SPSS统计分析-第11章信度分析
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。
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KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.657Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636df465 Sig..000由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显着性水平为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 %18.75228.23128.2318.75228.23128.231 4.93715.92615.9262 3.25910.51438.745 3.25910.51438.745 3.76612.14828.0743 2.7158.75847.503 2.7158.75847.503 2.9969.66637.7404 2.2867.37454.877 2.2867.37454.877 2.7148.75646.4965 1.516 4.89159.768 1.516 4.89159.768 2.5848.33554.8316 1.342 4.32864.096 1.342 4.32864.096 2.076 6.69761.5287 1.252 4.03868.134 1.252 4.03868.134 1.709 5.51167.0408 1.053 3.39871.532 1.053 3.39871.532 1.393 4.49271.5329.958 3.08974.62010.880 2.84077.46111.762 2.45979.92012.714 2.30282.22213.684 2.20784.42914.623 2.01186.44015.580 1.87088.30916.509 1.64289.95117.449 1.44991.40018.394 1.27292.67219.342 1.10493.77720.289.93494.71021.276.89295.60222.258.83396.43523.204.65997.09424.184.59297.68625.171.55298.23926.148.47898.71727.121.39199.10828.101.32599.43329.079.25499.68730.058.18699.87331.039.127100.00提取方法：主成份分析。
SPSS数据统计与分析标准教程信度分析
9.2.1
重测信度分析
重测信度又称为再测信度、稳定性系数，是指用同一个量表对同一组被试施测两次 所得结果的一致性程度。重测信度属于稳定系数，适用于事实式问卷。 1．重测信度概述 重测信度是使用相同的测验，在不同的时间内对同一组被试者进行重复测试，其两 次相关系数的积差法表现的信度公式为： X1 X 2 X 1 X 2 n Rxx S1 S2 公式中的 X1 和 X2 表示两次测验的测试结果； X 1 和 X 2 表示两次测验的平均分；S1 和 S2 表示两次测验的标准差；n 表示被测总数量。 在使用重测信度时，需要注意其相关系数高，表示该测验的信度高。另外，在测验 时还需要注意两次测验间隔的时间要适当。例如，在对调查问卷进行重测信度分析时，
9.1
信度分析概述
信度评价的是测量结果的前后一致性或稳定性，反映了被测特征真实程度的指标。 在使用信度分析数据之前，还需要先了解一下信度分析的特征、系数和分析方法等基础 理论。
9.1.1
信度分析的基本理论
信度分析多以内部一致性来表示测验信度的高低，其两次或两个测验的结果一致性 越高，则误差越小，所得的信度也就越高。信度分析中的误差一般不会受到系统误差的 影响，而会受到随机误差的影响，随机误差越大，其信度就越低。 1．数学模型 在实际分析过程中，每个测量的结果（X）往往由真分数（T）和随机误差（E）两 部分组成，假设真分数和误差之间为线性关系，则其表现公式为：X=T+E。当需要讨论 检测结果的特性时，可以使用方差来代表具体的结果分析，其公式表现为： 2 Sx St2 Se2
2 公式中的 S x 表示结果分数的方差； St2 表示真分数的方差； Se2 表示随机误差的方差。
第 9 章 信度分析
在基础理论中，信度被定义为测量分数的真分数方差和实得方差的比例，其公式表 现为： Rxx St2 2 Sx
运用SPSS进行信度分析
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。
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。
用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤
