SPSS测量问卷信效度分析.doc
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-
• 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
spss数据分析教程之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。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析(DOC)
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。
问卷信效度分析
参照抑郁症样本中较高的特异性和灵敏度，选 取最大卡方值作为区分正常水平、轻度抑郁水 平、中度抑郁水平和重度抑郁水平的划界分
区间范围 0 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9
9-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15
敏感性 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .954 .954 .938 .938 .938 .938 .923 .892
认知-情感因子 条目
忧愁感 悲观 失败感 愉快感缺乏 内疚感 受惩罚感 自我厌恶感 自我批评 自杀意念 哭泣 激越 兴趣丧失 犹豫不决 无价值感 易激惹 精力丧失
载荷
0.595 0.592 0.603 0.564 0.532 0.579 0.650 0.468 0.546 0.486 0.621 0.613 0.557 0.657 0.651 0.466
敏感性 .585 .538 .508 .462 .415 .415 .369 .338 .323 .308 .277 .262 .246 .215 .185
特异性 .063 .047 .031 .031 .031 .016 .016 .016 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
躯体症状因子 条目 睡眠下降 食欲下降
载荷 0.641 0.553
ROC曲线
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值 或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性 率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。本研究基于ROC 曲线对于样本进行划界分。ROC曲线致力于比较正常样 本和抑郁样本的BDI-Ⅱ总分。
χ2
0.667 0.143
问卷(量表)信效度检验的软件实现(SPSSAmos)
.000 .171
.768 .568
条目--..1002转48 移
.051 .226
-.023 .162
-.182 27：“.时565间周期性 ---“情.01感2 表征”-.032
...0211”06319 28：“时..002706间周期性.81.789”7-
-
-
-.030
“消.00极6
结果”
.134 .074
Item11 Item11B Item12
偏度
峰度
统计量
标准误
统计量
标准误
-.201
.427
-.838
.833
-.280
.427
-.623
.833
.238
.427
-.729
.833
.093
.427
-.674
.833
.134
.427
-.766
.833
-.012
.427
-.648
.833
.041
.427
探
索
性
因
子
分
“选项”： 按大小排列
析
探 索 性 因 子 分 析
探
KMO和Bartlett 的检验
索
性
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
因
Bartlett 的球形度检验
子
近似卡方
分 df
析
Sig.
.863 5423.460
496 .000
➢KMO越接近1越适合做因子分析，一般要求>0.8；
二、软件实现—重测信度分析
• 小样本测量一次，两周后所有小样本进行 重复测量，随后再进行大样本的正式调查。
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统计分析-问卷的信效度检验
差相等行的值”
在T检验前需要进行两组的离 散状况是否相似的检验，当两 个群体的方差相同时，则称两 个群体间具有方差同质性。
如果显著性差异值 >0.05,则查看“假设方
差相等行的值”
例：不同性别的教师在生活压力、社会支持和身心倦怠感间是否有 显著差异。
-0.670*** (R2=.449)
身心倦怠
.812*** (R2=.659)
***p<.001 括号内为决定系数
社会支持
1.000 -.619*** (R2=.383)
身心倦怠
1.000
能熟练地使用
多 媒 体 设 备 进 1.000
行教学
计算机的应用能引发传统课堂 教学的变革
计 算 机 的 应 用 .344**
能引发传统课 堂教学的变革
(R2=.118)
1.000
**p<.01 括号内为决定系数
表：教师生活压力、社会支持和身心倦怠间的相关矩阵表
生活压力
生活压力 社会支持
1.000
生活压力 社会支持 身心倦怠
性别 男 女 男 女 男 女
组别统计表
个数 18 22 18 22 18 22
平均数 29.78 37.45 33.44 27.09 26.28 34.27
标准差 7.863 7.411 9.581 6.976 7.144 6.001
平均数的标准误 1.853 1.580 2.258 1.449 1.684 1.280
研究方法——调查研究方法
问卷的信度检验
2.复本信度法。用两个不同形式的等价问卷，对同一组受访者进行测
量。两次测量结果间的相关性被用来评价问卷的信度。因此，属于等 值系数。
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。
