前测数据分析--信度和效度分析
SPSS信度分析和效度分析
SPSS信度分析和效度分析SPSS是一种常用的统计分析软件，被广泛用于统计学和社会科学领域的数据分析。
在进行数据分析之前，需要对数据进行信度分析和效度分析，以确保数据的可靠性和有效性。
1. 信度分析（Reliability Analysis）信度分析是指通过测量工具或问卷的内部一致性来评估测量工具或问卷的信度。
信度分析的目的是确定测量工具或问卷的测量结果的一致性和稳定性。
SPSS提供了多种方法来进行信度分析，包括Cronbach's alpha系数、Kuder-Richardson系数、Split-Half法等。
最常用的信度分析方法是Cronbach's alpha系数，该系数用于评估内部一致性。
Cronbach's alpha系数的取值范围为0到1，越接近1表示测量工具或问卷的信度越高。
通常认为，Cronbach's alpha系数大于0.7即表示测量工具或问卷具有较好的信度。
在SPSS中进行Cronbach'salpha系数的计算非常简单，只需要选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。
使用SPSS进行信度分析的步骤如下：1）打开SPSS软件并导入数据。
2）选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。
3）将要分析的变量添加到右侧的“Variables”列表中。
4）点击“Statistics”按钮，选择“Scale if item deleted”选项，以获得分别删除每个项目后的信度系数。
5）点击“Continue”按钮。
6）点击“OK”按钮，即可得到Cronbach's alpha系数的结果。
根据Cronbach's alpha系数的值，可以确定测量工具或问卷的内部一致性。
2. 效度分析（Validity Analysis）效度分析是指通过比较测量工具或问卷的的测量结果与其所要测量的概念之间的关系来评估测量工具或问卷的效度。
信度和效度分析
信度和效度分析信度分析信度分析是一种测度综合评价体系是否具有一定稳定性和可靠性的有效分析方法。
信度是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。
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四种:重测信度法、复本信度法、折半信度法、克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法。
在实证研究中，学术界普遍使用克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法。
一般来说，信度的判别标准如下表:信度?0.30不可信0.30<信度?0.40初步的研究，勉强可信0.40<信度?0.50稍微可信0.50<信度?0.70可信(最常见的信度范围)0.70<信度?0.90很可信(次常见的信度范围)0.90<信度十分可信本文采用克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法测量，根据量表中的5个维度分别计算各个维度的Cronbachα值，对各个维度的内部一致性信度进行分析，结果如下:变量Cronbach α值价格0.796质量0.735分销渠道0.777广告宣传0.611工作人员0.799品牌影响力0.696从上述Cronbach α值分析结果中，我们发现，所有的计量尺度的内部一致性系数都在0.6到0.8之间，均可以接受。
因此，研究结果表明各个计量尺度都较为可靠。
效度分析低效度的问卷往往无法达到测量目的，因此对效度的评价非常重要。
一般可以侧重两个个角度进行判断:一是观察问卷内容切合主题的程度;二是从实证角度分析其结构效度。
内容效度内容效度主要是用来反映量表内容切合主题的程度。
若测量内容涵盖所有研究计划所要探讨的构架及内容，就说明是具有优良的内容效度。
检验的方法需要采用专家判断法，由相关专家和专业人士就题项恰当与否进行评价。
构建效度构建效度也称结构效度，主要是用来检验量表是否可以真正度两处所要度量的变量。
信度和效度分析范文
信度和效度分析范文信度分析：信度是指测量工具在不同时间、不同测量者或不同测量内容下的稳定性和一致性。
如果测量工具具有高信度，那么它将能够产生相似或一致的结果。
以下是几种常见的信度分析方法：1.重测信度方法：重测信度方法是通过对同一组被试者进行两次以上的测量来评估测量工具的信度。
可以使用相关系数(如皮尔森相关系数、斯皮尔曼相关系数)来计算两次测试结果之间的相关性。
如果相关系数接近于1，则表明测量工具具有较高的重测信度。
2.分裂半信度方法：分裂半信度方法通过将测量工具分为两部分或多部分，然后计算这些部分得分之间的相关性来评估信度。
常见的方法包括将问卷的奇数题目和偶数题目分开计分，然后计算这两个得分之间的相关系数。
如果相关系数接近于1，则说明测量工具具有较高的分裂半信度。
3.内部一致性信度方法：内部一致性信度方法通过统计测量工具各个项目之间的相似性来评估信度。
最常见的方法是计算Cronbach's Alpha系数。
Cronbach's Alpha 系数越接近1，说明测量工具的内部一致性越高。
效度分析：效度是指测量工具能否准确地度量所要研究的概念或变量。
以下是几种常见的效度分析方法：1.内容效度：内容效度评估测量工具中各个项目是否能够充分覆盖研究的内容领域。
一般通过专家评审的方式来进行评估，专家将判断每个项目是否与所要研究的概念相关。
