SPSS数据分析问题提出与实例导学 第12章 信度检验α系数和重测信度.ppt
SPSS信效度难度区分度分析举例
SPSS信效度难度区分度分析举例假设我们正在开展一个关于健康生活方式的调查研究，为了评估参与者的健康行为，我们设计了一个由20个问题组成的问卷。
这些问题涉及到饮食、运动、睡眠以及其他与健康相关的行为。
首先，我们需要将这些问题输入SPSS软件进行分析。
假设我们将这些问题编号为Q1至Q20，以便进行数据输入和分析。
第一步是计算每个问题的信度。
信度是指问卷测量的稳定性和一致性，也就是说，当我们重复使用问卷时，是否能够获得相似的结果。
可以使用内部一致性系数，例如Cronbach's α，来评估信度。
在SPSS中，可以通过如下步骤计算：1.打开SPSS软件，点击"变量视图"选项卡，输入各个问题的名称和数据类型。
2.回到"数据视图"选项卡，输入参与者的数据。
3.点击"分析"菜单，选择"可靠性分析"。
4.在弹出的"可靠性分析"对话框中，将所有的问题添加到"题目"一栏中。
5. 在"统计量"一栏中，选择"Cronbach's α"。
6.点击"确定"进行分析。
SPSS将计算每个问题的Cronbach's α系数，并将结果显示在分析结果窗口中。
如果Cronbach's α系数大于0.7，则说明这些问题具有良好的内部一致性，信度较高。
接下来，我们需要计算每个问题的难度和区分度。
难度是指被试者平均得分的水平，也就是说，大多数被试者的回答是什么。
区分度是指问题能够区分出不同被试者之间的差异程度，也就是说，得分高的被试者在这个问题上与得分低的被试者之间是否有明显的差异。
可以使用点双列相关和韦勒系数来评估难度和区分度。
在SPSS中，可以通过如下步骤计算：1.打开SPSS软件，点击"变量视图"选项卡，输入各个问题的名称和数据类型（如果还没有输入）。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总 3 去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总 4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分，其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表类别Cronbach's Alpha项数整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析
如何使用spss软件进行效度和信度分析如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。
那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。
二、信度分析的提出及分析方法信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。
它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。
一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。
例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。
因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。
调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。
问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。
内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。
一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。
外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。
如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。
信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。
目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。
通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。
我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。
SPSS信度、效度分析
目录
• 信度分析 • 效度分析 • SPSS在信度、效度分析中的应用 • 信度、效度分析的注意事项
01 信度分析
信度分析的定义
信度分析是指对测量工具或问卷的一致性、稳定性进行评估的过程，用以 检验测量结果的可靠性。
信度分析的目的是确定测量工具是否能够稳定、一致地反映被测对象的特 征或属性。
总结评估结果
根据各项效度分析的结果，总结评估 测量工具的准确性和有效性，并提出 改进意见和建议。
03 SPSS在信度、效度分析 中的应用
SPSS在信度分析中的应用
信度分析：信度分析用于评估问卷的一致性，常用的 方法有Cronbach's Alpha系数和重测信度法等。
输标02入题
Cronbach's Alpha系数：Cronbach's Alpha系数是 一种常用的信度分析方法，通过计算问卷内部一致性 系数来评估问卷的一致性。
信度分析的方法有多种，常用的有Cronbach's Alpha系数和重测信度法 等。
信度分析的方法
Cronbach's Alpha系数
01
通过计算问卷内部一致性系数来评估信度，该系数值介于0-1之
间，值越高表示信度越好。
重测信度法
02
通过比较同一被试在不同时间点的测量结果来评估信度，这种
方法适用于时间间隔较短的情境。
根据所选的信度分析方法计算 信度系数，如Cronbach's Alph结果对问卷进行 修正和完善，提高测量工具的 可靠性和稳定性。
02 效度分析
效度分析的定义
效度分析是对测量工具或手段准确性和有效性的评估，即衡 量测量结果是否真实、准确地反映了所要研究的内容和概念 。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析
如何使用spss软件进行效度和信度分析如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。
那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。