用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤在SPSS中，专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis；使用Data Reduction之下的Factor模块，可以利用因素分析的方法来进行测验的建构效度检验；至于项目分析则没有专门的模块可以之间进行计算分析，但是却可以利用Summarize下的Frequencies、Correlate下的Bivariate 和Compare Mean下的Independent-Samples T Test来计算几个常用的项目分析指标。
3 m6 ]$ l8 a6 j w% K0 ^一、信度分析' M, k! n+ y# CReliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。
至于重测信度和复本信度，只需将样本在二次（份）测验的分数的数据合并到同一数据文件之后，利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数，即为重测或复本信度；而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。
表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语3 V O/ m5 i% P; N6 l' a: `. P- I/ c: J9 X/ ~关键字功能; R% v( ?! T8 L) q* L$ ~Alpha Cronbach a系数Split-half 折半信度，n是第二分量表的题数( e3 N, N6 w4 l% N( d8 A3 c4 ]Guttman Guttman最低下限真实信度法0 o+ n; n/ ^2 d& BParallel 各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度3 Q( _- Z9 }( aStrict parallel 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度7 p, x- S9 ?; J: p! k5 H5 i7 h/ l7 Q) Q表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语- X9 d% L( ~; ^5 L关键字功能F test Hoyt信度系数4 D3 A9 Y. c, u4 `Friedman Chi Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数; [ H" S. [- z eCochran Chi Cochran’s Q检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表+ _" z+ v3 I& C2 e& cHotelling’s T Hotelling’s T2 检验& g" S5 S' K& t- fTukey’s Tukey的可加性检验3 o6 O8 T* B4 `! ^; b1 S- c* oIntraclass 量表内各题目平均数相关系数+ \$ Z9 m! B8 m7 u% k6 E$ f$ R/ j8 j5 N# V: m二、效度分析4 d4 ^5 T& @ n6 d' a0 G, b' T. u9 T7 n" d2 [即因素分析的方法。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析
如何使用spss进行问卷效度和信度分析哎呀，这可是个大问题啊！让我们一起来看看如何使用SPSS进行问卷效度和信度分析吧！我们需要了解一下什么是效度和信度。
效度是指问卷能否准确地测量我们想要研究的概念，而信度则是指问卷的稳定性和一致性，即同一人在不同时间或环境下回答相同的问题时，答案是否一致。
那么，我们该如何使用SPSS来进行这些分析呢？我们需要导入数据。
这里啊，数据就像是我们的钱财，需要妥善保管。
在SPSS中，我们可以通过“文件”->“打开”来导入我们的数据。
记得把数据放在一个合适的文件夹里，这样我们才能轻松找到它哦！接下来，我们需要对数据进行预处理。
这个过程就像是给我们的数据洗个澡，让它变得更加整洁。
在SPSS中，我们可以通过“数据”->“清洗”来进行预处理。
这里有一些常见的数据清洗任务，比如缺失值处理、异常值处理等。
通过这些任务，我们可以让数据变得更加规范，便于后续的分析。
好了，现在我们的数据已经准备好了。
接下来，我们就可以开始进行效度和信度分析了。
在SPSS中，我们可以通过“分析”->“可靠性”来进行这些分析。
在这里，我们可以选择不同的分析方法，比如Cronbach's alpha系数、KMO和Bartlett's球形检验等。
这些方法可以帮助我们了解问卷的效度和信度情况。
在进行效度和信度分析时，我们需要注意以下几点：1. 我们需要确保我们的问卷设计是合理的。
一个好的问卷设计应该能够准确地反映我们想要研究的概念，同时避免引导受访者给出特定答案的问题。
2. 我们需要选择合适的分析方法。
不同的问卷可能适用于不同的分析方法，所以我们需要根据具体情况来选择。
3. 我们需要关注分析结果。
如果分析结果显示我们的问卷效度和信度较低，那么我们就需要重新审视我们的问卷设计，看看是否有需要改进的地方。
使用SPSS进行问卷效度和信度分析是一个相当有趣的过程。