通常采用一致性指数来衡量内容效度，如简单一致性指数。
2.结构效度：结构效度评估测量工具所测量的概念结构的一致性。
可以使用因子分析或验证性因子分析来进行评估。
如果因子载荷值较高且具有合理的因子结构，那么测量工具就具有较高的结构效度。
3.判据效度：判据效度评估测量工具与其他已经被接受为有效的判据测量工具之间的相关性。
例如，对于一个测试学生的数学能力的测量工具，可以与学生成绩进行相关性分析。
如果相关系数较高，则说明测量工具具有较高的判据效度。
综上所述，信度和效度分析是量化研究中评估测量工具的关键步骤。
第4章 测量的信度与效度
实得分数的方差等于真分数的方差与误差方差之和。
调研人员应运用所掌握的统计知识，分析其是属于系统 误差还是属于随机误差。 系统误差会使调查结果有误，所以应尽量避免。 随机误差可通过提高样本代表性、增大样本量来减少。
信度一般规定是：真分数的方差在总体方差中所占的比 重，即信度系数：
当题目间的相关系数越大时，α系数也会越大。 当题目数目n越多时，S
2 H
n 值越大， 越接近于0， 2 SH n 1
2 S i
越接近于1，故α系数也会越接近于1。
要做信度分析须先检查每个题目是否都是同方向的，即 都是正面问法，反向问题需要做处理后才可以加入分析。
在计算α系数时，应该注意有些调查量表测量的内容包 含几个领域，这时宜分别计算各个领域的α系数。 克朗巴哈α系数适用于项目多重计分的测验数据或问卷 数据，可以用该系数测量Likert量表的信度。 在基础研究中，信度至少应达到0.8才可接受； 在探索性研究中，信度只要达到0.7就可以接受； 在旅游调查测量实践中，信度只要达到0.6即可接受。 α系数通常与量表题目数量有关，题目数量越多，α系 数就越大。
理想（甚佳，信度 佳（信度高） 很高） 非常理想（信度非 非常理想（甚佳， 常好） 信度很高）
二、克朗巴哈 α系数的手工计算
以一份有8个题项的量表为例，8个题项均为正向题， 受试样本数有6位，采用Likert 5点量表填答，获得调查 结果如下表：
题号 样本
量表试题
01 5 5 5 5 5 4 02 1 1 2 1 1 1 03 2 2 2 2 2 1 04 5 4 5 5 5 5 05 2 3 3 3 3 3 06 5 5 5 5 5 4 07 4 5 5 5 5 4 08 3 2 2 3 2 2 总分 27 27 29 29 28 24
教育评价中的信度与效度分析
教育评价中的信度与效度分析教育评价对于学生的学习和发展起着至关重要的作用。
在评价学生的综合素养和学科能力时，需要对教育评价中的信度和效度进行分析。
一、信度分析教育评价的信度是指其结果在可重复性的测试过程中的一致性程度。
简单来说，就是如何判断结果的可靠性和准确性。
在教育测评上，信度是很重要的指标，它直接影响到评价结果的可信度。
因此，教育评价中的信度分析是必不可少的一步。
1.维持测试条件的一致性对于同一测试，评估者、测验的难度、时间分配、测试的环境等因素都会影响测试的结果，所以需要尽可能保持稳定的测试条件。
例如，对于一项语言测试，在时限、环境、评分标准等方面，需要保持一致性，这可以增加测试的信度。
2.减少误差误差可能产生于测验对象的变化以及评估者或者测验本身的差错。
在评价中，我们希望避免这样的误差，因此需要考虑多元素测试的策略。
在这样的框架下，误差可能会分两次抵消，从而可以获得更准确的结果。
3.进行信度检测为了保证测试结果的可靠性，评价者需要对测试的信度进行检测。
常用的方法有测试重测法、内部互表法和平行测试法等。
如果测试结果可重复性好，则说明测试具有较高的信度。
二、效度分析教育评价的效度是指评估结果与被测评对象真实水平的相关程度。
效度分析的目的在于确认评估内容是否涵盖了今后的学习以及职业生涯中所需要的知识和技能。
1.内容效度内容效度是指测验内容与测量目标的相关程度。
学生的学习和待测能力需要符合被评价内容的范畴，这样才可以评价出考生的真实水平。
2.结构效度结构效度是指测验结构与测量目标的相关程度。
例如，在某种语言测验中，语法和词汇选择是非常重要的考察内容，因此需要对考生的词汇和语法能力进行精确的测评，确保最终结果的准确性。
3.预测效度预测效度是指通过测验结果预测学生未来能力表现的能力。
学生未来的表现不仅受到以前学习的影响，还受到个人意愿和环境等多种因素的影响。
因此，预测效度的测量和分析需要全面考虑各种因素的影响。
心理测量学中的信度和效度分析
心理测量学中的信度和效度分析心理测量学是研究心理测量方法与技术的学科，旨在通过反映被测者的心理特征和过程，揭示其心理素质、智力水平等信息。
而在心理测量过程中，信度和效度分析是两个重要的概念。
一、信度分析信度是指测量工具在测量同一心理特征或过程时的稳定性和一致性。
换句话说，信度反映了测量工具在同一被测者群体中的结果是否稳定，并且是否能复现。
具体来说，信度分析主要从可靠性和稳定性两个方面来考量。
1.可靠性可靠性是指测量工具的结果是否稳定且一致。
在心理测量学中，一种常用的方式是通过内部一致性来评估可靠性，最常见的统计方法是Cronbach's α系数。
Cronbach's α系数介于0和1之间，数值越大代表内部一致性越高，通常要求α系数达到0.7以上为可靠。
2.稳定性稳定性是指测量工具在不同时间或在不同条件下所得到的结果是否一致。
为了评估测量工具的稳定性，常用的方法是再测法和半分法。
再测法是指在不同时间或条件下对同一样本重复测量，然后通过计算相关系数来评估稳定性。
而半分法则是将测量工具的题目分成两部分，分别进行测量并计算两部分得分的相关系数。
