SPSS信度分析
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。
毕业论文SPSS信度分析怎么做？案例解析详解
信度分析1、作用信度分析主要用来考察问卷中量表所测结果的稳定性以及一致性，即用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。
量表题型就是问题的选项，是分陈述等级进行设置的。
比如我们对手机的喜爱从非常喜欢到不喜欢这个程度的变化。
在量表里面最出名的就是李克特 5 级量表，在这种量表的选项里面主要是分为'非常同意'、'同意'、'不一定'、'不同意'、'非常不同意'五种回答，分别记为 5、4、3、2、1。
2、输入输出描述输入：至少两项或以上的定量变量或有序的定类变量，一般要求数据为量表数据。
输出：收集问卷量表的信度是否可靠。
3、案例示例案例：测量收集到的现有的一个由 12 个量表题客户满意度量表，测量是否结果可靠。
4、案例数据5、案例操作Step1：新建项目；Step2：上传数据；Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；Step4：选择【信度分析】；Step5：查看对应的数据数据格式，【信度分析】要求输入数据为放入 [定量] 或有序的 [定类] 自变量 X （变量数≥2）；Step6：点击【开始分析】，完成全部操作。
6、输出结果分析输出结果 1：Cronbach’s α系数表图表说明：上表展示了模型的 Cronbach's α系数的结果，包括 Cronbach α系数值、标准化 Cronbach α系数值、项数、样本数，用于测量数据的信度质量水平。
➢Cronbach's α系数值：评价收集的数据是否真实可靠，据此排查出题不合理或胡乱作答。
➢标准化Cronbach's α系数值：标准化是为了转化不同分值的量表进行统一度量，在量纲不一致的时候，例如5分制和10分值的量表在一起分析需要做标准化，可以使用。
➢项数：参与信度分析计算的变量数。
结果分析：模型的 Cronbach’s α系数值为 0.607，说明该问卷的信度还可以接受。
spss信度分析
spss信度分析SPSS信度分析在社会科学研究领域中，信度是指测量工具或问卷的稳定性和可靠性。
信度分析是通过统计方法来评估研究工具的测量精度，从而确定测量结果的可靠程度。
SPSS（统计包括计算机科学）是一款常用的统计分析软件，提供了多种方法来进行信度分析。
本文将介绍SPSS中常用的信度分析方法及其应用。
一、信度分析的概念信度是指测量工具或问卷在不同测量时间、不同测量者或不同评分方式下，得到相似结果的能力。
在社会科学研究中，一个测量工具如果具有较高的信度，意味着在重复使用时，可以得到稳定一致的结果。
因此，信度是保证研究结果可靠性的重要指标之一。
二、常用的信度分析方法在SPSS中，常用的信度分析方法有内部一致性信度分析和重测信度分析。
1. 内部一致性信度分析内部一致性信度分析是通过评估问卷或测量工具中各项指标之间的相关性来确定测量工具的一致性和稳定性。
常用的内部一致性信度分析方法包括Cronbach's α系数和因子分析。
Cronbach's α系数是评估测量工具内部一致性的常用指标，该系数介于0和1之间，数值越大代表测量工具的一致性越高。
在SPSS 中，可以通过计算Cronbach's α系数来评估测量工具的内部一致性。
因子分析是一种用于确定多个变量之间相关性的分析方法。
在信度分析中，也可以通过因子分析来评估测量工具的内部一致性。
通过因子分析，可以确定测量工具中的几个主要因素，从而评估测量工具的一致性。
2. 重测信度分析重测信度分析是通过对同一受试者在不同时间点进行重复测量，来评估测量工具的稳定性和可靠性。
常用的重测信度分析方法包括相关系数和可信度系数。
相关系数是一种用于测量两个变量之间相关性的指标。
在重测信度分析中，可以通过计算同一受试者在不同时间点的测量结果之间的相关系数，来评估测量工具的重测信度。
可信度系数是一种评估测量工具重复使用的一致性和稳定性的指标。
在SPSS中，可以通过计算可信度系数来评估测量工具的重测信度。
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。
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。
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信度分析
结果
结果
如果存在反向题目：SQB5, SQB6, SQB7（SQB7=8SBQ7r)
数据“technologyreadiness”：分析以下4个变量的信度：
（1）创新程度（INNOVATION） INV1 我常搜寻有关手机新功能的资讯 INV2 我喜欢学习手机的新功能 INV3 我常常向朋友分手机新功能的讯息 INV4 当有新的手机功能推出时，我通常是较先开始使用的
量表的信度分析包括：
内在信度分析：考察一组评估项目是否测量的是 同一特征。
外在信度分析：在不同的时间对同一批被评估对 象实施重复测量时，评估结果是否具有一致性。
1.克朗巴哈α（Cronbach’s α）系数 ⚫ 克朗巴哈 α大于0.9， 可认为量表的内在信度很高
