,测量误差范围在0.36 (Profe10)和0.61 (Profe13和Profe13)。同样,四因子模型产生的测量误差范围在0.30 (Ethic17)和0.59 (TM19)。双因素模型的测量误差的增加是由于指定比预计的数量相对较少的因素(43]。

双因素模型,从而推导出多个平方系数相关性或潜变量的方差解释量下降0.75和0.48之间范围内。同样,所有因子载荷值等于或大于0.61 (p13)。之间的相关性潜伏构造介于0.73和0.87之间。interconstruct相关性的核心能力与专业能力、道德品质、和时间管理是0.87,0.8,和0.7,分别。同样,interconstruct相关性的专业能力与道德质量分别为0.78和0.87,而interconstruct道德品质与时间管理之间的相关性为0.73。

表5表明,双因素模型的标准化系数在0.001显著水平,这意味着所有项目与各自的结构显著相关。因为域名是标准化(意味着= 0,SD = 1),系数是解释为增加(或减少)的条目的得分为每个标准偏差因素增加/构造。例如,β= 0.69,标准差增加核心竞争力,“Core1”增加了0.69。此外,在规模分手,“profe12”项目与构造(最高β= 1)。表中的值7可以类似的解释。
构造 √大街 CC(95%置信区间) 电脑(95%置信区间) 电子商务(95%置信区间) TM(95%置信区间)
CC 0.75 1
中华人民共和国 0.71 0.87 (0.84;0.90) 1
电子商务 0.75 0.81 (0.75;0.86) 0.78 (0.74;0.83) 1
TM 0.71 0.8 (0.7;0.89) 0.87 (0.77;0.96) 0.73 (0.63;0.83) 1
表6
Interconstruct相关性及其95%可信区间。
3.4.3。模型适合和比较

适当的度量模型相比,数据检查。最好的模型应该有一个相对卡方( )值接近1。

我们也使用了比较适合指数(CFI)和Tucker-Lewis指数(TLI)和RMSEA测量模型与数据的吻合程度是否比一个更严格的基准模型。然而,这些指数的截止值是任意的,“好”的意思,与健康指数的关系不清楚64年]。

绝对和比较适合双重指数和四因子CFA模型展示在表8。比较适合四因子模型的参数,CFI(0.89)和(0.87)TLI小于0.90的可接受的分界点,这是相对贫穷的健康(65年]。比较适合四因子模型的指数0.088 (RMSEA)和0.06 (SRMR),这被认为是一个公平健康的迹象66年]。
因素和项目 β P
核心竞争力
解释了课程总体目标,按时准备课程大纲和课程大纲的内容解释道 0.67 < 0.001
准备好课程交付 0.70 < 0.001
课程阅读材料和课堂讲稿 0.65 < 0.001
通知列表中可用的引用和教科书图书馆 0.69 < 0.001
教授根据课程性质和教实际的会话 0.68 < 0.001
提供了在这样一种方式,学生的理解 0.59 < 0.001
专业能力
使用额外的教学辅助 0.66 < 0.001
在课堂上回答问题了 0.52 < 0.001
给类工作、测试作业 0.77 < 0.001
使用以学生为中心的方法,比如组工作/演示 0.77 < 0.001
遵循连续评估方法并给出反馈意见持续评估 0.70 < 0.001
给佳的学生补充考试的基础上连续评估结果 0.91 < 0.001
给女学生教程,特殊需要的学生,和佳的学生 0.84 < 0.001
根据课程内容,准备考试考试考试覆盖整个课程内容,包括各种考试评估模式和分配适当的标志问题 0.55 < 0.001
道德能力
给学生的尊重 0.61 < 0.001
听学生的问题并给予反馈,并允许学生在教室进行交互会话 0.55 < 0.001
道德、行为和承诺对知识转移 0.66 < 0.001
不歧视基于种族、宗教、或性 0.50 < 0.001
时间管理
出现在时间上课的时间表并适当地利用课堂时间 0.52 < 0.001
通知咨询小时,及时解决学生的学术问题 0.80 < 0.001
表7
因子载荷指标项的四因子模型。