二、效度分析效度是指测量工具是否能够准确地测量所要测量的心理特征或过程。
也就是说，效度是评估测量工具是否真的测量到了我们想要测量的东西。
效度分析主要从描述效度、判别效度和预测效度三个方面来考量。
1.描述效度描述效度是指测量工具是否能够全面、准确地描述被测者的心理特征或过程。
具体来说，可以通过专家评定法和内容效度等方法来评估描述效度。
专家评定法是通过请相关领域的专家对测量工具进行评定，包括评估题目的合理性、适用性等方面。
而内容效度是指测量工具的题目是否充分、恰当地涵盖了被测者的心理特征或过程。
2.判别效度判别效度是指测量工具能否区分不同的心理特征或过程。
为了评估判别效度，常用的方法是构太效度。
构太效度是通过与已知测量工具或理论进行比较，来确定测量工具是否能够与其他相关测量工具或理论得到一致或相似的结果。
信度与效度分析步骤
信度与效度分析步骤信度与效度是社会科学研究中的重要概念，其对于研究结果的可靠性和有效性有着至关重要的影响。
在进行量表研究、问卷调查等量化方法的研究时，需要进行信度与效度分析，以确保研究结果的准确性。
下面将介绍信度与效度分析的步骤。
一、信度分析步骤1. 了解信度在进行信度分析之前，首先需要了解什么是信度。
信度是指量表或问卷的稳定性、一致性和可靠性程度。
在同样条件下，如数据的采集方式、研究对象、时间等条件不变的情况下，同一测验所得分数的一致性程度越高，则表明该测验的信度越高。
2. 测量信度的方法测量信度的方法有很多种，如测试重测法、平行测验法、内部一致性检验法等。
其中，测试重测法是最常用的方法之一。
该方法的基本思想是在不同的时间或条件下，对相同的受试者进行同一测验的重复测量，用相关系数或可信度系数来评价测试结果的稳定性和一致性。
3. 数据处理与分析在获得原始数据后，需要进行数据处理和分析。
常用的方法是计算相关系数和可信度系数。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
可信度系数是反映量表或问卷信度的最常用的统计指标之一。
常用的可信度系数有克朗巴赫α系数、Mcnemar法、Kappa系数、ICC系数等。
4. 结果解释最后需要对得出的数字进行解释，并结合实际情况来评估测量工具的信度程度。
一般来说，可信度系数越高，信度越高。
二、效度分析1. 了解效度效度是指测量工具所充分、准确地反映测量对象的特征和属性的程度，即测量工具所提供的信息与真实情况的匹配程度。
在进行效度分析之前，需要了解量表或问卷的检验目的和测量内容。
2. 提高效度的方法提高效度是所有研究中的重点，效度的提高有多种方法，如构思效度、判别效度、预测效度等。
在测量工具的设计初期，需要充分考虑效度，并进行合理的测量工具设计。
同时，还需要加强试题的设计和选择。
在进行测量之前，还需要对测量工具进行预测效度的检验，以确保测量结果的准确性。
3. 数据处理与分析在获得原始数据后，需要进行数据处理和分析。
信度与效度分析
信度与效度分析（from 中调网）一、信度分析信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：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：1、重测信度法同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间进行两次测量。
两次测量相距一般在两到四周之内。
用两次测量结果间的相关分析或差异的显著性检验方法，评价量表信度的高低。
2、折半法。
折半法是将上述两份问卷合成一份问卷（通常要求这两份问卷的问题数目相等），每一份作为一部分，然后考察这两个部分的测量结果之间的相关性。
3、折半信度法折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。
折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。
这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于态度、意见式问卷的信度分析。
在问卷调查中，态度测量最常见的形式是5级李克特（Likert）量表。
进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项的得分作逆向处理，以保证各题项得分方向的一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半，计算二者的相关系数（rhh，即半个量表的信度系数），最后用斯皮尔曼-布朗（Spearman-Brown）公式：求出整个量表的信度系数（ru）。
4、α信度系数法Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：其中，K为量表中题项的总数，为第i题得分的题内方差，为全部题项总得分的方差。
从公式中可以看出，α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。
这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。
二、效度分析效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
10第十章信度和效度分析
10第十章信度和效度分析信度和效度是衡量一个测量工具（问卷、量表、测试等）好坏的两个重要指标。
信度指的是测量工具在不同条件或时间下的结果是否一致，即是否能够稳定地反映出被测量的特征。