通过这个过程，我们可以更好地了解我们的问卷质量，从而提高研究的质量。
spss软件进行信度分析
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）。
信度分析
15 信度分析在调查研究中，对调查问卷的结果进行统计分析之前必须先对其信度（reliability ）和效度（validity ）进行分析，只有信度和效度在可以接受的研究范围之内时，调查问卷的统计分析结果才是可靠和准确的。
在SPSS 中选择菜单Analyze →Scale （量表）→Reliability Analysis （信度分析）来完成信度分析。
15.1 信度分析介绍收集数据时，经常出现三种测量误差。
一是系统误差。
例如缺斤短两的秤，使测量结果产生了误差（小于真实值），这种误差称为系统误差，它在多次测量中是比较稳定的。
二是随机误差，它是在实际相同条件下，多次测量同一量时，误差的绝对值和符号的变化，时大时小，时正时负，没有确定的规律，也不可以预知，但具有抵偿性的误差。
由于随机误差在测量中的单个无规律性，导致了它们的数值和有正负相消的机会，随着测量次数的增加，误差的均值趋于零，因此多次测量的平均值的随机误差比单个测量值的随机误差小，这种性质通常称为抵偿性。
三是叫粗差，粗心大意带来的错误。
如，明显歪曲测量结果的误差。
这些测量值一般称为坏值或异常值，可作误差分析，将其剔除。
但是，处理异常值时要小心，也许某些异常值具有重要信息。
如：生物医学中，某些异常值可能就是研究的新发现。
由于在测量中存在误差，使得各次测量结果并不完全一致，于是就产生了两类问题： 1．测量结果的一致性程度问题，它包括：在各种不同条件下所得数据的关系如何？测量数据与真实数据的接近程度如何？2．造成测量数据变异的原因问题，它包括：是什么因素造成了数据的不一致性？各种因素产生效应的相对比例如何？目前研究比较多的是前一类问题，即对测量的一致性进行精确估计的方法，也就是如何估计精确度：反映随机误差大小的程度的问题。
这个问题是用“信度”的概念描述的。
所谓信度是一个测量工具可靠性的指标，它是对测量一致性程度的估计。
一个测量工具是可靠的，表示测量多次，测量结果是一致的和稳定的。
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 。
spss软件进行信度分析
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）。
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。
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。
SPSS信度、效度分析讲述
▪
低于0.6表示内部一致性较差
2021/5/27
7
▪ Spss操作过程：分析——度量——可靠性分析
2021/5/27
8
术语
▪ Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
关键字
功能
Alpha Split-half Guttman Parallel(平行)
Cronbach a系数
▪
复本相关法是测验信度的一种很好方法，但是要编
制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用
的影响，对测量误差的相关性也比再测法低。
2021/5/27
5
▪ 3、折半信度法（内在一致性系数跨项目的一致性） ▪ 与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测。 ▪ 是指将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进
2021/5/27
17
信度与效度之关系
▪ 效度是信度的充分条件
▪ 有效度就有信度 ▪ 没有效度未必没有信度
▪ 信度是效度的必要条件
▪ 没有信度就没有效度 ▪ 有信度未必有效度
2021/5/27
18
人有了知识，就会具备各种分析能力，
明辨是非的能力。
所以我们要勤恳读书，广泛阅读，
古人说“书中自有黄金屋。
其一是项目所测量的是否真属于应测量的领域； 其二是测验所包含的项目是否覆盖了应测领域的各个方面； 其三是测验题目的构成比例是否恰当。
2021/5/27
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▪ 常用的内容效度的评价方法有两种：
▪ 一是专家法，即请有关专家对问卷题目与原来的内容 范围是否符合进行分析,作出判断，看问卷题目是否较好 地代表了原来的内容。
▪ 二是统计分析法，即从同一内容总体中抽取两套问卷， 分别对同一组答卷者进行测验, 两种问卷的相关系数就 可用来估计问卷的内容效度。
SPSS基本操作、信度分析
02 信度分析
信度分析的基本概念
信度分析
01
信度分析是用于评估测量工具的一致性或可靠性的统计方法。
信度系数
02
信度系数是衡量测量工具一致性的指标，通lpha系数或重测信度法等。
影响因素
03
影响信度的因素包括测量工具的长度、项目的同质性、样本大
运行分析
点击“确定”按钮，SPSS将自动 进行信度分析并输出结果。
信度分析的常用指标