然而,双因素模型,比较符合指标,CFI(0.999)和(0.999)TLI阈值大于0.90,表明改进的相对意义上的四因子模型进行测试。我们也发现SRMR(0.056)(< 0.06),有很好的适应性和RMSEA(0.008)有一个很好的适合(< 0.05),表明双因素模型适合的数据(67年]。

总之,提供的二维模型改进的健康指数比四因子模型,这意味着双因素模型与数据的吻合程度优于四因子模型。

测试的比较两个模型来解释的因素结构规模显示无意义的 值,表明四因子模型没有做得更好比双因素模型。此外,AIC,值为29661.43时得到的双因素模型和价值29677.60的四因子模型。因此,应首选较小(AIC)双因素模型。

4所示。讨论

在教育机构,评估教师的有效性与评估学生的学习(31日]。学生评价教师的有效性是当前高等教育与科研的和有争议的话题。许多利益相关者,包括教师、怀疑赛特的效率和有效性形成性和终结性的目的7,68年]。因此,本研究的主要目标是调查学生的心理性质规模分手的评估,这是由埃塞俄比亚高等教育机构使用。

从结果,赛特规模被证明具有良好的内部一致性和良好的收敛效度。这个结果补充的结果(7,19- - - - - -30.,69年),尽管这些量表的维度和条目的数量无关。然而,与高等教育的学生评价教师效能量表由(18,19,21,22,25,31日,70年),使用的规模分手埃塞俄比亚高等教育面临一个有效性的问题。此外,CFA结果显示可怜的健康指数,揭示出潜在的规模不足以解释分手四因子结构的数据结构。分手这是因为规模开发基于评价理论依据。然而,其发展应该已经通过定量探索除了专家评价的理论依据,这是一个标准,以保证其内容效度。规模发展并不是一个简单的努力(71年]。Hinkin [72年]指出规模发展的三个阶段创建一个严格的规模:项目开发(包括步骤的识别领域,项目一代,和内容效度或理论分析),规模发展(包括步骤预试项目规模,调查管理和样本容量,减少项目分析,提取的因素),和规模评估(组成的维数的测试、可靠性和有效性)。根据研究者的足够的经验在开发规模分手的,然而,其发展未能遵循Hinkin所使用的程序(72年]。

5。结论

有效的和可靠的尺度的建设需要系统的研究,理论知识和经验数据应该发挥重要作用。这项研究是第一个试图评估的有效性的汤,这是由埃塞俄比亚高等教育机构使用。当前的研究试图提供证据的聚合效度,区分效度,法理学的有效性的汤,埃塞俄比亚公立高等教育机构用来评估他们的教师的表现。因此,缺乏判别和法理学的规模有效性尽管聚合效度,揭示规模分手,似乎并不歧视在构造它的措施。

虽然需要进一步的研究来证实这些结果基于多中心数据,双因素模型与18个项目取得了更好的因子结构汤规模。这是由于维度的规模开发基于专家的意见;它并不一定测量教师的重要能力组件。总的来说,这些发现表明,赛特规模不能用于有效地评估教师的教学效果,除非进一步改进的规模及其开发过程。

这项工作有实际、理论和政策对各级各类利益相关者的影响。在实践中,这项研究可以帮助高等教育机构和科技部确定高等教育规模的心理差距。因此,它可以作为框架,提高仪器的可靠性和有效性,以清楚地衡量教师的有效性,因此,提出干预措施,提高教师的性能和动力。本研究的结果还可以用于提供新的知识和概念的评估教师的性能和高等教育教学能力,特别是在埃塞俄比亚。如前所述,没有分手的心理特征规模的调查已经完成在埃塞俄比亚。