为了确保问卷所收集的数据具有可靠性和有效性，我们需要对问卷进行效度和信度分析。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，能够帮助我们方便地进行问卷效度和信度分析。
接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 来完成这一重要任务。
一、问卷效度分析问卷效度是指问卷能够准确测量出所研究概念的程度。
效度分析主要包括内容效度、结构效度和效标效度等。
1、内容效度内容效度通常通过专家评估来确定。
专家根据研究目的和理论基础，对问卷的题目内容进行审查，判断其是否全面、准确地涵盖了研究主题的各个方面。
2、结构效度结构效度是指问卷的题目结构是否与理论假设或预期的结构相一致。
在 SPSS 中，我们可以通过因子分析来检验结构效度。
（1）数据录入与预处理首先，将问卷数据录入 SPSS 中。
确保数据的准确性和完整性。
然后，对数据进行必要的预处理，如检查缺失值、异常值等，并进行相应的处理。
（2）因子分析操作步骤选择“分析” “降维” “因子分析”。
将需要分析的变量选入“变量”框中。
在“描述”选项中，选择“KMO 和巴特利特球形检验”，以判断数据是否适合进行因子分析。
KMO 值越接近 1，表明数据越适合做因子分析；巴特利特球形检验的显著性水平小于 005 时，拒绝零假设，认为相关系数矩阵不是单位阵，适合做因子分析。
在“抽取”选项中，选择提取因子的方法，如主成分分析或主轴因子法。
在“旋转”选项中，选择合适的旋转方法，如正交旋转（如方差最大法）或斜交旋转，以使得因子结构更清晰。
在“选项”中，可以选择输出因子得分等。
（3）结果解读主要关注以下几个方面：公因子方差：表示每个变量被公因子解释的程度。
解释的总方差：显示各因子解释原始变量方差的情况。
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。
如何评估问卷的信效度是一个重要的问题。
本文将从理论层面探讨SPSS测量问卷信效度分析的方法和步骤。
我们需要了解什么是问卷信效度。
简单来说，信度是指一个测量工具在不同时间或不同条件下所得到的结果是否一致。
而效度则是指一个测量工具是否能够准确地反映出所要测量的概念或属性。
因此，一个好的测量工具应该具有高信度和高效度。
接下来，我们将介绍SPSS测量问卷信效度分析的具体步骤。
我们需要对问卷进行预测试，以确定其内部一致性和可靠性。
这可以通过计算Cronbach's alpha系数来实现。
Cronbach's alpha系数是一个用于衡量问卷内部一致性的指标，其值越大表示问卷的内部一致性越好。
如果Cronbach's alpha系数小于0.7,则说明该问卷需要进行改进。
我们需要对问卷进行正式测试，并将测试结果输入到SPSS软件中进行统计分析。
在SPSS中，我们可以使用多种方法来评估问卷的效度，例如相关系数、因子分析、探索性因子分析等。
其中，相关系数可以用于衡量问卷各题目之间的相关性；因子分析和探索性因子分析可以帮助我们识别出潜在的因素并检验它们与问卷目标变量之间的关系是否显著。
我们需要对测试结果进行解释和总结。
如果测试结果表明问卷具有较高的信度和效度，那么我们可以认为该问卷可以有效地用于研究目的。
但是，如果测试结果表明问卷存在一些问题，例如某些题目不够清晰或者存在歧义性，那么我们需要对这些问题进行修正和改进。
SPSS测量问卷信效度分析是一种非常重要的研究方法，可以帮助我们评估问卷的质量并提高研究数据的可靠性和有效性。
希望本文所述的方法和步骤能够对您有所帮助！。
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
测量问卷信效度分析信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标准之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分析，才能确保我们的问卷有意义。
信度（Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。
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。
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。
0.7，1、单这种方法用于测量量表的内容效度。
内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。
对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。
逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。
统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显着判断是否有效。
若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。
2、准则效度分析准则效度又称为效标效度或预测效度。
准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一精心整理种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显着，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显着差异，则为有效的题项。
评价准则效度的方法是相关分析或差异显着性检验。
在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。
3、结构效度分析结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。
结构效度分析所采用的方法是因子分析。
有的学者认为，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。