Cronbach's Alpha系数
01
是最常用的信度分析指标，用于评估量表的一致性程
度。
重测信度法
02 通过在不同时间对同一组受试者进行测量，评估量表
的稳定性。
分半信度法
03
将量表分成两部分，评估两部分之间的相关性，以检
图表制作
总结词
SPSS提供了多种图表制作功能，包括柱状 图、折线图、饼图等，可以直观地展示数据 和结果。
详细描述
在SPSS中，可以方便地制作各种图表来直 观地展示数据和结果。常见的图表类型包括 柱状图、折线图、饼图等。通过选择适当的 图表类型和设置图表参数，可以更好地展示 数据的分布特征和变化趋势。此外，还可以 对图表进行自定义设置，如添加图例、调整
量操作功能实现。
统计分析操作
总结词
SPSS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、 推论性统计、回归分析、方差分析等。
详细描述
SPSS是一款功能强大的统计分析软件，可以完成各种 统计分析任务。常见的统计分析操作包括描述性统计、 推论性统计、回归分析、方差分析等。描述性统计用于 对数据进行描述和概括，如求平均数、标准差等；推论 性统计用于根据样本数据推断总体特征，如求置信区间 、假设检验等；回归分析用于研究自变量和因变量之间 的关系；方差分析用于比较不同组数据的差异。这些操 作都可以通过SPSS的统计分析功能实现。
《SPSS信度分析》课件
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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- 第11章 信度分析
• 均值：包括项均值的最小值、最大值和平均值，项均值的极差和方差，以及最大项方差与最小 项方差的比。
• 协方差：包括项间协方差的最小值、最大值和平均值，项间协方差的极差和方差，以及最大项 间的协方差与最小项间的协方差的比。
• 相关性：包含项间的相关性的最小值、最大值和平均值，项间相关性的极差和方差，以及最大 项间相关性和最小项间的相关性的比。
描述性：在该选项组中可选择输出的描述性指标，有以下3个复选框。
• 项：勾选该复选框后，结果中将呈现各题项的描述性统计量，包括均值、标准差和有效观测值 数量。
• 度量：呈现整个量表或问卷的描述统计量，包括均值、标准差和有效观测值数量。
• 如果项已删除则进行度量：显示题项删除后的相关统计量的变化，包括项目删除后量表总体的 平均值、方差、修正项目的总相关及Alpha系数的变化。
11.1.2 信度分析的一般操作过程
• 信度分析的一般操作过程如下： （1）打开或建立数据文件。 （2）打开主对话框：选择“分析”“度量”“可靠性分析”命令，打开“可靠 性分析”对话框，如图所示。
（3）选择项目:左边的列表框是数据中所包含的所有项目，选择想要分析的项目，将 其移入右侧"项目"列表框中。
• 复本信度的高低取决于测验的内容取样问题，复本信度的高低反映了两个互为 复本的测验等价的程度，并不反映一个测验在测量过程中受随机误差影响的大 小。复本信度能够避免由于重测带来的记忆效应和练习效应，而且可用于长期 追踪研究前后测量，减少了作弊的可能性。
2．使用的前提条件 • （1）计算复本信度首先要构建两份或两份以上真正平行的测验。 • （2）计算复本信度时被试要有接受两个测验的条件，这种条件取决于时间、经费
spss软件进行信度分析
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）。
信度分析的SPSS操作步骤2013-06-10
“信度分析“的SPSS操作步骤：
（1）打开SPSS软件，读取数据文件reliability.Sav （附件文件是excel格式，数据类型均为“数值型”）；
（2）选择“Analyze”（分析）-“Scale”（尺度）-“Reliability Analysis”（信度分析）命令，在显示“Reliability Analysis”（信度分析）对话框选择评估项目。
本例将所有变量作为评估项目，点击“右箭头”按钮，将其移动到“Item”（项目）列表中。
（3）单击右侧的“Statistics”（统计）按钮，进入“Reliability Analysis Statistics”（信度分析统计量）对话框，在“Descriptives for”(描述性分析统计量)选项中选择“Item”
（项目）选项，在“Inter-Item”（项内项目）选项组中选择“Correlations”（相关分析）选项，单击“Continue”按钮，回到主对话框。
（4）单击“OK”按钮，得到信息分析结果。
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SPSS统计分析-第11章信度分析
• 信度是评价一个由若干的题目编制而成的测验、量表或问 卷优劣的重要指标，了解信度的相关知识是编制优质高效 测验的前提。一个好的量表或者测验就像一把标尺，用它 对同一个对象进行多次测量的结果都应该是稳定一致的。
SPSS统计分析-第11章信度分析
• 信度分析在SPSS中打开方式为：选择“分析”“度量”“可靠性分析” 命令，如图所示。
真分数理论的三个基本假设： • 误差分数的平均数是零（由于测量误差具有随机性）； • 误差分数与真分数相互独立，即两者相关为零； • 两次平行测量的误差分数之间的相关为零。
