SPSS与测验信度、效度、及项目分析
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。
SPSS与测验信度、效度、及项目分析
SPSS与测验信度、效度、及项目分析SPSS与测验信度、效度、及项目分析在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。
一、信度分析Reliability 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关键字功能Alpha Cronbach a系数Split-half折半信度，n是第二分量表的题数Guttman Guttman最低下限真实信度法Parallel各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度Strict parallel各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语关键字功能F test Hoyt信度系数Friedman Chi Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数Cochran Chi Cochran’s Q检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表Hotelling’s T Hotelling’s T2检验Tukey’s Tukey的可加性检验Intraclass量表内各题目平均数相关系数二、效度分析即因素分析的方法。
SPSS与测验信度效度及项目分析
SPSS与测验信度效度及项目分析SPSS是一种常用的统计分析软件，它可以帮助研究人员和分析师对数据进行处理、分析和报告。
在心理学和教育领域的研究中，SPSS经常用于评估测验的信度、效度和进行项目分析。
测验的信度指的是测验在重复测量下所得分数的稳定性和一致性。
测验的信度可以衡量出测验的可靠性，即测验对被测对象的测量是准确、稳定和可重复的。
SPSS提供了多种方法来计算测验的信度，如Cronbach's alpha、Spearman-Brown公式和Kuder-Richardson公式（KR20和KR21）。
其中最常用的是Cronbach's alpha，它通常用来衡量测验内部一致性，即测验各项目之间的关联程度，一般认为alpha系数在0.7以上表示信度较好。
测验的效度指的是测验是否能够准确地度量所要测量的概念或变量。
SPSS可以通过相关分析、因子分析和回归分析等方式来评估测验的效度。
相关分析可以用来检验测验与其他测验、变量或标准的相关性，从而评估测验的相关效度。
因子分析可以揭示测验中的隐含因素结构，从而评估测验的结构效度。
回归分析可以通过测验分数对其他变量进行预测，从而评估测验的预测效度。
项目分析是对一个测验的各个项目进行研究和分析，以评估测验项目的质量和有效性。
SPSS可以通过描述性统计、频数分析和交叉分析等方法进行项目分析。
描述性统计可以计算各个项目的均值、标准差和偏态等指标，从而衡量测验项目的集中趋势、离散度和对称性。
频数分析可以计算各个项目的频数和百分比，从而了解测验项目的分布情况。
交叉分析可以研究不同项目之间的关系，从而评估测验项目的相关性和一致性。
综上所述，SPSS是进行测验信度、效度和项目分析的强大工具。
它不仅可以计算各种信度系数，还可以进行相关分析、因子分析、回归分析和描述性统计等多种分析方法，以帮助研究人员深入理解测验的质量和有效性。
对于心理学和教育研究人员来说，熟练运用SPSS进行测验分析是非常重要和必要的。
SPSS信度、效度相关分析 预览
Parallel( 平 行 )
功能
Cronbach a系数 折半信度， n是第二分量表的题数 Guttman最低下限真实信度法 各题目变异数同质时的最大概率 (maximumlikelihood) 信 度
Strict parallel( 严 格 平 行 ) 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度
· Cronbach α值在0和1之间
·
大于பைடு நூலகம்.8表示内部一致性极好
·
在0.6-0.8之间表示较好
·
低于0.6表示内部一致性较差
· Spss操作过程： 分析——度量——可靠性分析
• 术语
· Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
关键字 Alpha Split- half
• 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
· 以英文出统计学考题 · 英文作文题目让考生看不懂
· 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：
· 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。
· 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) 。
SPSS测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析一、信度分析信度指的是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