而效度则指的是测量工具是否能够准确地度量出所要研究的变量，即是否能够反映出所要研究的实际现象。
首先，我们来讨论信度分析。
信度分析基于这样一个假设，即如果一个测量工具是可靠的，那么在相同的条件下，不同人测量的结果应当是一致的。
常用的信度指标有重测信度和内部一致性信度。
重测信度是通过多次测试同一样本，来比较各次测试结果之间的一致性。
常用的重测信度指标有相关系数法、平均差方法和配分方法等。
相关系数法通常使用的是皮尔逊相关系数，其值介于-1和1之间，越接近1表示信度越高。
平均差方法则是计算各次测试结果之间的平均差值，差值越小表示信度越高。
配分方法是将测验分数进行拆分为两部分，然后再计算两部分测验结果的关联程度。
内部一致性信度是通过统计分析一个测量工具内部各个项目之间的相关关系来衡量。
常用的内部一致性信度指标有Cronbach’s alpha系数和KR-20系数。
Cronba ch’s alpha系数是最常见的内部一致性信度指标，其值介于0和1之间，越接近1表示信度越高。
KR-20系数则是对二分测验或多分测验的一般计算。
除了信度分析，我们还需要进行效度分析来确定一个测量工具的有效性。
效度分析是通过测量工具与其他已经被广泛接受的测量工具进行比较，来评估其是否具有有效性。
常用的效度指标有内容效度、构效度和判异效度。
内容效度是通过专家评定来评估测量工具是否包含了所有要研究的内容。
专家评定可以通过询问专家的专业意见或使用专家组来进行，一般使用指数法或判定法进行评定。
构效度是评估测量工具是否具有适当的内部结构。
常用的构效度指标有因子分析和确认性因素分析。
因子分析可以将多个项目归为若干个构念，并评估每个项目与其所对应构念之间的相关性。
确认性因素分析则是通过先设定测量工具的结构模型，然后通过拟合指标来评估测量工具的结构质量。
前测数据分析-- 信度和效度分析
A2a
.689
.901
A2b
.734
A2c
.635
A3虚拟品牌社群社交价值
4
A3a
.782
.803
A3b
.649
A3c
.762
A3e
.835
A4虚拟品牌社群情感价值
4
A4a
.629
.792
A4b
.719
A4c
.745
A4d
.813
A5虚拟品牌社群形象价值
2
A5b
.769
.882
A5c
.843
B顾客满意
.676
显著性（双尾）
.000
.000
.000
.000
.000
个案数
314
314
314
314
314
**.在0.01级别（双尾），相关性显著。
由表结果可知，在0.01显著性水平下虚拟品牌社群功能价值、财务价值、社交价值、情感价值和形象价值与顾客满意呈现正相关关系，相关系数分别为0.792、0.635、0.834、0.689、0.676，相关系数均为正数且大于0.5，因此可以证明虚拟品牌社群价值与顾客满意具有正向相关关系。
4
B1
.792
.851
B2
.683
B3
.847
B4
.797
C口碑传播意向
3
C1
.769
.874
C2
.817
C3
.817
经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cronbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。
报告中的信度与效度分析方法
报告中的信度与效度分析方法1. 信度分析方法1.1. 内部一致性信度分析内部一致性是指问卷中各个测量项之间的一致性程度。
常用的内部一致性信度分析方法包括Cronbach's alpha、检验无重复性原则和Kuder-Richardson等。
Cronbach's alpha是一种基于项目的测量信度分析方法，它通过计算测量项之间的方差协方差矩阵来评估问卷的内部一致性。
检验无重复性原则是通过将问卷中的某个测量项删除后，观察剩余的测量项之间的相互关联情况，来评估该测量项对于问卷的内部一致性的贡献程度。
Kuder-Richardson是一种基于二元测量项的信度分析方法，适用于只有两种回答选项的测量项。
1.2. 测试-重测信度分析测试-重测信度分析用于评估同一受试者在不同时点上的测量结果之间的一致性。
常用的方法包括Pearson相关系数、Spearman相关系数和Intraclass correlation coefficient（ICC）等。
Pearson相关系数和Spearman相关系数适用于连续变量的信度分析，而ICC适用于定量变量的信度分析。
1.3. 分裂信度分析分裂信度分析用于评估问卷中不同测量项的可靠性。
常用的方法包括Spearman-Brown公式和Guttman-Split Half方法等。
Spearman-Brown公式可以根据问卷的半数测试长度和全长测试长度之间的比例来估计问卷的信度。
Guttman-Split Half方法则将问卷分成两个部分，计算两部分的分数之间的相关系数，通过比较来评估问卷的信度。
2. 效度分析方法2.1. 内容效度分析内容效度分析用于评估问卷测量项是否涵盖了研究领域全部或者大部分的内容。
常用的方法包括专家评审法和适应性检测法等。
专家评审法是将问卷交给相关领域的专家进行评审，通过专家的意见来评估问卷的内容效度。
适应性检测法是根据问卷回答者的反馈来评估问卷的内容效度，通过观察回答者对于各个测量项的理解程度和回答行为来确定问卷的内容效度。
报告撰写中的信度与效度分析
报告撰写中的信度与效度分析概述在撰写报告的过程中，信度和效度分析是非常重要的步骤。
信度和效度是评估报告的可靠性和有效性的指标，它们能够帮助我们确定报告的质量和准确性。