⚫ 克朗巴哈 a 在0.8-0.9之间，认为量表的内在信度 可以接受
那一群人
（2）乐观程度（OPTIMISM） OPT1 我认为手机的新功能可以让我工作更有效率 OPT2 很多新功能可以协助我完成想要做的事 OPT3 新功能的使用让我生活更便利 OPT4 为了达到我的需求，我会使用手机的新功能
(3) 不适应感（DISCOMFORT) DIS1 手机新功能的说明常常是难懂的 DIS2 学习使用新功能的过程有时候是烦人的 DIS3 使用新功能的步骤通常是很复杂的 DIS4 新功能在使用上通常是不方便的 DIS5 就算店员或朋友教我新功能，我还是觉得有点难
⚫ 克朗巴哈 a 在0.7-0.8，认为量表设计存在一定的 问题，但有参考价值
2. 折半信度系数
⚫ 折半信度系数主要用于外在信度的评价， 同时也 可用在内在信度评价方面。
⚫ 基本思路：将量表一分为二后分别计算两部分的 克朗巴哈 a 系数， 进而对两部分量表的信度进 行比较。
SPSS的信度分析
1、重测信度法
• 其基本思路是应用同一测验方法，对同一组被 试者先后两次进行测查，然后计算两次测查所 得分数的关系系数，相关程度高，表示前后测 量一致性高，稳定性好。
2、复本信度法
• 复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份 问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信 度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容 、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要 完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷 达到这种要求，因此采用这种方法者较少。
3、克朗巴哈α 系数 • 克朗巴哈α 系数用于测度量表内部的一致性，
其计算公式为：
kr
1 (k 1)r
• 其中，k为评估项目数， r 为k个项目相关系数
的均值。克朗巴哈α 系数在0~1之间。
一般情况下：
克朗巴哈α 系 数
信度
α >0.9 很高
0.8<α <0.9 可以接受
0.7<α <0.8
0.8-0.9 非常好
四、信度分析的应用
五、信度分析参考文献
• [1] 孙涛,杜鹏东. 统计软件SPSS在试卷再测信度计算中的应用[J]. 实验技术与管理. 2008(03)
• [2] 吴海霞. SPSS在试卷相关性分析和再测信度计算中的应用[J]. 电脑知识与技术. 2008(S2)
• [3] 宋小平,张敏,陈建军,张晟. SPSS在医学生物学试卷的信度和效度分析中的应用[J]. 生 物学通报. 2008(11)
• [8] 童中华. 影响考试信度的几种因素的探讨[J]. 安徽教育学院学报. 2002(03)
谢谢
• [2] 何康乐. 学生成绩分析的初探[J]. 中国校外教育(理论). 2009(01)
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信度分析标准
spss信度分析标准SPSS信度分析标准。
信度分析是统计学中非常重要的一部分，它用来评估测量工具的稳定性和一致性。
在实际的研究工作中，我们经常会使用SPSS软件进行信度分析，以确保我们的研究结果是可靠和有效的。
本文将介绍SPSS中信度分析的标准，帮助大家更好地理解和运用信度分析。
首先，我们需要明确信度分析的概念。
信度是指测量工具在不同时间、不同情境下的一致性和稳定性程度。
在实际研究中，我们希望我们的测量工具能够产生一致的结果，而不会因为环境或者其他因素的变化而导致结果的不稳定。
因此，信度分析是非常重要的，它可以帮助我们评估我们的测量工具是否可靠。
在SPSS中进行信度分析时，我们通常会使用Cronbach's Alpha系数来评估内部一致性。
Cronbach's Alpha系数的取值范围在0到1之间，一般来说，取值越接近1，表示测量工具的信度越高。
通常来说，0.7以上的Cronbach's Alpha系数被认为是可接受的，而0.8以上则被认为是非常理想的。
除了Cronbach's Alpha系数，我们还可以使用Kuder-Richardson系数来评估测量工具的信度。
Kuder-Richardson系数适用于二分法测量工具，它的计算方式和Cronbach's Alpha系数有所不同，但是其含义和解释方式是类似的。
在SPSS中，我们可以很方便地计算出Kuder-Richardson系数，以帮助我们评估测量工具的信度。
除了内部一致性，信度分析还可以包括测试-重测信度和跨评者信度。
测试-重测信度用来评估同一测量工具在不同时间下的一致性，而跨评者信度用来评估不同评价者在同一测量工具下的一致性。
在SPSS中，我们可以使用Intraclass Correlation Coefficient（ICC）来进行测试-重测信度和跨评者信度的分析。
总的来说，SPSS提供了丰富的工具和方法来进行信度分析，帮助我们评估测量工具的可靠性和一致性。
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。
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反向计分、维度分、分组求均值、信度分析步骤