换句话说，如果使用同一份问卷对同一批被试者在不同时间进行测量，或者由不同的研究者进行测量，得到的结果应该是相似的。
信度主要包括以下几种类型：1、重测信度重测信度是在不同时间对同一组被试者使用同一份问卷进行重复测量，然后计算两次测量结果之间的相关性。
如果相关性较高，说明问卷具有较好的重测信度。
然而，这种方法在实际操作中可能会受到一些因素的影响，比如被试者在两次测量之间的记忆、经历的变化等。
2、复本信度复本信度是使用两个内容、形式和难度等方面都相似的问卷（即复本）对同一组被试者进行测量，然后计算两个复本测量结果之间的相关性。
但编制高质量的复本问卷往往具有一定的难度。
3、内部一致性信度内部一致性信度是目前最常用的信度评估方法之一，其中最常见的是克朗巴哈α系数（Cronbach's Alpha）。
α系数的值介于 0 到 1 之间，一般认为α系数大于 07 表示问卷具有较好的内部一致性信度。
在 SPSS 中，计算克朗巴哈α系数的步骤如下：首先，将问卷数据录入 SPSS 软件。
然后，选择“分析” “度量” “可靠性分析”。
将需要分析的变量选入“项目”框中，点击“确定”即可得到克朗巴哈α系数的值。
二、效度分析效度指的是测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
效度主要包括以下几种类型：1、内容效度内容效度是指问卷的内容是否能够涵盖研究主题的各个方面。
评估内容效度通常需要依靠专家的判断和经验。
2、效标关联效度效标关联效度是通过考察问卷得分与某个外在效标（如已经被证明有效的测量工具或实际行为表现）之间的相关性来评估效度。
如果相关性较高，则说明问卷具有较好的效标关联效度。
3、结构效度结构效度是通过检验问卷所测量的潜在结构与理论预期的结构是否一致来评估效度。
常见的方法有因子分析。
在 SPSS 中，可以使用因子分析来评估结构效度。
SPSS信度效度分析讲述
SPSS信度效度分析讲述SPSS是一款广泛应用于社会科学研究的统计分析软件，它可以进行信度和效度分析，以确保研究工具的稳定性和有效性。
下面将详细介绍SPSS中的信度和效度分析。
一、信度分析：信度是指研究工具（问卷、测验、量表等）在不同场景下的一致性和稳定性。
信度分析用于评估研究工具的测量误差，即工具所测量的内容与实际内容的一致程度。
常用的信度分析方法有内部一致性信度分析、平行性信度分析和稳定性信度分析。
1.内部一致性信度分析：内部一致性信度是指同一个测量工具中各项之间的相关程度。
一般使用Cronbach's Alpha系数来进行内部一致性信度分析，该系数的取值范围为0到1，数值越大表示工具的内部一致性越好。
SPSS软件可以计算Cronbach's Alpha系数，使用“Analyze- Scale- Reliability Analysis”菜单进入信度分析界面。
2.平行性信度分析：平行性信度是指两个工具（或两组题目）测量相同或类似内容时的一致性。
主要通过确定两个工具的相关系数来评估平行性信度。
在SPSS中，可以使用Pearson相关系数或Spearman相关系数来分析工具之间的平行性。
3.稳定性信度分析：稳定性信度是指同一个测量工具在不同时间或条件下的一致性。
一般使用重测法或分半法来进行稳定性信度分析。
重测法是在不同时间对同一样本进行两次测量，然后计算测量结果之间的相关系数。
分半法是将同一份问卷随机分成两部分，计算两部分得分之间的相关性。
在SPSS中，可以使用相关系数来计算稳定性信度。
二、效度分析：效度是指所使用的测量工具是否能真实、准确地反映研究对象的特征、状态或情况。
效度分析用于评估工具的有效性和准确性，常用的效度分析方法有内容效度分析、构效效度分析、判别效度分析和相关效度分析。
1.内容效度分析：内容效度是指测量工具能否涵盖所要评估的特征或特性。
通过专家评估来确定测量工具的内容效度，专家根据其领域知识和经验，对测量工具的题目进行评价和修改。
利用SPSS进行项目和整体分析
利用SPSS进行项目分析有10名学生，在一次有5道试题的测验中，得分情况如下表所列，试计算该次题目的难度和区分度。
步骤一按【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis…】在左框中选中要进入分析的项目（本例为Item1—Item5），左键单击左右框之间的箭头，将选中的项目移至右边的框中。
左键单击右框下面的Statistic（统计）钮，进入项目及试卷统计对话框。
选中其中的Item ，Scale ，Scale if item deleted, Means ，Variance ，左键单击Continue 钮，返回项目分析和信度分析对话框。
左键单击OK 钮，结果如下：Item Statistics，第三列是标准方差，第四列是测试人数Summary Item Statistics利用SPSS 进行整体分析1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 J Oct 18165131516125810Apr18186161716145711用字笔的计算过程及结果：Person A B C D E F G H I J XσOct 181********12581011.8 4.4226Apr 1818616171614571112.84.8744X1 X2324288302082552561682556110X 1X 2 =1720∑计算步骤：1计算平均数X 2计算方差，即离均差的平方和除以总人数3 求标准差，即方差的平方根σ相关系数计算公式：yx S NS xyr ∑=r=0.97228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 significantcorrelations」，之后按键。