二、信度分析的提出及分析方法信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。
它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。
一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。
例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。
因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。
调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。
问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。
内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。
一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。
外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。
如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。
信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。
目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。
通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。
我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。
1 信度分析这里有 63 份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调 查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时， 对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分 析。
信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用 Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言，如 果问卷的信度系数达到 0.9 以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在 0.8 以上，是不错的；一般认为试卷信度在 0.5至 0.9以内是合理的，如果信度系数 低于 0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上 63份问卷的数据用 SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析， 其结果如表一所示：表一 信度分析表类别小分类 对应题 项 每题计分方法 维度计分方法 心理资本组织气氛总体幸福感整体问卷情感枯竭 1-3 题 正向计分 去个性化 4-6 题 正向计分 个人成就感7-10 题 逆向计分 11-18 题19-26 题27-31正向计分全部题项直接加总 全部题项直接加总 全部题项取倒数后加总全部题项直接加总21 题为逆向计分，其 余题项正向计分27 题和 31 题为逆向 计分，其余题项为正向计分21 题取倒数后与其余题项加总27 和 31题取到术后与其余题项加总 以上各个维度的总分直接加总 3 34 8 8531整体问卷.617 31职业倦怠.822 10心理资本.801 8组织气氛.837 8总体幸福感.679 5表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的 Cronbach's Alpha 系数值均大于 0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用 SPSS21.0 对其进行效度分析。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析报告
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析报告信度分析和效度分析数据计分方法说明1 信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。
信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。
信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。
一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的在一致性。
2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。
2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：表二 KMO 和 Bartlett 的检验由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
2.2 因子分析结果在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下：表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %1 8.752 28.231 28.231 8.752 28.231 28.231 4.937 15.926 15.9262 3.259 10.514 38.745 3.259 10.514 38.745 3.766 12.14828.0743 2.715 8.758 47.503 2.715 8.758 47.503 2.996 9.666 37.7404 2.286 7.374 54.877 2.286 7.374 54.877 2.714 8.756 46.4965 1.516 4.891 59.768 1.516 4.891 59.768 2.584 8.335 54.8316 1.342 4.328 64.096 1.342 4.328 64.096 2.076 6.697 61.5287 1.252 4.038 68.134 1.252 4.038 68.134 