6。研究局限性和未来的发展方向

这项研究的结果应该被认为是在这些限制的光。一个限制是,尽管使用的规模是和谐和所有的公立大学,这个分析使用数据从一个大学可能不能够概括全国其余的公立大学。因此,本研究强调需要获取大量的数据从多个大学进一步加强研究的结果。研究还认为,学生评价老师没有偏见或歧视。然而,认为从经验的学生得到更高的成绩在老师更有利,而低级形式的成就报复他们的老师老师评级较低。等其他因素的评估、身体吸引力的老师,课程难度,年龄,和教师的人格影响学生评28,73年]。尽管它方便,目前研究使用一个数据集对PCA和CFA;因此,还需要进一步的研究来验证这两个汤规模框架和措施。验证过程的仔细的规划应与大数据获得有力的证据发现和开发一个适当的规模来衡量教学效果。此外,分析在不同的时间点需要进行测试的两次试验法的可靠性。尽管条目的最大数量/规模将取决于被测变量的复杂性,每增加项目的数量规模提高了规模的丰富性捕捉更多的信息74年]。然而,“时间管理”内部氧化物只有两项,这是本研究的另一个限制。

附录

学生评价教师的有效性

亲爱的学生。请检查箱子的指示你如何评价你的老师这学期。

日期:____你的研究领域:_______Year:……你的性别:______课程:_________

基于评估点,利率将一个圆的排名显示,从极低到非常高。注:六世=非常低;l=低;米=中等=米;H=高;VH =非常高;NA =不适用。
合适的指标 双因素模型 四因子模型
绝对健康指数
相对 1.03 1。2
均方根误差的近似(RMSEA) 0.008 0.088
标准化的均方根残余(SRMR) 0.056 0.06
- - - - - -价值RMSEA 0.05 1 < 0.00001
增量健康指数
比较适合指数(CFI) 0.999 0.89
Tucker-Lewis (TLI) 0.999 0.87
表8
绝对和比较适合两个,四因子指数CFA模型。

缩写

CFA: 验证性因素分析
克雷格: 综合可靠性
电弧炉: 探索性因素分析
电动汽车: 特征值
HTMT: Heterotrait-monotrait
主成分分析: 主成分分析
汤: 学生对教学效果的评价。

数据可用性

本研究的数据集分析可从相应的作者合理的请求。

伦理批准

研究人员有许可德勃雷马科斯大学质量保证办公室,使用没有制造和伪造数据。研究基于辅助数据,从研究参与者获得知情同意不,但匿名和保证数据的机密性。

的利益冲突

作者宣称没有一个财务或个人关系与他人或组织不当影响或偏见的内容。

作者的贡献

首先导致了研究统计的概念和设计方法,进行数据的分析和解释,写了初稿的手稿。油气地质和DMF导致了批判性的研究修改手稿。所有作者阅读和批准最后的手稿。

确认

作者感谢德勃雷马科斯·大学质量保证办公室许可使用数据。这项工作被德勃雷马科斯·大学财务支持。

补充材料

R代码用于评估量表效度(doc 354 KB)。(补充材料)