SPSS测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷调查是一种常用的数据收集方法。
为了确保测量工具的有效性和可靠性，我们需要进行信效度分析。
本文将介绍如何使用SPSS软件对问卷进行信效度分析的步骤和方法。
一、信度分析信度是指测量工具在不同时间点或者多个观察者之间的一致性和稳定性。
常用的信度检验方法有重测法、分半法和内部一致性法。
在SPSS中，我们可以使用Cronbach's Alpha系数来计算问卷的内部一致性。
1. 导入数据首先，将收集到的问卷数据导入SPSS软件中。
确保每个问题都用不同的变量来表示，并且每个被试者的数据都在一行中。
2. 创建变量在菜单栏中选择"变量视图"，然后逐个输入每个问题的变量名和相关信息，比如问题的编号、内容和选项。
3. 计算Cronbach's Alpha系数在菜单栏中选择"分析" - "计算变量" - "反向"，对需要反向计分的问题进行操作。
然后，在菜单栏中选择"数据" - "描述性统计" - "可信度分析"，选择需要进行信度分析的变量，然后点击"统计值"，选择"Cronbach's Alpha系数"并点击"确定"。
Cronbach's Alpha系数的取值范围为0到1，数值越大表示问卷的内部一致性越高。
通常，如果Cronbach's Alpha系数大于0.7，可以认为问卷具有较好的内部一致性。
二、效度分析效度是指问卷是否能够真实地反映出所要测量的概念或者特征。
常用的效度检验方法包括内容效度、构效度和准则效度。
在SPSS中，我们可以通过因子分析和相关系数来进行效度分析。
1. 因子分析因子分析可以用来确定问卷中的维度或者潜在变量。
在菜单栏中选择"分析" - "数据降维" - "因子"，选择需要进行因子分析的变量，然后点击"提取"，选择主成分分析或者最大似然法，并选择因子的数量。
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信度效度分析讲述
SPSS信度效度分析讲述SPSS是一种常用的统计软件，常用于数据分析和统计建模。
其中，信度和效度是数据分析过程中核心的概念。
本文将介绍SPSS中信度和效度分析的基本知识和步骤。
一、什么是信度在心理学和教育学等社会科学领域，信度是指测量工具在不同情况下所得数据的稳定程度。
具体来说，当测量工具的信度越高时，数据测量所得的结果也越稳定准确。
为了保证测量工具的信度，通常需要对其进行信度分析。
二、SPSS中信度分析的步骤1. 准备数据在进行信度分析之前，需要准备好所有相关数据。
这里的数据通常指测量工具的各项指标或评估指标。
在SPSS中，可以将数据录入或导入软件中。
2. 进入信度分析页面在SPSS软件中，点击“分析”-“可靠性”-“信度分析”可打开信度分析页面。
3. 选择计算方法在信度分析页面中，可以选择计算方法。
常见的计算方法包括Cronbach's alpha、Kuder-Richardson等。
不同的计算方法支持不同类型的数据，选择合适的计算方法可以提高信度分析的准确性。
4. 选择指标在选择计算方法后，需要选择指标。
没有合适的指标将无法进行信度分析。
在SPSS中，可以通过将相关指标拖到指标列表中来选择指标。
5. 查看结果在选择指标后，SPSS会对数据进行信度分析，并显示分析结果。
对于不同的计算方法和指标，分析结果的形式不同。
常见的分析结果包括信度系数、标准误差等。
总结：在SPSS中，信度和效度是数据分析中两个非常重要的概念。
信度分析可以帮助我们确定测量工具的稳定性，从而提高数据的准确性。
效度分析可以帮助我们了解测量工具所测量的内容与实际内容的相关程度，从而提高测量工具的准确性。
对于需要进行数据分析的研究者来说，熟练掌握SPSS中的信度和效度分析方法是十分必要的。
spss数据分析教程之信度分析和效度分析
s p s s数据分析教程之信度分析和效度分析本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March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以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在以上，是不错的；一般认为试卷信度在至以内是合理的，如果信度系数低于，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，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，再用对其进行效度分析。
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。