1.709 5.511 67.0408 1.053 3.398 71.532 1.053 3.398 71.532 1.393 4.492 71.5329 .958 3.089 74.62010 .880 2.840 77.46111 .762 2.459 79.92012 .714 2.302 82.22213 .684 2.207 84.42914 .623 2.011 86.44015 .580 1.870 88.30916 .509 1.642 89.95117 .449 1.449 91.40018 .394 1.272 92.67219 .342 1.104 93.77720 .289 .934 94.71021 .276 .892 95.60222 .258 .833 96.43523 .204 .659 97.09424 .184 .592 97.68625 .171 .552 98.23926 .148 .478 98.71727 .121 .391 99.10828 .101 .325 99.43329 .079 .254 99.68730 .058 .186 99.87331 .039 .127 100.000提取方法：主成份分析。
spss数据分析教程之信效度检验、描述性统计、差异比较、相关分析、回归分析(适合问卷型数据)
目录1 统计分析 (1)2 结果 (1)2.1 信度检验 (1)2.2 效度检验 (3)2.3 描述性统计分析 (5)2.3.1 基础信息题描述性统计（单选） (5)2.3.2 多重响应频率分析（多选题） (10)2.3.3 连续数值数据描述性统计（各维度） (15)2.4 差异比较 (17)2.4.1 交叉表卡方检验（分类变量差异比较） (17)2.4.2 独立样本t检验（连续数值型数据两组间差异比较，如性别间） (19)2.4.3 单因素方差分析（连续数值型数据多组间差异比较，如年龄间） (21)2.5 正态检验 (23)2.6 相关分析 (25)2.7 回归分析 (27)1 统计分析本研究采用SPSS 25.0统计分析软件对问卷进行信效度检验，并对数据进行描述性统计（包括单选，多选，量表维度），差异比较（包括计数资料卡方检验，计量资料t检验和方差分析），相关分析（包括pearson相关分析和spearman相关分析）和多元线性回归分析。
分析结果以p<0.05为有统计学意义。
2 结果2.1 信度检验信度分析也被称为可靠性分析，是对测量结果稳定性、一致性和可靠性的检验，为了保证测量结果的准确性，进行分析前需要先对问卷中的有效数据进行可靠性分析。
本次分析采用Cronbach's α系数进行信度分析，α系数应大于或等于0.6，说明信度良好。
由信度检验结果可知：该问卷量表克隆巴赫Alpha系数为0.981，大于0.7，说明问卷整体有较高的内部一致性，问卷的项目设计合理有效，调查数据较为可靠，可进行下一步的检验分析。
详细操作步骤：2.2 效度检验效度即测量的准确性，测量效度愈高，表示测量的结果愈能显现其所欲测量内容的真正特征，构造效度主要是对测量内容逻辑性、适用性方面的测量，本次分析采用结构效度进行效度检验，KMO值大于0.6，说明效度良好。
KMO 和巴特利特检验KMO 取样适切性量数。
运用spss软件进行信度分析
运用spss软件进行信度分析运用spss软件进行信度分析问卷的信度分析一、概念：信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。
一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性：1、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性，而非测验或量表本身；2、信度值是指在某一特定类型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果；3、信度是效度的必要条件，非充分条件。
信度低效度一定低，但信度高未必表示效度也高；信度检验完全依赖于统计方法。
信度可分为：内在信度：对一组问题是否测量同一个概念，同时组成量表题项的内在一致性程度如何；常用的检测方法是Cronbach’s alpha系数。
外在信度：对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致，再测信度是外在信度最常用的检验法。
二、信度指标：1.用信度系数来表示信度的大小。
信度系数越大，表明测量的可信程度越大。
究竟信度系数要多少才算有高的信度。
学者DeVellis(1991)认为，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相当好）；0.80～0.90（非常好）。
由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在0.80以上，0.70至0.80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0.70以上，0.60至0.70之间可以接受。
若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下，应考虑重新修订量表或增删题项。
2．信度指标多以相关系数来表示：大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性）、等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。
三、信度分析方法:1.重测信度法：用同样的问卷对同一被测间隔一定时间的重复测试，也可称作测试——再测方法，计算两次测试结果的相关系数。
很显然这是稳定系数，即跨时间的一致性。
运用SPSS进行信度分析
SPSS信度分析步骤资料输入Data输入页变项定义页信度分析1.再测信度（Test-Retest Reliability）2.复本信度（Alternate-form Reliability）3.折半信度（Split-half Reliaility）4.內部一致性（Internal Consistency Coefficient）【计算α系数】再测信度（Test-Retest Reliability）某空间性向测验有20题单选题，分别在十月与第二年四月施测同一组10名学生，以下是测验结果，请计算信度。
Person A B C D E F G H I JOct 18 16 5 13 15 16 12 5 8 10Apr 18 18 6 16 17 16 14 5 7 11 步骤一按【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate…】步骤二会出现下面的对话框，将左边两变项选入右边「Variables」内，在「Correlation Coefficients」方盒内选取「□Pearson」；在「Test of Significance 」方盒内选取「□Two-tailed 」；勾选最下面的「□Flag significant correlations 」，之后按键。
