泰州职业技术学院“大学生创新创业基础”课程学生问卷因信效分析

王丽君，荣 莉

（泰州职业技术学院，江苏 泰州 225300）

在大众创业万众创新的背景下，创新创业教育应运而生。泰州职业技术学院在人才培养方案中设置了大学生创新创业基础课程。通过该课程的学习，学生的创业精神、创业意识和创新创业能力明显增强，投身创业实践的学生显著增加。但是在授课的过程中，也存在学生学习主动性不强、课业成果质量不高、极少学生在课后深入学习创新创业知识等现象。期望通过相关研究，切实提供大学生创新创业基础课程的教学效果，提高学生满意度，以生为本。

1 问卷调查基本情况

课题组设计了“大学生创新创业基础课程”学生调查问卷，调查学生对于创业了解的程度、创业课程的学习情况、创业大赛了解程度、创业课程的喜爱程度等方面，问卷共17题，分为4个维度进行分析。调查对象是21级学生，共收回有效问卷780份。

2 工具说明及参考标准

（1）因子分析标准。从表面上看可以看到数量较少，即多个实测变量变成几个综合指标，并体现出降维的思想。如果以降维的方式实现相关量较高的变量汇集在一起，那么问题的复杂性将会大大降低。其参考标准见表1。

表1 因子分析参考标准

（2）信度分析标准。因为效度不能离开信度而存在，所以在面对题项的时候要首先分析信度，然后展开对于效度的深度分析，而在检测这二者时，需要保证二者的题项是一致的。而信度也可以理解为可靠性，最终得到的数据相似程度来源于不同测量工具的不同情况下收集，并将Cronbachα系数作为信度分析重要抓手，实际的参考标准可以从表2中看到[1]。这一系数对于任何一个维度都需要三个或三个以上的问题作为支撑。

（3）效度分析标准。效度可以反映出问卷是否合理，它可以根据数据结果进行科学的推论，从而知道是否是有意义和有价值的。而效度分析主要通过因子分析方法进行，并在KMO值的“帮助”下，对于共同度等多项指标进行系统综合的分析，这样就能知道数据究竟有怎样的效度水平，同时也能知道用KMO值来判断效度是否可行[2]。除此之外共同值可以排除那些不合理的研究项，方差可以更好地解释信息提取率。具体的情况从表3中可以看到。

表2 信度分析参考标准

表3 效度分析参考标准

（4）题项编号预设四个维度：维度一为Q1～Q5，维度二为Q6～Q11，维度三为Q12～Q14，维度四为Q15～Q17。

3 因子分析

信息降维浓缩的重要方式就是进行因子分析，这对于实际的研究分析来说十分有利。首先要检验的对象是分析项的数据，然后确定究竟有多少个因子，接着找到每一个题和因子固有的关系之后，为每一个因子命名[3]。根据问卷数据，我们对预设的几个变量进行因子分析。维度一为Q1～Q5（创业了解程度），维度二为Q6～Q11（创业课程的学习情况），维度三为Q12～Q14（创业大赛了解程度），维度四为Q15～Q17（创业课程的喜爱程度）。

（1）因子分析可行性检验。KMO和Bartlett都是经常使用的工具检验方式。将上述提到的四个维度对应的题项用这两个工具检验，最后可以得到匹配四个维度的相关值。表4中显示的结果为：四个维度的KMO值要比表1的标准平均大0.5以上，同时从整体上看都适合使用因子分析的方法，前提要求得到了极大的满足，P值均为0.000＜0.05，并在Bartlett的检验下过关，再次印证了因子分析方法的有效性。

（2）分析对应关系。要想知道每一组题项的因子是否有直接的对应关系，那么需要用到因子载荷系数来具体确定。具体情况表6中可以看到。

表4 四个维度的KMO和Bartlett的检验

表5 四维度因子系数载荷矩阵

表6 四维度题项信度检验

表7 方差解释表

表8 信度效度分析关键值

（3）表中可以清楚地看到α系数是使用四个因子信度进行分析的，并且每一个题项的共同度都比0.6大，这说明研究相和因子有直接相关或者间接相关的关系，因子可以将信息第一时间有效提取出来。与此同时，α系数通过信度分析之后发现都要比0.55大，这也说明题项和因子之间有着直接相关或者间接相关的关系。

因子分析结论：预设维度与因子提取个数吻合，预设题项与因子（维度）有对应关系，通过因子验证。

4 信度分析

如果使用Cronbachα系数工具来进行信度的检验，那么四个维度的相关参数值就能自动“浮出水面”。与表2标准进行对比分析的过程中发现，四个维度的α系数值都要比表2标准最高的0.8大出很多，这能从侧面反映出有着较高的信度质量。同时，17个题项的CITC值也要比0.5大出很多，自然也比最低标准0.3大了更多，并且也无需对题项进行删除。

信度分析结论：四个维度的信度水平均高于标准参照的最高值，说明信度很好，可以进一步分析效度。

5 效度分析

如果使用因子分析方法来进行效度的检验，那么四个维度的相关参数值就能自动“浮出水面”。从相关的研究中可以得到，每一个题项的共同度都要比标准的0.4大出很多。从表7中可以得到，四个维度的KMO值都比0.7大，自然也比最低标准的0.6大。而四个维度彼此对应的方差解释率依次为63.88%、52.69%、82.51%、83.37%，并且因为都比50%大，所以题项的信息量可以直接被提取。

效度分析结论：创业了解程度、创业课程的学习程度、创业大赛了解程度、创业课程的喜爱程度四个维度对应着的题项数据效度质量都非常高，满足效度分析的要求。

6 综合结论

从两次的检验可以得到，围绕关于创业调查问卷进行的因子、信度、效度分析，综合四个维度的结果见表8，得到的数据具有比较好的信度和效度水平，所以可以对这些数据进行深入分析。

基于学生能力成长规律，在接下来的大学生创新创业基础课程教学改革中，充分重视学生的需求，将对课程内容开发、教学设计创新、教学方法优化、教师课堂教学质量保障、课业评价改革和学生评教等方面进行改革。