因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群用于评价结构效度的主要指标有累KMO 精心整理。
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，问卷是收集数据的常用工具之一。
然而，为了确保通过问卷收集到的数据是可靠和有效的，我们需要进行信效度分析。
信效度分析就像是对问卷进行一次全面的“体检”，帮助我们了解问卷的质量，判断其是否能够准确地测量我们想要研究的内容。
什么是信度和效度呢？信度简单来说，就是指测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
如果我们用同一份问卷对同一批被试在不同时间进行测量，得到的结果应该是相似的。
就好比用一把尺子去测量物体的长度，如果这把尺子每次测量的结果都不一样，那它就是不可靠的，信度就低。
效度则是指测量工具能够准确测量出所要测量内容的程度。
也就是说，问卷是否真正测到了我们想要研究的概念或变量。
如果我们想要测量人们的焦虑水平，但问卷测出来的结果更多反映的是人们的睡眠质量，那这个问卷就是效度低的。
SPSS 是一款功能强大的统计软件，能够帮助我们进行问卷的信效度分析。
接下来，让我们详细了解一下在 SPSS 中如何进行这两种分析。
先来说说信度分析。
常见的信度分析方法有重测信度、复本信度、内部一致性信度等。
重测信度，就是在不同时间对同一组被试进行重复测量。
但这种方法在实际操作中可能会受到很多因素的影响，比如被试在两次测量之间的经历、状态变化等。
复本信度则是使用两个平行的问卷对同一组被试进行测量。
但编制平行问卷往往比较困难，需要耗费大量的时间和精力。
内部一致性信度是我们经常使用的方法，其中最常用的指标是克朗巴哈α系数（Cronbach's Alpha）。
在 SPSS 中，操作起来相对简单。
我们将需要分析的变量选入，软件就会计算出α系数。
一般来说，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 则表示信度不佳，可能需要对问卷进行修改。
接下来谈谈效度分析。
效度可以分为内容效度、结构效度和效标效度。
内容效度主要依靠专家的判断，评估问卷的题目是否全面、准确地涵盖了所要测量的内容领域。
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，要确保通过问卷收集到的数据准确可靠，能够有效地反映研究对象的真实情况，就需要对问卷进行信效度分析。
SPSS（Statistical Packagefor the Social Sciences）作为一款强大的统计分析软件，为我们提供了便捷的工具来进行问卷的信效度分析。
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。
如果用同一把尺子在不同时间测量同一个物体，得到的结果应该是相近的；同样，如果让多个评分者对同一组被试进行评分，他们的评分应该较为一致。
在问卷研究中，信度反映了问卷测量结果的可靠程度。
1、重测信度重测信度是指在不同时间对同一组被试使用相同的问卷进行测量，然后计算两次测量结果之间的相关系数。
如果相关系数较高，说明问卷的结果具有较好的稳定性。
但这种方法在实际操作中可能会受到一些因素的影响，比如被试在两次测量之间可能会受到学习、记忆等因素的干扰，从而影响测量结果。
2、复本信度复本信度是指使用两个内容、形式、难度等方面都相似的问卷（即复本）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问卷往往比较困难。
3、内部一致性信度内部一致性信度是目前最常用的信度分析方法之一。
常用的有克朗巴哈α系数（Cronbach's α）和分半信度。
克朗巴哈α系数是通过计算问卷中各个项目得分之间的相关性来评估信度。
一般认为，α系数在 07 以上表示信度较好。
在 SPSS 中，可以通过“分析” “刻度” “可靠性分析”来计算克朗巴哈α系数。
分半信度是将问卷的项目按照奇数和偶数分为两半，然后计算这两半得分之间的相关系数，并通过斯皮尔曼布朗公式进行校正。
但分半信度可能会因为分半方法的不同而产生差异。
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。
也就是说，问卷是否真正测量了我们想要测量的东西。
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测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析SPSS测量问卷信效度分析一、前言问卷调查是社会科学研究常用的方法之一，其目的是收集数据，了解群体或个体的某些方面，例如态度、信念、偏好、行为、生活方式等等，以支持研究的结论和建议。
在进行问卷调查时，问卷信效度是非常重要的指标之一。
本文旨在介绍如何使用SPSS对问卷的信效度进行分析。
二、什么是问卷信效度？问卷信效度是指测量工具在量化研究中所反映的数据与被测者实际信息之间的一致性程度。
简而言之，问卷信效度意味着问卷测量所反映的数据是否准确、有信用、可靠。
如果问卷信效度高，就说明问卷测量所得到的数据可以代表被测者的实际情况；反之，问卷信效度低，则说明问卷测量所得到的数据不能代表被测者的实际情况。
三、问卷信效度的类型问卷信效度通常分为两种类型：内容效度和结构效度。
1. 内容效度内容效度是指问卷测量的数据是否与被测者实际信息相关。
例如，如果使用一个题目要求被调查者填写自己的年龄，但该题目与调查的实际需求无关，则该题目就没有内容效度。
因此，内容效度不仅考虑问卷的整体有效性，还要考虑每个题目的效度。
2. 结构效度结构效度是指问卷测量的数据是否符合设计者的理论预期。
例如，如果一个问卷有两个题目，一个题目测量“偏爱水果的程度”，另一个题目测量“每天吃水果的数量”，则应该有较高的相关性。
如果两个题目测量结果不相关，则具有较低的结构效度。
然而，测试结果有时会与理论预期不符，这时候需要重新评估、修改问卷，确保其结构效度。
四、SPSS 如何进行问卷信效度分析SPSS是一个强大的统计分析工具，可以对问卷数据进行分析。