补充 若想呈现平均及标准差可在按键前按进入下个对话框，在Statistics 的方盒内选取「□Means and standard deviations」，按继续。
CorrelationsDescriptive Statistics11.8000 4.661901012.8000 5.1380910OCTAPRMean Std. Deviation N纸笔计算结果：N=1097.97228.557521.2104.151172)8744.4)(4226.4()8.12)(8.11()10/1720(==-=-=XX r复本信度（Alternate-form Reliability ）Correlations纸笔计算结果：N=1096.9627.5883798.572.1531.159)2891.2)(4413.2()6.12)(2.12()10/1591(==-=-=xx r折半信度（Split-half Reliability ）步骤一输入资料步骤二转换资料为数字按【Transform】→【Recode】→【Into Same Variables…】出现下面的对话框后将左边方格内item1~item6选至右边String Variables内后点选键出现下列对话框后，将”N”定义为”0”，将”Y”定义为”1”后按键之后便会将资料转换成下面的数字步骤三将string的属性改为numeric步骤四计算奇数题和偶数题的和按【Transform】→【Compute…】即出现下面的对话框结束后便会在spss Data Editor对话框中出现奇数题和偶数题的和步骤四执行BivariateCorrelationsDescriptive Statistics1.4000.5477252.2000.836665ODDS EVENSMean Std. Deviation N纸笔计算结果Ⅰ. 计算两个”半测验”的相关 N=587.8729.3665922.08.34.3)7483)(.4899(.)2.2)(4.1()5/17(==-=-=XX rⅡ 校正相关系数为折半信度Spearmen-Brown prophesy formula 史比校正公式 (当两个半测验变异数相等时使用)))(1(1))((XX XX XX current N current N NEW γγγ-+=93.9321.8729.17458.1)8729)(.12(1)8729.0)(2(==+=-+=XX NEW γGuttman prophesy formula 哥德曼校正公式 (当两个半测验变异数不等时使用))1(2222XE O OE r σσσ+-= 888.0)8.17.03.01(2))3416.1()8367.0()5477.0(1(2222=+-=+-=OENEW γ*折半信度* 折半信度也可直接使用SPSS 計算步骤一输入资料步驟二按【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis】将左边方格内的变项依所需次序分前后半选入右边items的方格内，在左下角的Model框中选取Split-half后按键，再按。
《SPSS信度分析》课件
THANKS
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优点是简单易行，适用于短时间内评估问卷的一致性；缺点是需要等待一段时间才能获得结果，且可能受到被试 记忆的影响。
折半信度法
折半信度法
将问卷分成两部分，然后计算两部分得分的相关系数作为信度系数。这种方法适用于问卷长度较长的 情况。
计算公式
信度系数 = 2 * (相关系数) / (1 + 相关系数)
04
样本代表性
样本需要具有代表性，能够反映目标总体的情 况。
样本均衡性
样本中各类别的比例需要与目标总体相似，以提高分析的可靠性。
不同类型问卷的信度分析方法选择
封闭式问卷
采用Cronbach's Alpha系数或重测信度法 进行信度分析。
开放式问卷
采用内容分析法或专家评审法进行信度分析 。
混合式问卷
根据问卷中不同部分的特点，选择适合的信 度分析方法。
信度分析的分类
信度系数法
通过计算信度系数（如Cronbach's Alpha系数、 重测信度法等）来评估测量工具的一致性程度。
因子分析法
通过因子分析来检验测量工具的结构效度，从而 间接评估其信度。
内容效度法
通过专家评审或受试者反馈来评估测量工具的内 容效度，从而间接评估其信度。
02
SPSS信度分析的步骤
VS
通过信度分析，可以检测客户满意度 调查中各个测量指标的一致性，从而 为企业提供更加准确的市场反馈。
人力资源管理中的员工满意度调查
员工满意度调查是人力资源管理中评估员工工作体验、了解员工需求的重要手段，信度分析有助于提高调查的可靠性。
信度分析可以检测员工满意度调查中各个测量指标的一致性，帮助企业了解员工的工作满意度、激励措施等方面的实际情况 ，从而制定更加有效的管理策略。
SPSS统计分析课件第12章 信度分析
经济管理学院 邓维斌
第12章 信度分析 §12.1 信度(Reliability Analyze)分析
信度ห้องสมุดไป่ตู้析的概念
信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重 复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致 可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一 致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要 有以下四种： 重测信度 ：这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时 间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。显然，重测信度属于稳 定系数。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在 两次施测中不应有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等 在短时间内也不会有十分明显的变化；
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第12章 信度分析
