internal consistency是什么意思，internal consistency的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

內部一致性；[统计] 内部相容性

例句

Type II (Internal consistency).

类型II(内部的一致性)。

This is known as internal consistency.

这就是内部一致。

An internal consistency error has occurred.

发生内部一致性的错误。

WE AFFIRM the unity and internal consistency of Scripture.

圣经是前后合一和内在一致的。

Results show that:the 24- item questionnaire has high internal consistency;

结果显示，由24道题组成的调查表具有很高的内部一致性；

专业解析

Internal consistency（内部一致性）是心理测量学和统计学中的一个核心概念，特指一个测量工具（如问卷、量表、测验）内部各个项目之间的一致性或同质性程度。它衡量的是该工具的不同部分是否在测量同一个潜在构念（construct），即所有项目是否指向同一个方向、反映同一个特质或概念。

其核心含义和要点包括：

测量可靠性的关键指标：内部一致性是评估测量工具信度（Reliability）的一种重要方法。信度指测量结果的稳定性、一致性和可重复性。如果一个工具具有高内部一致性，意味着其各个项目之间高度相关，共同测量同一个目标特质，因此该工具在不同时间或情境下产生相似结果的可能性更高（尽管内部一致性高不等于重测信度高）。
反映项目间的关联性：它关注的是构成量表的多个项目（items）之间的相互关联程度。如果所有项目都在有效地测量同一个构念，那么个体在这些项目上的得分应该表现出高度的一致性。例如，在一个测量“工作满意度”的量表中，所有题目都应该与“工作满意度”相关，并且个体对各个题目的回答模式应该是相似的（满意的人大多数题目都答得高，不满意的人大多数题目都答得低）。
常用统计方法：
- Cronbach's Alpha (α) 系数：这是最广泛使用的内部一致性指标。α系数值范围在0到1之间。
  - α ≥ 0.9：通常认为信度非常好（Excellent）。
  - 0.8 ≤ α < 0.9：信度良好（Good）。
  - 0.7 ≤ α < 0.8：信度可以接受（Acceptable），尤其在探索性研究中。
  - α < 0.7：信度不足，量表可能需要修订或项目需要调整。
  - α值过高（如 > 0.95）：有时可能提示项目存在冗余（即多个项目问的是几乎完全相同的问题）。
- 折半信度 (Split-half Reliability)：将量表项目随机分成两半，计算两部分得分的相关系数，再用斯皮尔曼-布朗公式校正。
- 库德-理查森公式 (Kuder-Richardson Formulas)：主要用于项目为二分（对/错）数据的量表，如KR-20。
重要性与应用：
- 研究有效性基础：高内部一致性是量表具有良好信度的必要条件，而信度是效度（Validity，即测量工具是否准确测量了它声称要测量的东西）的前提。一个内部一致性低的量表，其测量结果不稳定，效度也难以保证。
- 量表开发与修订：在开发新量表或修订现有量表时，计算内部一致性系数是评估项目质量、筛选项目（如删除与总分相关低的项目）、优化量表结构的关键步骤。
- 结果解释：在使用量表进行数据分析前，报告其内部一致性系数是标准做法，让读者了解该测量在当前样本中的可靠性如何。

Internal consistency 评估的是一个测量工具内部各项目测量同一概念的一致程度，常用 Cronbach's Alpha 系数来衡量。它是评价量表信度、进而保障研究结果可靠性和有效性的核心指标。高内部一致性表明量表的项目在共同、稳定地测量同一个目标特质。

来源说明：由于当前搜索未返回相关网页，无法提供具体的引用链接。以上解释基于心理学、教育学、社会科学研究方法领域的标准教材和学术共识。权威信息来源通常包括：

美国心理学会 (APA) 出版的研究方法手册。
经典的心理测量学教科书（如 Nunnally & Bernstein, Crocker & Algina, Furr & Bacharach）。
知名学术期刊中关于量表开发和心理测量特性的文章。
大学研究方法课程的教学材料。建议查阅相关领域的权威教材或通过学术数据库（如APA PsycNet, ScienceDirect, Google Scholar）获取更详细的信息和具体引用。

网络扩展资料

Internal Consistency（内部一致性）是一个常用于统计学、心理学、数据科学等领域的术语，指测量工具（如问卷、测试）中不同项目或条目之间的协调性和统一性，即这些项目是否在测量同一概念时保持一致。以下是详细解释：

1. 定义与核心概念

内部一致性强调测量工具内部各部分的逻辑关联和稳定性。例如，在心理学量表中，所有问题应围绕同一心理特质展开，且结果不会因条目增减而产生显著矛盾。
与“外部一致性”区别：内部一致性关注工具内部结构的统一性，而外部一致性（如重测信度）关注跨时间或跨情境的稳定性。

2. 应用场景

学术研究：评估问卷或测试的信度（reliability）。例如，通过克朗巴哈α系数（Cronbach's alpha）量化内部一致性。
数据验证：在数据库事务中，确保操作前后数据逻辑一致（如银行转账前后的总金额不变）。

3. 评估方法

克朗巴哈α系数：常用指标，公式为： $$ alpha = frac{k}{k-1} left(1 - frac{sum sigma_i}{sigma_T}right) $$ 其中，(k) 为条目数，(sigma_i) 为各条目方差，(sigma_T) 为总分方差。α值越接近1，内部一致性越高。

4. 示例

心理学量表：若某焦虑量表的10个问题均反映焦虑症状，且α系数为0.85，则说明内部一致性良好。
数据录入：多个录入员对同一数据的记录结果高度一致，可称为“内部一致性高”。

内部一致性是衡量工具或数据可靠性的关键指标，通过统计方法（如α系数）或逻辑验证实现。如需进一步了解应用案例或计算方法，、中的专业解释。

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