引用

  1. o . Bolarinwa”原则和方法的有效性和可靠性测试问卷用于社会和健康科学研究,“尼日利亚研究生医学杂志,22卷,不。4 p。195年,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  2. a . t . Ginty“心理属性,”行为医学百科全书m·d·戈尔曼和j·r·特纳,Eds。,pp。1563年- - - - - -1564,Springer New York, New York, NY, 2013.视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  3. n . Asiamah k . Kouveliotis r . Eduafo, r . Borkey”心理属性的新量表测量忽视和虐待老年人的社区:对社会活动的影响,“国际社区健康教育的季度第41卷。。2、163 - 172年,2021页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  4. f·e·埃斯皮诺萨莫利纳b d。诉竞技场拉米雷斯,f . Aparicio Izquierdo, d . c .祖尼加奥尔特加,“道路安全感知调查问卷(RSPQ)在拉丁美洲:开发和验证研究,“国际环境研究和公共卫生杂志》上,18卷,不。5,2433年,页2021。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  5. h . k . Mohajan“两好测量标准研究:有效性和可靠性,”《Spiru Haret大学。经济系列,17卷,不。4,59 - 82年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  6. k·德威特和n .罗格”占外生影响绩效评估的老师,“教育经济学评论,30卷,不。4、641 - 653年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  7. p . Spooren b Brockx, d . Mortelmans“学生教学评价的有效性。”教育研究的回顾,卷83,不。4、598 - 642年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  8. Embiza和s . Hadush”的维度和可靠性评估教师绩效评估在东部高中,tigrai国家区域状态,埃塞俄比亚,”教育和实践杂志》上》第六卷,没有。7,91 - 99年,2015页。视图:谷歌学术搜索
  9. d·n·哈里斯和t·r·萨斯”教师培训、教师素质和学生的成就,”《公共经济学》杂志,卷95,不。7 - 8,798 - 812年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  10. j . Kagema和c . Irungu”的教师绩效评估和分析在中学对教师的影响表现在肯尼亚,“国际教育杂志,11卷,不。1,第98 - 93页,2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  11. x。张,小时。Ng,“教师评价的一个有效的模型,教育管理机关和领导,45卷,不。2、196 - 218年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  12. m . Getie Ayaneh Dessie:篇名,a . w . Ayele”生存模型为分析等待时间第一次就业的应届毕业生:2018例德勃雷马科斯大学毕业生,埃塞俄比亚西北部,”教育研究国际卷,2020篇文章ID 8877504, 10页,2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  13. t·桑切斯r . Gilar J.-L。Castejon、j·维达尔和j·莱昂,”学生的教学和评估他们的学术成就在厄瓜多尔的高等教育机构,”心理学领域2020年,卷。11日。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  14. m·d·托兰和r . j . De Ayala”的多层次因素分析学生的教学评估,”教育和心理测量,卷65,不。2、272 - 296年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  15. p . Ginns m·普罗塞和s·巴里”,学生对高等教育教学质量的看法:在校学生的角度来看,“高等教育研究,32卷,不。5,603 - 615年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  16. d . Mortelmans和p . Spooren”重新生效SET37问卷的学生教学评估,”教育研究,35卷,不。5,547 - 552年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  17. d . c .巴恩斯b . Engelland c . Matherne w·马丁,c .俄勒冈州和k .戒指,“发展中衡量高校教学水平的心理测量学的声音,“大学生》杂志,42卷,不。1,第214 - 199页,2008。视图:谷歌学术搜索
  18. 阿尔塔夫,a·卡马尔和b·哈桑,“大学教师发展和验证的评价尺度,“巴基斯坦心理学研究杂志》上,28卷,不。1,第178 - 155页,2013。视图:谷歌学术搜索
  19. 沙赫扎德和n·马哈茂德,“大学教师发展教学效果量表”,社会科学研究》杂志上,7卷,不。2、2019。视图:谷歌学术搜索
  20. p .酒吧间招待员、d Bhattacharyya和p .招待”教学的有效性教师教育者在不同类型的b . Ed学院在西孟加拉邦,印度,”美国教育研究》杂志上,3卷,不。11日,第1177 - 1164页,2015年。视图:谷歌学术搜索
  21. İ。Marulcu和k . Bozkuş”改编的老师在高等教育规模有效性到土耳其语言,“欧洲教育研究杂志》上,3卷,不。10日,2017年。视图:谷歌学术搜索