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。
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如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析在社会科学研究中，问卷是一种常用的数据收集工具。
然而，为了确保问卷所收集的数据具有可靠性和有效性，我们需要进行效度和信度分析。
SPSS 是一款功能强大的统计分析软件，能够帮助我们轻松完成这些分析任务。
接下来，让我们详细了解如何使用 SPSS 进行问卷的效度和信度分析。
一、效度分析效度，简单来说，就是测量工具是否准确地测量了我们想要测量的东西。
常见的效度类型包括内容效度、结构效度和准则效度。
1、内容效度内容效度通常是通过专家评估来确定的。
在使用SPSS 进行分析时，它不是主要的关注点。
2、结构效度结构效度的分析通常借助因子分析来实现。
以下是在 SPSS 中进行因子分析的步骤：（1）打开 SPSS 软件，将问卷数据导入。
（2）选择“分析” “降维” “因子分析”。
（3）将需要分析的变量选入“变量”框。
（4）在“描述”选项中，勾选“KMO 和巴特利特球形度检验”。
KMO 值用于衡量变量间的偏相关性，取值在 0 到 1 之间。
一般认为，KMO 值大于 06 时，数据适合进行因子分析。
巴特利特球形度检验的原假设是变量间不相关，如果检验结果显著（p 值小于 005），则拒绝原假设，说明变量间存在相关性，适合进行因子分析。
（5）在“抽取”选项中，可以选择主成分分析或主轴因子法等提取因子的方法，并根据实际情况确定提取因子的个数。
（6）在“旋转”选项中，选择合适的旋转方法，如正交旋转或斜交旋转，以使得因子结构更清晰。
（7）查看输出结果，主要关注“成分矩阵”或“旋转成分矩阵”，根据因子载荷来判断变量在各个因子上的归属，从而评估问卷的结构效度。
3、准则效度如果有一个有效的外部标准可以用来比较问卷测量的结果，就可以进行准则效度的分析。
但在 SPSS 中的操作相对复杂，需要根据具体情况选择合适的统计方法，如相关分析、回归分析等。
二、信度分析信度指的是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
Spss详细图文教程——问卷信度和效度检验步骤图解
问卷信度效度检验是保证后续分析有效性的必要保障问卷的信度和效度检验都是针对量表进行在spss中信度检验通常采用“可靠性检验”效度分析采用探索性因子分析或者验证性因子分析本次信度和效度检验以真实案例数据进行教程详解。
本次问卷分为6大维度，内容如下：变量说明一、 信度分析1.数据录入，结果如下（变量视图）：变量视图2.依次点击分析-标度（度量）-可靠性分析信度分析3. 每个量表维度 分别 进行信度分析，选中 专业了解度包含的5个题目，并且点击中间的箭头。
变量选择3. 在 模型 下拉选项中选中Alpha或者α，一般默认，这个是科隆巴赫系数。
科隆巴赫系数3. 点击右上角的 统计 选项，然后勾选打钩的内容，并且点击继续：勾选选项3. 点击确定就得到了第一个维度（专业了解度）的信度分析结果：在以下结果图中打红√的为重点内容，先看第一个√的内容，为主要的信度检验结果，我们要关注的是基于标准化项的克隆巴赫系数，这个系数取值范围在0-1之间，越接近1，就说明可靠性就越高，一般低于0.5就要考虑重新对问卷进行调整了。
在项总计统计表中我们要重点关注最后一列，项删除后的克隆巴赫系数，1-5行，分别对应1-5题，每一行说明删除对应的题目后，克隆巴赫系数的情况。
目的就在于判断维度或者问卷中的题目有没有存在不合适的题目。
只要删除后的系数小于标准化的系数就不需要对题目进行调整。
3. 按照以上的步骤分别对所有的维度进行可靠性分析，最后的结果在Excel中进行整理就得到了如下的结果。
整理结果二、 效度分析在本图文教程中，效度分析采用的是探索性因子分析。
需要的注意的是，绝大部分情况下效度分析是针对量表总体进行的，不再像信度分析一样分维度进行。
1. 在主界面点击分析——降维——因子因子分析1. 选中左边所有的 量表 题目。
然后点击中间的箭头选择变量1. 点击 描述 ，选择打钩的内容：勾选选项1. 其他的全部默认，接着点击确定：结果关于效度分析，在所有因子分析的结果中我们只需要关注这个表，这里面有两个指标是评价效度的。
SPSS测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷调查是一种常用的数据收集方法。
然而，为了确保所收集的数据质量可靠、有效，对问卷进行信效度分析是至关重要的环节。
SPSS 作为一款强大的统计分析软件，为我们进行问卷的信效度分析提供了有力的工具。
一、信度分析信度，简单来说，就是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
如果用同一个测量工具对同一对象进行多次测量，结果都很相似，那么这个测量工具就具有较高的信度。
1、重测信度重测信度是指在不同时间对同一组被试进行重复测量，然后计算两次测量结果之间的相关系数。
这种方法适用于那些不太容易受记忆、练习等因素影响的测量，但在实际操作中，由于时间、成本等限制，不太常用。
2、复本信度复本信度是使用两个平行的测量工具（复本）对同一组被试进行测量，然后计算两个复本测量结果之间的相关系数。