本文将详细讨论信度和效度的概念，以及如何进行信度和效度分析。
一、信度分析1.1 什么是信度信度是指测量工具测量结果的稳定性和一致性。
如果测量工具是可靠的，那么重复测量同一样本将获得相似的结果。
信度可以帮助我们判断测量工具是否可信，并且能够得出准确的结论。
1.2 测量工具的信度评估方法- 测试-重测法：通过对同一样本进行两次测量，然后比较两次测量结果的一致性。
- 内部一致性法：通过统计分析测量工具中各项指标的内部一致性程度。
- 分割半法：通过将测量工具拆分为两半，然后比较两部分的测量结果的一致性。
二、效度分析2.1 什么是效度效度是指测量工具所能够准确测量的事物。
一个有效的测量工具应该具备准确性和有效性，即能够测量出研究对象的真实特征，并且能够准确预测研究对象的行为。
2.2 测量工具的效度评估方法- 内容效度分析：通过专家评估来判断测量工具是否包含了相关的内容，能够准确反映研究对象的特征。
- 构效度分析：通过统计分析测量工具中各项指标与研究对象特征之间的相关性。
- 准则效度分析：通过与已有准则参照进行比较来评估测量工具的效度。
三、信度与效度的关系信度和效度是评估一个测量工具的两个重要标准，它们之间存在着密切的关系。
如果一个测量工具没有良好的信度，那么它也无法具备有效的效度。
因此，在进行效度分析之前，需要先进行信度分析，保证测量工具的可靠性。
四、信度与效度分析的意义4.1 保证报告的可靠性通过进行信度分析和效度分析，可以确保报告中所使用的测量工具具备良好的可靠性和有效性，从而提高报告结果的精确度和可信度。
4.2 促进研究进展信度和效度分析的结果可以为进一步研究提供依据。
通过对不同测量工具的信度和效度进行比较，可以选择最适合的工具进行研究，从而推动研究领域的进展。
前测数据分析__信度和效度分析
第二节信度和效度分析一、信度分析与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。
问卷信度分析如表4-2所示：表4-2：量表信度检验结果经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cr onbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。
二、效度检验（一）容效度为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。
因此，本问卷具有容效度。
（二）结构效度在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。
在进行因子分析时，通常采用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。
但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。
本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。
（1）虚拟品牌社群价值的效度检测1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示：表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820df 186Sig. .000通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。
效度分析和信度分析
效度分析和信度分析效度分析和信度分析是心理测量学中重要的概念和方法，用于评估心理测量工具的质量。
效度分析主要关注测量工具是否能够准确地测量所要测量的概念或变量，而信度分析则关注测量工具的稳定性和一致性。
本文将对效度分析和信度分析进行详细阐述。
1.效度分析：效度是指测量工具能够准确地测量所要测量的概念或变量的程度。
在效度分析中，常用的方法有内容效度、判别效度和构效效度。
-内容效度：内容效度是指测量工具反映了概念或变量的全面性和适当性。
通常通过专家评审、目标域分析和内容分析等方法来评估。
-判别效度：判别效度是指测量工具与其他测量工具或标准的相关性。
通常通过与其他相关测量工具进行比较或与标准进行相关分析来评估。
-构效效度：构效效度是指测量工具的因素结构与理论构想的一致性。
通常通过因素分析、结构方程模型等方法来评估。
2.信度分析：信度是指测量工具的稳定性和一致性，即同一测量工具在不同的测量时点或不同的测量者之间得到的结果是否具有一致性。
在信度分析中，常用的方法有重测信度、等价信度和内部信度。
-重测信度：重测信度是指同一测量工具在不同时间、不同背景下进行重复测量时的一致性。
通常采用相关系数来评估。
-等价信度：等价信度是指不同形式的测量工具对同一概念或变量的测量结果的一致性。
通常通过相关系数或协方差比较方法来评估。
- 内部信度：内部信度是指测量工具内部各项指标之间的相关性和一致性程度。
常用的计算方法有Cronbach's alpha系数、分裂半信度等。
效度分析和信度分析是相辅相成的。
首先，一个测量工具必须具备良好的信度，才能保证测量结果的稳定性和一致性。
只有当测量工具的信度较高时，我们才能放心地使用这个测量工具进行效度分析。
其次，效度分析是确保测量工具能够准确地测量所要测量的概念或变量的重要手段。
如果一个测量工具具有较高的信度，但效度较低，那么我们得到的测量结果也就缺乏准确性和可靠性。
总之，效度分析和信度分析是评估心理测量工具质量的重要方法。
spss信度、效度分析-