SPSS统计分析-第11章信 度分析
（3）根据CTT模型和假设推导出如下关系：
S
2 X
ST2
2 E
SPSS统计分析-第11章信度分析
• α：即克伦巴赫α系数，该系数用于计算测验的内部一致性系数。 • 半分：即斯皮尔曼-布朗分半系数，是检查测验的两部分的之间的相
关性。分半系数的计算是将一个量表分为两个子量表，如果题项数 为奇数，则题项较多的为子量表一、题项较少的为子量表二；若量 表的题项数为偶数，则分成的两个子量表题项数相等。 • Guttman：该模型计算Guttman的下界以获取真实可靠性。 • 平行：该模型假设所有项具有相等的方差，并且重复项之间具有相 等的误差方差。 • 严格平行：该模型表示当各题目平均数与方差均同质时的最大概率 信度。
• 度量：呈现整个量表或问卷的描述统计量，包括均值、标准差和有效 观测值数量。
• 如果项已删除则进行度量：显示题项删除后的相关统计量的变化，包 括项目删除后量表总体的平均值、方差、修正项目的总相关及Alpha系 数的变化。
➢ 摘要：根据尺度中所有项目分布的描述性统计量。
• 均值：包括项均值的最小值、最大值和平均值，项均值的极差和方差 ，以及最大项方差与最小项方差的比。
• 协方差：包括项间协方差的最小值、最大值和平均值，项间协方差的 极差和方差，以及最大项间的协方差与最小项间的协方差的比。
• 相关性：包含项间的相关性的最小值、最大值和平均值，项间相关性 的极差和方差，以及最大S项PS间S统相计分关析-第性11章和信最度分小析 项间的相关性的比。
➢ 项之间，在该选项组中可以选择相关性和协方差。
• 信 度 的概念 出 现于 20 世 纪初 ，是 以 真分数 测 量理论 （ Classical Test Theory，简写为CTT）为基础的，该理论 是20世纪前期与中期的心理测量理论的主导部分，所以也 叫它经典测量理论。
SPSS统计分析-第11章信度分析
1．经典测量理论数学模型 （1）基本概念 • 真分数：是在实际测量中很难得到的一个理论上构想出来
SPSS统计分析-第11章信度分析
11.1.2 信度分析的一般操作过程
• 信度分析的一般操作过程如下： （1）打开或建立数据文件。 （2）打开主对话框：选择“分析”“度量”“可靠性分析”命令， 打开“可靠性分析”对话框，如图所示。
SPSS统计分析-第11章信度分析
（3）选择项目:左边的列表框是数据中所包含的所有项目，选择 想要分析的项目，将其移入右侧"项目"列表框中。 （4）选择模型:在"模型"后的下拉列表框中，有以下5种模型可 供选择。
信度是评价一个测量工具质量优劣的重要指标，只有信 度达到一定要求的测量工具才可以考虑使用。信度系数可解 释为真分数方差在样本测验分数的总方差中占多少比例，它 是测量过程中的随机误差大小的反映，可以解释个人分数的 意义。 注意：判定某测验是否可靠时，必须依据该测验施测的具体 情境，以及其测验结果是否能够经过多次证实来判定；一个 测验可以有多个信度估计，所以在实际测验时要注意选择。 信度可以用来解释预测个人分数的意义。测量的结果应看成 是一个范围。
2．信度的定义 （1）信度又称可靠性，即测量的一致性程度。一个新编测验很 重要的是确定其是否有很好的信度，即能否可靠地测到想要测 量的内容。也可以说信度是对特定群体在特定场合及特定条件 下施测而获得的分数的一种属性。该定义需要注意： • 信度是一组测验分数特性而非个人分数的特性； • 由于真分数的变异数是不能直接测量的，因此信度是一个理
的抽象概念。我们只能通过改进测量工具、完善操作方法 等使观察值尽量接近真分数。 • 观测分数：即测量时所得的实测分数，记作X。观测分数 越接近于真分数，测量的误差越小。
SPSS统计分析-第11章信 度分析
（2）经典测量理论（classical test theory，简称ＣＴ Ｔ）：它假定观察分数与真分数之间是一种线性关系，并且 只相差一个随机误差（随机误差记作Ｅ）。即X T E 这 就是ＣＴＴ的数学模型。
论上构想的概念，只能根据一组实得分数做出估计。 信度的操作性定义指一组测量分数的真实方差与实得方差之 比，其公式为：
rx x
ST2
S
2 X度的表示方法：信度一般是以相关系数表示的，即 用同一组被试样本所得的两组资料的相关系数作为测量一致 性的指标，称为信度系数。 3．信度的作用
SPSS统计分析-第11章信度分析
（5）选择统计量:单击“统计量”按钮，弹出“可靠性分析：统 计量”对话框，如下图所示。在该对话框内，被试可选择不同的 描述性统计量。
SPSS统计分析-第11章信度分析
➢ 描述性：在该选项组中可选择输出的描述性指标，有以下3个复 选框。
• 项：勾选该复选框后，结果中将呈现各题项的描述性统计量，包括均 值、标准差和有效观测值数量。
SPSS统计分析-第11章信度分析
11.1 信度分析基本原理
• 信度评价的是测量结果的前后一致性，反映的是测验受随 机误差影响的程度。一般而言，两个或两次测量结果越是 一致，则误差越小，信度也就越高。常用信度系数主要有 ：稳定性系数、等值性系数和内部一致性系数。
SPSS统计分析-第11章信度分析
11.1.1 经典信度理论
➢ ANVOV表：在该选项组可选择进行题项变量均值是否相等的检 验。有4个单选按钮可供选择。