  22. 美国米塔尔、r·基拉和d·k·巴特拉”评价学生评价教学效果的有效性(套)在印度,”教育+培训57卷,2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  23. d . Feistauer t·里希特,“有多可靠学生教学质量的评估?方差分量的方法。”高等教育评估和评价,42卷,不。8,1263 - 1279年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  24. h·w·马什和m·贝利“多维学生评价教学效果”,《高等教育》杂志上,卷64,不。1队,1993页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  25. P.-T。咖啡匙、b·斯宾塞和c . c . s .锦”心理的学生评价教学质量调查高等教育”高等教育评估和评价,42卷,不。5,788 - 800年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  26. k .大谷b·j·金和我。曹”,学生评价教学(套)高等教育:如何更有效地使用设置在公共事务的教育,“公共事务教育杂志》上,18卷,不。3、531 - 544年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  27. d . e . Clayson”,学生评价教学和可靠性方面,“高等教育评估和评价,43卷,不。4、666 - 681年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  28. m·凯利,学生评价教学效果:安大略大学的考虑安大略大学理事会,多伦多,加拿大,2012。
  29. t . l . Khong”的学生评价教学的有效性和可靠性:在马来西亚私立高等教育机构的情况下,“国际创新教育与研究》杂志上,卷2,不。9日,57 - 63,2016页。视图:谷歌学术搜索
  30. m . Shevlin p .班亚德·m·戴维斯,m·格里菲思”学生在高等教育教学评估的有效性:爱我,爱我的讲座?”高等教育评估和评价,25卷,不。4、397 - 405年,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  31. 通用汽车Calaguas”,教师在高等教育规模有效性:发展和心理属性,“国际教育研究杂志》上,1卷,不。1队,2012页。视图:谷歌学术搜索
  32. MOE,埃塞俄比亚教育发展路线图,2018。
  33. MOE,高等教育:绩效指标参考表》2017。
  34. d·d·Sozo和m . t . Kabtyimer”评价高等教育的教师'competency:评价学生的情况下亚明奇大学,埃塞俄比亚,”欧洲教育研究杂志》上,7卷,不。4、2020。视图:谷歌学术搜索
  35. a . n . Adedeji m . o . Lawan, s . f . Sidique”测试的有效性的观察指标在尼日利亚本地内容策略:证据从四因子测量模型中,“CBN应用统计学杂志》上,8卷,不。1,第173 - 149页,2017。视图:谷歌学术搜索
  36. k . a . Engellant d d .荷兰,r·t·派珀”评估收敛和区分效度的动力构造技术集成教育(领带)模型,”高等教育理论与实践杂志》上,16卷,不。1,2016。视图:谷歌学术搜索
  37. r·Aghekyan“测量高中生科学身份,预期成功的科学,科学的价值观和环境的态度:发展和验证SIEVEA调查,“国际科学教育,30卷,不。4、342 - 353年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  38. c . Fornell和d·f·拉克尔结构方程模型与不可见的变量和测量误差:代数和统计数据圣人,圣人出版物CA、洛杉矶、钙、美国,1981年。
  39. j . hensel c . m . Ringle和m . Sarstedt”新标准评估区分效度variance-based结构方程建模,”学院的营销科学》杂志上,43卷,不。1,第135 - 115页,2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  40. 张炳扬。王,r。王,P.-Y。日圆,S.-L。黄,Y.-B。黄和研究。林,”建设和验证教师自我评价量表来衡量教学表现在医科大学,”医学教育杂志,24卷,不。4、195 - 208年,2020页。视图:谷歌学术搜索
  41. j . Haslbeck和r·范·博克探索性因素分析估计的数量因素通过样本外预测错误,2021,https://psyarxiv.com/。
  42. h .托多罗夫d·弗尔涅,美国格柏,“主成分分析:理论和应用基因表达数据分析,“基因组学和计算生物学,4卷,不。2篇文章ID e100041 2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  43. j·c·海顿,d·g·艾伦和诉Scarpello”因素保留决定探索性因素分析:教程并行分析,“组织研究方法,7卷,不。2、191 - 205年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  44. b•汤普森探索性和验证性因素分析美国心理协会,华盛顿,美国,2004年。
  45. r p•萨尔门托诉科斯塔:“验证性因素分析——一个案例研究”,2019年,https://arxiv.org/abs/1905.05598。视图:谷歌学术搜索
  46. y Rosseel,包“lavaan”, 2017。
  47. r . c .团队,接待员:统计计算的语言和环境,R统计计算的基础,维也纳,奥地利,2020年,http://www.R-project.org。
  48. n . Tierney Visdat:想象整个数据帧,“开源软件的杂志,卷2,不。16,355年,页2017。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  49. 学术界。李,“验证性因素分析和顺序数据:比较健壮的最大似然和对角加权最小二乘,”行为研究方法,48卷,不。3、936 - 949年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  50. d . Mindrila“最大似然(ML)和对角加权最小二乘(设计水线)评估程序:一个比较的估计偏差序数和多元非正态数据,”国际期刊的数字社会,1卷,不。1、60 - 66、2010页。视图:谷歌学术搜索