SPSS反向计分、维度分、分组求均值、信度分析步骤SPSS数据分析一、反向计分操作反向计分操作可以用于将某些题目的得分进行反转。
具体步骤如下：1.点击“转换”→“重新编码为相同变量或者重新编码为不同变量”，出现小窗口。
2.将需要反向的题目选中并放入“变量”框中，在名称框中定义“新名字”。
3.点击“旧值和新值”，在左边的旧值中输入1，在右边新值中输入4，点击“添加”。
注意：四级计分-1→4，2→3，3→2，4→1；五级记分-1→5，2→4，3→3，4→2，5→1；七级如此类推。
4.返回该界面，点击“确定”，这时候在数据视图里会出现一列名为f2r的数据。
二、求维度分求维度分可以用于计算某个维度的总分或均分。
具体步骤如下：1.选择菜单“转换”→“计算变量”，出现小窗口。
2.在目标变量框中输入新的变量名，在数字表达式里列入计算公式，或者选择相应的函数表达式。
例如，计算学业能力效能感维度的总分可以为：学业能力效能感总分=A1+A2+A3+。
3.点击“确定”，最后在数据视图当中，出现一列新的总分或者均分的新变量。
三、信度分析信度分析可以用于评估一个测量工具的信度。
具体步骤如下：1.点击“分析→度量→可靠性分析”，出现小窗口。
2.将参与信度分析的变量（评估项目）选择到项目框中。
3.在模型（M）框后选择需计算的信度系数，在统计量（S）中可以指定输出哪些统计量。
一般不需要勾选。
4.点击“确定”，出现结果表格。
四、分组求均值分组求均值可以用于比较不同组别的平均数。
具体步骤如下：1.点击菜单“分析”→“比较均值”→“均值”。
2.将因变量放进右边因变量的框里，将人口学变量如“性别”选入自变量框中。
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；
7
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）
6
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。
SPSS数据分析—信度分析
测量最常用的是使用问卷调查。
信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性，如果多次重复测量的结果都很接近，就可以认为测量的信度是高的。
与信度相对应的概念是效度，效度是指测量值和真实值的接近程度。
二者的区别是：信度只是描述测量工具的准确性，而效度描述测量工具的有效性，效度高信度一定高（有效一定准确），而信度高，效度不一定高（准确不一定有效）
基于信度分析而产生的测量理论分为两种，一种是真分数测量理论，另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达：X=T+E，X为实测分数，T为真分数，E为随机误差。
效度可以用X=V+I+E表达，V代表有效分数，I代表系统误差分数，显然信度将所有误差均归为随机误差，而效度则将随机误差进一步分解为系统误差，而将真分数也改称为有效分数。
信度可以用信度系数来表示，不同的分析目的具有不同的信度系数，根据关注的重点不同，可以分为内在信度和外在信度，常用的内在信度表示方法有克朗巴哈系数，折半信度；常用的外在信度表示方法有重测信度，评分者信度信度系数如果大于0.8是可以接受的，在0.7-0.8之间说明需要进行修改，小于0.7的话，则说明量表存在较大问题，需要重新设计了。
SPSS中的分析—度量—可靠性分析过程中包含了大部分的信度分析系数，但是由于某些信度分析可以使用相关系数来表示，因此相关分析过程也可以使用。
我们首先看一下最常用的过程
分析—度量—可靠性分析
这是一个有10道题的问卷，设计为9分量表，考察此问卷的信度
下面我们再来看一下评分者信度，我们模拟了5个评分者在10道问题上的评分，假设分值为有序分类变量。
SPSS统计分析信度分析
SPSS统计分析信度分析信度分析是一种用于评估测量工具的一致性和稳定性的统计分析方法。
在社会科学研究中，信度分析是非常重要的，因为它可以帮助研究者确定测量工具在不同时间和不同样本上的一致性，从而提高研究结果的可靠性和有效性。
本文将介绍几种常用的信度分析方法，并通过SPSS软件进行实际操作。
首先，内部一致性信度是用来评估测量工具内部各项之间的相关性，常用的指标有Cronbach's α系数和分割一致性系数。
Cronbach's α系数在SPSS软件中的计算方法是通过计算各项之间的平均相关系数得出。
分割一致性系数则是通过将测量工具中的各项分成两部分，然后计算这两部分之间的相关系数得出。
这两种方法都是用来评估测量工具内部各项之间的相关性，一般来说，Cronbach's α系数在0.7以上被认为是具有较好的内部一致性。
其次，重测信度是用来评估测量工具的稳定性和一致性，即在相同的测量条件下，工具得出的结果是否一致。
常用的指标有Pearson相关系数和ICC(Interclass Correlation Coefficient)系数。
Pearson相关系数可以通过SPSS软件中的相关分析得到，它用来评估同一测量工具在两次测量之间的相关性。
ICC系数则用来评估同一测量工具在不同评价者评价下的一致性，一般来说，ICC系数在0.75以上被认为是具有良好的重测信度。
最后，平行形式信度是用来评估不同形式的测量工具在测量同一概念时的一致性。