但编制高质量的复本往往具有一定难度。
3、内部一致性信度内部一致性信度是信度分析中最常用的方法，包括克朗巴哈α系数（Cronbach's α）和分半信度。
克朗巴哈α系数用于衡量问卷中各个题项得分之间的一致性。
在SPSS 中，我们可以通过“分析刻度可靠性分析”来计算克朗巴哈α系数。
一般认为，α系数大于 07 表示信度较好，06 07 之间表示可以接受，小于 06 则表示信度较差。
分半信度则是将问卷的题项分成两半，计算两半得分之间的相关系数。
但分半的方法比较多样，可能会影响结果的稳定性。
二、效度分析效度是指测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
1、内容效度内容效度主要通过专家判断、文献回顾等方法来评估问卷的题项是否全面、准确地涵盖了所要测量的内容领域。
虽然它在操作上相对主观，但对于问卷的初步评估具有重要意义。
2、结构效度结构效度是通过探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）来检验的。
探索性因子分析用于找出问卷中潜在的因子结构。
在 SPSS 中，可以通过“分析降维因子分析”来进行。
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'sAlpha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。
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SPSS在测验信度、效度、及项目分析中的应用
李鹏
云南师范大学教育科学与管理学院
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。
一、信度分析
Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验分半信度、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
关键字功能
Alpha Cronbach
a系数
Split-half 分半信度，n是第二分量表的题数
Guttman Guttman最低下限真实信度法
Parallel 各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度Strict parallel 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度
表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语
关键字功能
F test Hoyt信度系数
Friedman Chi Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数
Cochran Chi Cochran’s Q检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表
Hotelling’s T Hotelling’s T 2 检验 Tukey’s Tukey 的可加性检验
Intraclass 量表内各题目平均数相关系数
二、效度分析
采用探索性因素分析（EFA ）、证性因素分析（CFA ）或二者相结合的方法进行。
SPSS 能够直接实现探索性因素分析，而验证性因素分析则可通过SPSS 公司的另一软件AMOS 来实现。
三、项目分析
（一）难度
1、是非题和选择题
对于是非题、选择题等采用二分法记分的项目，难度通常用通过率来表示，即用答对或通过该题人数的百分比作为指标：
N
R P = P －项目的通过率，R 答对或通过该项目的人数，N 为全体被试人数。
所涉及SPSS 模块：Frequencies 。
或用公式： 2
L H P P P += 所涉及SPSS 模块：Rank Cases 、Frequencies 。
2、论述题等
难度公式为： max
X X P = X －全体被试在某一项目上的平均分，X max 为该项目的满分。
所涉及的SPSS 模块：Compare Means －>Means ，或Descriptive Statistics -> Descriptives 。
（二）区分度
1、鉴别指数法
计算公式： L H P P D −=
所涉及SPSS 模块：Rank Cases 、Frequencies 。
2、相关法
通过计算二列相关或点二列相关，以求得某一项目分数与效标分数或测验总分的相关作为该项目的区分度指标。
所涉及的SPSS模块：Correlate－>Bivariate。
关键在于如何根据量表总分把低分组与高分组的数据分开，具体操作又取决于低分组与高分组划分标准，即是确定比例（如试卷总分最高的前27％为高分组，总分最低的后37%为低分组）还是在全距中等分（即高分组和低分组各占50%）。
可用Transform -> Rank Cases功能，选择Rank Types为Fractional rank as %。
也可通过Descriptive Statistics ->Frequencies功能获得累积次数分布表，从而确定高、低27%的分界线，再通过Transform -> Recode来构建一个分组变量。