설문지에서 쓸모없는 질문 식별

설문지를 개발 중입니다. 신뢰성과 유효성을 향상시키기 위해 통계적 방법을 사용하고 싶습니다.

답이 항상 같은 질문을 제거하고 싶습니다. 이는 거의 모든 참가자가 해당 질문에 대해 동일한 답변을 하였음을 의미합니다.

이제 내 질문은 :

1. 사용 맥락과 무관하게 답이 항상 같은 쓸모없는 질문에 대한 기술적 용어는 무엇입니까?
2. 그러한 질문을 식별하는 방법은 무엇입니까?

고전적 테스트 이론 (CTT)과 항목 반응 이론 (IRT)은 측정하려는 잠복 특성에 어떤 항목이 기여하고 있는지에 대한 지침을 제공 할 수 있습니다. CTT를 사용하면 1) 항목 난이도, 2) 총 점수와의 항목 상관 관계, 3) 항목 분산 및 4) 항목이 제거 된 경우 내부 일관성 추정치 (예 : Cronbach의 알파)에 미치는 영향을 고려하십시오.

너무 쉬우거나 너무 어려운 항목은 주제를 구분하는 데 도움이되지 않는 경향이 있습니다 (고득점 자와 저 득점을 구분). 상위 성과 기업 간의 차이를 측정하는 데 관심이 없다면 제거하기 위해 매우 어려운 질문을 고려해야합니다. 비슷한 맥락에서, 매우 쉬운 아이템은 성능이 저조한 사람들의 성과에 관심이있는 경우에만 적합합니다.

모든 항목은 총 점수와 양의 상관 관계를 유지해야하며 상관 관계에 대해 약 0.20의 하한을 가이드로 설정할 수 있습니다. 상관 관계가 낮거나 음의 상관 관계가 있으면 설문지에 표현 문제가 있으며 질문의 점수를 뒤집어 야 함을 나타낼 수 있습니다.

편차가 적은 항목 (점수의 변동성)은 주제를 구분하지 않고 설문 조사에서 수집 한 정보에 기여하지 않으므로 제거 대상으로 고려해야합니다. 분산이 매우 높은 항목은 측정하려는 구성 / 특성 이외의 것을 측정 할 수 있습니다.

항목을 제거해도 내부 일관성의 추정치가 향상되면 해당 항목을 제거 할 것인지 고려해야합니다.

모두가 올바른 항목은 때때로 최대 항목이며, 모두가 잘못되는 항목을 최소 항목이라고도합니다. 수집하려는 정보에는 기여하지 않습니다.

고 지식 설문지를 개발하거나 설문지를 마케팅 할 계획이라면 반드시 IRT를 고려해야합니다. 그러나 그것은 큰 주제 영역이며, 정말로 관심이 없다면 여기에 들어갈만한 가치가 없을 것입니다.

도움이 되었기를 바랍니다.

나는 당신이 찾고있는 것이 Item Response Theory라고 믿습니다. 당신이 언급하는 "무용지물"질문은 차별이 어려운 품목입니다. IRT 분석을 사용하면 설문 조사 참가자가 식별, 난이도 및 항목을 추측 할 가능성을 계산할 수 있습니다. R 프로그램에는 IRT를 사용하기 쉬운 패키지가 있으며 다른 통계 소프트웨어 패키지도 마찬가지라고 생각합니다.

빠른 개요를 보려면 여기에 wikipedia 페이지가 있지만 더 자세히 조사하는 것이 좋습니다. http://en.wikipedia.org/wiki/Item_response_theory