常用的指标是Spearman-Brown(分段相关系数)和Kuder-Richardson(Reliability Coefficient)系数。
分段相关系数可以通过SPSS软件中的相关分析得到，它用来评估两个不同形式的测量工具在测量同一概念时的相关性。
Kuder-Richardson系数则用来评估二分形式测量工具的信度，一般来说，Kuder-Richardson系数在0.7以上被认为是具有较好的平行形式信度。
SPSS统计分析-第11章信度分析
• 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
11.2.1 重测信度的基本概念
• 重测信度表示两次测验结果有无变动，反映测验分数的稳 定程度，故又称稳定性系数。由于重测信度可提供有关测 验结果是否随时间而变异的资料，所以可作为预测受测者 将来行为的依据。
1．定义 • 重测信度（rest-retest coefficient）是用于判断测量
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
SPSS统计分析-第11章信度分析
（2）信度的表示方法：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
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分之间的相关系数，以该项目为自变量，所有其他项目为因变量建立回归方程的 值以及
Cronbach's 值。从表中可以看出，“活动性”与其他项目之间的相关性最高，为0.752，而且
“活动性”与其他项目的复相关系数（ ）也最高，为0.982，这表明“活动性”与其他项目的关
系最为密切。同时也可以看出，如果删除“支配性”，则其 系数变成了0.802，有所提升，但幅
➢所有评估项目的描述性情况表
项已删除的刻 项已删除的刻度方 校正的项总计相关 多相关性的平 项已删除的
度均值
差
性
方
Cronbach's Alpha 值
内向性
28.70
48.233
.460
.905
.773
活动性
27.30
45.122
.752
.982
.730
支配性ห้องสมุดไป่ตู้
28.40
54.489
.238
.908
.802
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12.2 再测信度分析
r 2 rxx 1 rxx
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12.1 内在信度分析
12.1.2 SPSS统计分析实例
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【例12-1】 在学生的性格特征调查中共选了10名学生在8个项 目上进行测试，其数据如下表，试对其进行内在信度分析。
序号 内向性 活动性 支配性 深思性 健壮性 稳定性 社会性 激动性
r
i 1
n
n
(xi x)2 ( yi y)2
i 1
i 1
12
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12.2 再测信度分析
12.2.2 SPSS实例分析
【例12-2】心理调查第一次调查的数据如例12-1所示，第二次 调查的数据如下表所示。试对该量表进行再测信度分析。
序号 内向性1 活动性1 支配性1 深思性1 健壮性1 稳定性1 社会性1 激动性1
度并不大。
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SPSS 19(中文版)统计分析实用教程
主要内容
12.0 信度分析概述 12.1 内在信度分析 12.2 再测信度分析 12.3 Kendall和谐系数
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12.2 再测信度分析
12.2.1 基本概念及统计原理
(1) 基本概念
➢ 按“分析→度量→可靠性分析”顺序打开“可靠性分析”对话框，将衡量性 格的8个变量移入“项目”框中
➢ 模型选择，本例选择使用Cronbach's α 信度系数法。
➢ 打开“可靠性分析：统计量” ，按如下图所示进行设置。
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12.1 内在信度分析
第4步 主要结果及分析。 ➢克朗巴哈α系数表
深思性
27.30
43.567
.626
.946
.744
健壮性
27.70
51.567
.323
.752
.793
稳定性
28.40
45.156
.509
.879
.766
社会性
27.50
44.500
.626
.850
.745
激动性
30.10
51.211
.479
.701
.772
显示了将某一项从量表中删除的情况下，量表的平均分、方差、每个项目得分与剩余各项目得
1
3
5
6
5
4
4
4
4
2
2
5
5
5
3
4
5
3
3
3
5
3
6
5
2
3
2
4
4
6
4
7
5
4
5
3
5
3
6
5
6
4
4
4
5
6
4
3
2
2
1
1
3
2
7
4
6
6
6
4