  51. c . DiStefano g·b·摩根,“比较对角加权最小二乘的稳健估计技术顺序数据,”结构方程建模:一个多学科杂志,21卷,不。3、425 - 438年,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  52. j . c . Nunnally“心理测量的概述,精神障碍的临床诊断,第146 - 97页,1978年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  53. t·a·布朗,验证性因子分析应用研究美国吉尔福德出版,2015年。
  54. r·l·皮埃蒙特”项间相关性”生活质量和幸福感研究的百科全书,a·c·Michalos Ed,页3303 - 3304,激飞荷兰多德雷赫特,荷兰,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  55. j . hensel“缩小与variance-based结构方程建模、设计和行为研究”杂志上的广告,46卷,不。1,第192 - 178页,2017。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  56. k·a·马库斯结构方程建模的原则和实践的雷克斯b·克莱恩2012年,泰勒和弗朗西斯,英国。
  57. d . Gefen版d Straub写,M.-C。Boudreau”,结构方程建模和回归:指南研究实践中,“通信协会的信息系统,4卷,不。1,p。2000。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  58. n . Manninen e . Kuusisto k以来,“芬兰社会服务学生的认知未知的目的,帮助别人,”国际期刊的社会教育学,8卷,不。1,1-13,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  59. r·b·卡特尔”小石子测试的因素,”多元行为研究,1卷,不。2、245 - 276年,1966页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  60. j·l·角”,许多因素的基本原理和测试在因素分析中,“心理测量学,30卷,不。2、179 - 185年,1965页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  61. a . Onatski”确定特征值的经验分布的因素,”回顾经济学和统计数据,卷92,不。4、1004 - 1016年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  62. a . Dinno和m . a . Dinno包“巴兰”R包版本,多特蒙德,德国,2018年。
  63. m·a·Verdugo诉m·吉兰b·阿里亚斯e .韦森特和m .十二月,“儿童支持强度量表的验证性因素分析,“发育障碍的研究49-50卷,第152 - 140页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  64. k·赖和s . b .绿色”,有两个手表的问题:评估适合当RMSEA和CFI不同意,”多元行为研究,51卷,不。2 - 3、220 - 239年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  65. k·Joreskog和d . Sorbom结构方程模型:准则确定模型,医学博士,美国大学出版社,台北,1993年。
  66. k . Schermelleh-Engel h . Moosbrugger h·穆勒,”评估的结构方程模型:测试的意义和描述性的拟合优度措施,”网上的心理学研究方法,8卷,不。2,页23 - 74,2003。视图:谷歌学术搜索
  67. 美国Cangur和埃尔詹,”比较符合指数模型中使用结构方程建模多元常态下,“《现代应用统计方法,14卷,不。1,p。2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  68. l . p . Aultman”造型的学生评价的一个意想不到的好处,”高校教学,54卷,不。3、251 - 285年,2006页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  69. m . h . Knol, c . v .多兰g . j . Mellenbergh和h l . j . van der马斯河”测量质量的大学讲座:教学技能的发展和验证问卷(ISQ)”《公共科学图书馆•综合》,11卷,不。2篇文章ID e0149163 2016。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  70. h·w·马什,”学生的大学教学评估:维度、可靠性、有效性,潜在的偏见和有用性,”高等教育教学和学习的奖学金:一个基于证据的观点施普林格,页319 - 383年,柏林,德国,2007年。视图:谷歌学术搜索
  71. g·o·博阿滕,t·b·尼兰德·e·a·Frongillo h·r·Melgar-Quinonez和s . l .年轻,”卫生发展和验证量表的最佳实践,社会,和行为研究:底漆,”公共卫生领域前沿》第六卷,149页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  72. t·r·Hinkin”审查规模开发实践研究的组织中,“期刊的管理,21卷,不。5,967 - 988年,1995页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  73. j·w·劳伦斯,学生评价的教学并不是有效的,美国大学教授协会,华盛顿特区,美国,2018年。
  74. m·a·罗宾逊,“使用多心理尺度在人力资源管理研究和实践,“人力资源管理卷,57号3、739 - 750年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

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