• 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
· 是科学测量工具最重要的必备条件
二、效度分析的方法
（一）内容效度（表面效度、逻辑效度）
内容效度是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题
内容效度常从表面上以题目分布的合理性来判断，属于命题 的逻辑分析，所以，内容效度也称为“逻辑效度” 、“内在效 度”。 ➢ 内容效度的评价主要通过经验判断进行，通常考虑3方面 的问题：
·三是计算某个问题与去掉此问题后总得分的相关性情况 ，分析是否需要被剔除（敏感性分析）。
（二）准则效度
也称为效标效度。
是根据已经确定的某种理论，选择一种指标或者测量工具作 为准则（校标），分析问卷题项与准则的联系，来分析有效 性。
（三）建构效度
是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。 效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的 结构效度。
· 特别适用于事实性问卷
· 2、复本信度法（等值系数跨形式的一致性）
·复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受 测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数 的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等 值系数（Coefficient of Equivalence）。若两份测验 不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的 相关系数为稳定和等值系数。
0.773表示若删除内向性题，此量表的α值由0.790降到0.773 0.802表示若删除支配性题，此量表的α值由0.790上升到0.802
• 第二节 效度分析
信度、效度分析、统计检验
信度、效度分析、统计检验&软件操作一、构念的维度：可以用验证性因子分析（CFA）检验因子（维度）与测项之间的从属关系是否正确。
检验指标是各个拟合优度指数和路径系数。
二、量表的信度：信度包括重测信度、复本信度和内部一致性信度。
在一次测量中，只能检验内部一致性信度，通常是用α系数。
SPSS可以进行信度检验，一般要求α>0.7。
每个测项的item-totalcorrelation（项对总项相关系数）>0.4。
同时还要看每个测项“αifite m de le te d ”的值，它表示的是当删除该测项时，量表的α系数的值。
如果αifitemdeleted>原来的α，则应该删除该测项。
三、构念的效度1.. 构念的收敛效度（convergentvalidity）收敛效度指的是量表与同一构念的其他指标确实相互关联的程度。
收敛效度可通过CFA检验，观察测量项目在构念上的负载（loading），如果标准化估计值（standardizesestimate）大于0.5，且t值大于 1.96，平均提取方差（Averagevarianceextracted，AVE）大于0.6，组合信度（constructreliability，CR）大于0.7，通常认为收敛效度较高。
平均提取方差（AVE）：表示的是潜变量的变异量中有多大比例能用指标变异量来解释（即指标解释潜变量的程度）；组合信度（CR）：模型内在质量的判别准则之一，反映了每个潜变量中所有测项是否一致性地解释该潜变量。
2.. 构念的判别效度（discriminantvalidity）判别效度指的是一个测量值与其他应该有所不同的构念之间不相互关联的程度。
判别效度可通过CFA检验，如果各个测量对因子的平均提取方差（Average varianceextracted，AVE）大于该因子与任何其他因子的共同方差（highest sharedvariance），则判别效度较高（或者说AVE的平方根大于该构念与任何其他构念的相关系数，则判别效度较高）。
信度和效度——精选推荐
信度和效度信度和效度分析⼀、概念信度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。
效度是指测量⼯具或⼿段能够准确测出所需测量的事物的程度。
⼆、⼀句话解释信度分析⽤于测量样本回答结果是否可靠，通俗来讲，即样本有没有真实回答了问题。
通常情况下，信度分析仅仅只能分析量表题项。
信度分析仅针对定量数据。
效度分析⽤于研究题项是否有效地表达研究变量或者维度的概念信息，通俗来讲，即研究测量题项设计是否合理。
正常情况下，效度分析仅仅针对量表数据，⾮量表题⽬⽐如多选，单选性别之类的题⽬不能进⾏效度分析。
如果⼀定想分析效度，建议可使⽤‘内容效度’，即⽤⽂字详细描述问卷设计的过程，⽤⽂字的形式描述清楚问卷是做什么，有什么⽤处，为什么合理，⽽且有专家认证，这样就说明问卷设计合理有效。
三、涉及术语编号⽅法名词术语1信度分析克隆巴赫系数，信度系数，α系数，项删除后的克隆巴赫系数，校正的项总计相关性(CITC)，预测试2效度分析内容效度，结构效度，探索性因⼦分析，验证性因⼦分析克隆巴赫系数，也称信度系数，内部致性系数，或者Cronbach's Alpha，或者α系数，此值⼀般⼤于0.7即可。
项删除后的克隆巴赫系数，如果某个维度或变量对应着5个题项，那删除掉某题项后余下4个题项的信度系数值即称作“项删除后的克隆巴赫系数”，通常此指标在预测试分析中使⽤。
预测试指在问卷初步设计之后，收集⼩量样本(通常100内)进⾏信度或者效度分析，以发现题项可能存在的问题，并且对问卷进⾏修正处理，得到正式问卷。