第3步 单击Statistics打开Reliablity Analysis:Statistics对话框，后选择 Scale if item deleted复选框，运行； 第4步 运行结果及分析： 量表的系数为 0.1827，如果删除 CH1则变为0.7005， 有较大提升，说明 CH1的数据值得怀 疑，剔除该变量有助 于提高整个表的可靠 性。（请同学们尝试 Statistics中的其它选 项，并作分析）
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第12章 信度分析
SPSS实现(以Cronbach系数为例)
SPSS 统 计 分 析
例12-1 学生的性格特征调查中，对某校学生男女各选10名同学，进行 测试，其数据如表data12-01所示，试对问卷设计进行信度(可靠性)分 析。 第1步 分析：这里用Cronbach模型求出其Alpha系数来表示其内在一 致性； 第2步 按Analyze|scale|Reliability Analyze打开Reliability Analyze对话 框，将以上9个变量全选入Items中，选择Alpha模型，如下图所示。
运用spss软件进行信度分析
运用spss软件进行信度分析问卷的信度分析一、概念：信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。
一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性：1、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性，而非测验或量表本身；2、信度值是指在某一特定类型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果；3、信度是效度的必要条件，非充分条件。
信度低效度一定低，但信度高未必表示效度也高；信度检验完全依赖于统计方法。
信度可分为：内在信度：对一组问题是否测量同一个概念，同时组成量表题项的内在一致性程度如何；常用的检测方法是Cronbach’s alpha系数。
外在信度：对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致，再测信度是外在信度最常用的检验法。
二、信度指标：1.用信度系数来表示信度的大小。
信度系数越大，表明测量的可信程度越大。
究竟信度系数要多少才算有高的信度。
学者DeVellis(1991)认为，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相当好）；0.80～0.90（非常好）。
由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在0.80以上，0.70至0.80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0.70以上，0.60至0.70之间可以接受。
若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下，应考虑重新修订量表或增删题项。
2．信度指标多以相关系数来表示：大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性）、等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。
三、信度分析方法:1.重测信度法：用同样的问卷对同一被测间隔一定时间的重复测试，也可称作测试——再测方法，计算两次测试结果的相关系数。
很显然这是稳定系数，即跨时间的一致性。
重测信度法适用于事实性的问卷，也可用于不易受环境影响的态度、意见式问卷。
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第三节 重测信度 同一量表，同一被试群体，在不同时 间，两次施测，求其相关。表示测验结果 的稳定性，故称之为稳定性系数 （Coefficient of Stability）。
步骤3：点击菜单 Analyze→Correlate→Bivariate…。在对话 框中，将所有变量从左侧移入右侧 Variables框中。在下方选择Pearson方法。 其余选择默认选项。
第四节 实验
实验报告作业1：请对第十一章数据中的自 我批评分量表进行α系数计算，并对结果加 以解释。将文件保存在D盘的“SPSS第12 章作业”子目录下。SPSS文件名自定。
SPSS数据分析： 问题提出与实例导学
（第十二部分）
主讲：赵小军（安庆师范学院） 祁禄（广州大学）
第十二章 信度检验―― α系数和重测信度
第一节 信度统计知识简介
信度的解释1：信度乃是一个被测团体真分 数的变异数与实得分数的变异数之比。
信度的解释2：信度乃是一个被测团体真分 数与实得分数的相关系数的平方。
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第二部分：答案提示
步骤1：建立变量GSES1、GSES2、 GSES3、GSES4、GSES5、GSES6、 GSES7、GSES8、GSES9、GSES10，输 入第一次测量中每个被试的数据。
步骤2：建立变量GSES11、GSES12、 GSES13、GSES14、GSES15、GSES16、 GSES17、GSES18、GSES19、GSES20， 输入第二次测量中每个被试的数据。
1、菜单操作
2、选择分析变量、设置Model
在Model中设置的信度计算方法为Alpha。
3、设置选项
在Statistics按钮中，选择Scale if item deleted项，输出测验中如果删除当前项目 后，测验各对应指标的变化情况，用来对 测验进行改善。
4、结果输出 ****** Method 1 (space saver) will be used for this analysis ******
信度的解释3：信度乃是一个测验X与它的 任意一个平行测验X＇的相关系数。
第二节α系数
使用菜单为Analyze→Scale→Reliability Analysis
α系数，也叫同质性信度。它是指测验 内部所有题目之间的一致性程度。
[例12.1]心理学研究人员赵小军、石常秀等
自编了《初中生学业自我效能感量表》， 调查了部分初中生，数据见SPSS第12章实 例12.1。其中48，46，31，29，37，26， 44，41，40，28，35，47题属于消极自我 预期感。请分析消极自我预期感分量表的α 系数。
【SPSS操作指南】
【动手与动脑】
第一部分：操作部分
请同学们使用以个月之后再次进行测量。
要求：自己编写指导语或在相关专业书 籍查找指导语；计算重测信度。
附：一般自我效能感量表【General Perceived Self-Efficacy Scale (GSES)】