5
5
2
8
6
6
2
5
4
5
5
4
9
3
3
3
3
6
5
6
3
10 2
3
4
4
5
6
4
2
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12.2 再测信度分析
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第1步 分析：进行再测信度分析。
第2步 数据组织：建立“内向性”~“激动性”8个变量及这8个 变量的总分“total”（总分通过“转换→变量计算”来计算）变 量，和“内向性1”~“激动性1”及这8个变量的部分“total1”外加 一个“序号”变量，共19个变量，如下图所示。
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12.1 内在信度分析
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12.1.1 基本概念及统计原理
(1) 基本概念
内在信度也称为内部一致性，用以衡量组成量表题项的内 在一致性程度如何。常用的检测方法是Cronbach'sα系数法和分 半（Split-half）系数法。
(2) 统计原理
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第十二章
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信度分析
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主要内容
12.0 信度分析概述 12.1 内在信度分析 12.2 再测信度分析 12.3 Kendall和谐系数
同一个测验项目，对同一组人员进行前后两次测试，两次测 试所得分数的相关系数即为再测信度。它反映两次测验结果有 无变动，也就是测验分数的稳定程度，故又称为稳定性系数。
(2) 统计原理
再测信度实质是求的同一量表在两次测试中的相关系数，通
常求的是如下式所示的Pearson相关系数。
n
(xi x)( yi y)
Cronbach's Alpha .790
基于标准化项的 Cronbachs Alpha
.790
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项数 8
可知α系数为0.79，其标准化后的α系数为0.79，说明 量表的信度一般，还有进一步优化的必要。
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12.1 内在信度分析
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第4步 主要结果及分析。
➢Cronbach'sα系数
k
k (1 k 1
S
2 i
i 1
S
2 x
)
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12.1 内在信度分析
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12.1.1 基本概念及统计原理
➢分半信度系数：是在测试后对测试项目按奇项、偶项或其他 标准分成两半，分别记分，由两半分数之间的相关系数得到信 度系数。需要进行斯皮尔曼——布朗公式校正，校正的公式为：
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6
5
5
5
3
5
4
22
5
4
5
5
3
4
2
33
5
3
6
4
1
3
1
45
6
4
7
5
5
6
2
53
6
5
6
4
4
6
3
63
3
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2
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2
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74
6
6
6
5
6
5
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87
6
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4
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92
3
2
2
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4
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10 2
3
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4
5
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12.1 内在信度分析
第1步 分析：本例通过求克朗巴哈α系数来衡量其内在一致性。 第2步 数据组织：按如上表所示的表头定义变量，输入数据并 保存。 第3步 内在一致性分析的设置：