校正的项总计相关性，也称CITC值，⽐如某维度对应5个题项，那么此5个题项之间的相关关系情况则使⽤此指标进⾏表⽰，通常此值⼤于0.4即说明某题项与另外的题项间有着较⾼的相关性，预测试时通常会使⽤“校正的项总计相关性”这⼀指标。
信度分析涉及的名词术语术语说明克隆巴赫系数⽤于测量信度⽔平，常见标准是⾼于0.7项删除后的克隆巴赫系数删除某题项后的信度系数，常⽤于预测试校正的项总计相关性(CITC)题项之间的相关关系，常⽤于预测试信度分析类型信度分析类型说明α信度系数内部⼀致性系数，最为常见的信度测量⽅法折半信度将维度对应的题项按照单双号分成两组，计算两组题项间的相关系数，进⽽再通过公式计算得到折半信度系数值。
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第二节信度和效度分析一、信度分析与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。
问卷信度分析如表4-2所示：表4-2：量表信度检验结果经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cronbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。
二、效度检验（一）容效度为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。
因此，本问卷具有容效度。
（二）结构效度在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。
在进行因子分析时，通常采用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。
但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。
本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。
（1）虚拟品牌社群价值的效度检测1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示：表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820df 186Sig. .000通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。
1.2虚拟品牌社群价值因子分析通过KMO值和Bartlett球形检验可知，虚拟品牌社群价值适合做因子分析，运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据，如:表4-4所示：表4-4：虚拟品牌社群价值旋转因子负荷值通过因子旋转对虚拟品牌社群价值量表的14个题目进行因子分析，旋转出5个因子，总方差解释率达到78.711%，表明这5个因子对虚拟品牌社群价值具有较强的解释性，同时各因子负荷量均在0.6以上，说明因子与变量之间的相关性很高。
在这5个维度对虚拟品牌社群价值的解释中，虚拟品牌社群功能价值的解释力最强，解释了总方差变异量的20.374%，其次是虚拟品牌社群利益价值，解释了总方差变异量的16.629%，虚拟品牌社群情感价值解释了总方差变异量的15.790%，然后是虚拟品牌社群社交价值，解释了总方差变异量的14.534%，虚拟品牌社群社交价值贡献率最低，解释了总方差变异量的11.384%。
因子分析的结果表明，虚拟品牌社群价值量表具有较好的效度，适合用于本研究。
(2)顾客满意的效度检测2.1顾客满意的KMO值和Bartlett球形检验在对顾客满意做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-5所示：表4-5：顾客满意的KMO值和Bartlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.834Bartlett的球形度检验近似卡方1425.820df 120Sig. .000通过对顾客满意量表的4个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现顾客满意量表的KMO值为0.834，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出顾客满意量表适合做因子分析。
2.2顾客满意因子分析通过KMO值和Bartlett球形检验可知，顾客满意适合做因子分析，运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据，如:表4-6所示：表4-6：顾客满意旋转因子负荷值B1 .836B2 .875B3 .932B4 .792方差解释率82.56%通过因子旋转对顾客满意量表的4个题目进行因子分析，旋转出1个因子，方差解释率达到82.56%，各因子负荷量均在0.6以上，表明该因子对顾客满意具有较强的解释性，同时，说明因子与变量之间的相关性很高，具有良好的结构效度。