下面将介绍如何使用SPSS进行问卷信效度分析。
1. 打开数据首先，需要打开问卷数据。
在SPSS中，点击“文件” -> “打开” -> “数据”，然后在弹出的窗口中选择问卷数据文件并打开。
2. 创建问卷测量在SPSS中，可以使用向导创建问卷测量，以评估每个题目的效度。
具体步骤如下:1) 选择“分析” -> “信效度” -> “问卷测量”。
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测量问卷信效度分析
信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标准之一，所以，我
们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分析，才能确保我们的问卷有意义。
信度（ Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，
得到相同结果的一致性程度。
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。
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。
目前最常用的是Alpha 信度系数，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
数在以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在～之间，表示量表的信度可以接受；
如果量表的信度系数在～之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在以下，表示量表有些项目需要抛弃。
“项目”
信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主观题选到：
中，确定即可 , 得出总的信度。
把统一维度的题目选中，得出先关维度的信度。
具体步骤：分析——度量——可靠性分析
模型选择 a，点击确定即可。
结果分析：
分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中每个维度的 a 信度系数都大于，说明该量表信度较好，符合问卷调查。
效度（ Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价目的和要求。
是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。
效度越高，即表示测量结果越能显示其
所
要测量的特征，反之，则效度越低。
常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。
1、单项与总和相关效度分析
这种方法用于测量量表的内容效度。
内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。
对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方
法进行评价。
逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去” 符合测量的目的和要求。
统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项
总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。
若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。
2、准则效度分析
准则效度又称为效标效度或预测效度。
准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，
选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。
评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。
在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十
分困难，使这种方法的应用受到一定限制。
3、结构效度分析
结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。
结构效度分析所采用的方法是因子分析。
有的学者认为，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。
因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各
公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。
通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。
在因子分析的结果中，
用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。
累积贡献率反映公因子对
量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。
在结束本文时应再次强调，为了提高调查问卷的质量，进而提高整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重
要环节。
其中因子分析是：分析——降维——因子分析，把所有主观题选到：“项目”中，点击描述，选择 KMO和 Bartlett’s检验。
点击旋转，选择最大方差法。
点击选项，按大小排序。
其中， KMO值大于，说明问卷的结构效度良好。
具体步骤：
“分析”——“降维”——“因子分析”
（1）将问卷的主观题部分全部选择为“变量”。
点击“描述”，设置如下：
（2）点击“旋转”，设置如下：
（3）点击“选项”，设置如下：
结果分析：
在输出结果中，第一个表格中，第一行的的位置的值为，即KMO值大于，说明问卷的结构效度良好。