(3)口碑传播意愿的效度检测3.1口碑传播意愿的KMO值和Bartlett球形检验在对口碑传播意愿做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如:表4-7所示：表4-7：口碑传播意愿的KMO值和Bartlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.903Bartlett的球形度检验近似卡方758.820df 30Sig. .000通过对口碑传播意愿量表的3个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现口碑传播意愿量表的KMO值为0.903，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出口碑传播意愿量表适合做因子分析。
3.2口碑传播意愿因子分析通过KMO值和Bartlett球形检验可知，口碑传播意愿适合做因子分析，运用主成分提取法进行因子旋转后得到以下数据，如表4-9所示：表4-9：口碑传播意愿旋转因子负荷值通过因子旋转对口碑传播意愿量表的3个题目进行因子分析，旋转出1个因子，方差解释率达到85.05%，各因子负荷量均在0.6以上，表明该因子对口碑传播意愿具有较强的解释性，同时，说明因子与变量之间的相关性很高，具有良好的结构效度。
第四节假设检验本节将采用相关分析和回归分析两种方法研究虚拟品牌社群价值、顾客满意和口碑传播意愿之间的作用机制，用相关分析探讨各因素之间的联系，用回归分析研究各因素之间的因果关系，从而对本文研究假设进行检验。
一、相关分析相关分析是一种常见的数据分析方法，主要是用于分析两个变量之间的关联程度，本文采用相关分析最常用的皮尔森相关系数来表示两个变量之间的关联程度，相关系数在-1到1之间，相关系数的绝对值越接近1，表明两个变量之间的关联程度越强，绝对值越小，关联程度越弱，通常情况下我们认为若绝对值小于0.3，则表明变量之间关系微弱，认为不相关；若绝对值在0.3-0.5之间，是低相关度，若在0.5-0.8之间为中度相关度，若大于0.8则为高相关度。
同时，如果相关系数是正数，则表明两个变量之间是正相关的关系，即一个变量增强，另一个变量也增强；相反，若相关系数是负数，表明两个变量之间是负相关的关系，即一个变量增强，另一个变量会减弱。
（一）虚拟品牌社群价值与消费者口碑传播意愿的相关分析首先，将虚拟品牌社群价值所包含的五个测量维度：功能价值、财务价值、社交价值、情感价值和形象价值与口碑传播意向进行相关性分析，如表4-10所示：表4-10：虚拟品牌社群价值与口碑传播意愿相关性分析由表结果可知，在0.01显著性水平下虚拟品牌社群功能价值、财务价值、社交价值、情感价值和形象价值与口碑传播意愿呈现正相关关系，相关系数分别为0.849、0.735、0.693、0.744、0.689，相关系数均为正数且大于0.5，因此可以证明虚拟品牌社群价值与口碑传播意愿具有正向相关关系。
（二）虚拟品牌社群价值与顾客满意的相关分析首先，将虚拟品牌社群价值所包含的五个测量维度：功能价值、财务价值、社交价值、情感价值和形象价值与顾客满意进行相关性分析，如表4-11所示：表4-11：虚拟品牌社群价值与顾客满意相关性分析由表结果可知，在0.01显著性水平下虚拟品牌社群功能价值、财务价值、社交价值、情感价值和形象价值与顾客满意呈现正相关关系，相关系数分别为0.792、0.635、0.834、0.689、0.676，相关系数均为正数且大于0.5，因此可以证明虚拟品牌社群价值与顾客满意具有正向相关关系。
（三）顾客满意与消费者口碑传播意愿的相关分析首先，将顾客满意与口碑传播意向进行相关性分析，如表4-12所示：表4-12:顾客满意与口碑传播意愿相关性研究**. 在0.01 级别（双尾），相关性显著。
由表结果可知，在0.01显著性水平下顾客满意与口碑传播意愿呈现正相关关系，相关系数分别为0.842，相关系数均为正数且大于0.5，因此可以证明顾客满意与口碑传播意向具有正相关关系。
因此，通过顾客满意与口碑传播意愿相关性分析可验证假设H11成立。
二、回归分析通过前一部分相关分析，已经验证了虚拟品牌社群价值、顾客满意与口碑传播意愿之间存在显著正向关系，但相关分析只能证明各因素之间是否存在关系，并不能对因果关系进行验证，因此本节将通过回归分析进一步指出关系的方向，运用逐步多元回归方法和回归方程验证模型的可信程度。
同时，本节运用回归分析方法验证顾客满意对虚拟品牌社群价值和口碑传播意愿的中介作用。
（一）虚拟品牌社群价值与口碑传播意愿的回归分析运用SPSS24.0对虚拟品牌社群的功能价值、财务价值、社交价值、情感价值和形象价值与口碑传播意愿进行回归系数分析，结果如表4-13所示：表4-13：虚拟品牌社群价值与口碑传播意愿的回归分析a. 因变量：口碑传播意愿功能价值的回归系数为0.214，Sig.值为0.000＜0.05，表明功能价值对口碑传播意愿具有显著的预测作用。
标准化系数为0.347，为正数，表明功能价值对口碑传播意愿的预测作用是正向的。
调整R方为0.361，表明自变量功能价值可以解释因变量口碑传播意愿36.1%的变异。
因此，假设“H1：虚拟品牌社群功能价值对口碑传播意愿具有正向影响”成立。
财务价值的回归系数为0.211，Sig.值为0.012＜0.05，表明财务价值对口碑传播意愿具有显著的预测作用。
标准化系数为0.123，是正数，表明财务价值对口碑传播意愿的预测作用是正向的。
调整R方为0.196，表明自变量财务价值可以解释因变量口碑传播意愿19.6%的变异。
因此，假设“H2：财务价值对口碑传播意愿具有正向影响”成立。
社交价值的回归系数为0.267，Sig.值为0.000＜0.05，表明社交价值对口碑传播意愿具有显著的预测作用。
标准化系数为0.217，为正数，表明社交价值对口碑传播意愿的预测作用是正向的。
调整R方为0.248，表明自变量社交价值可以解释因变量24.8%的变异。