信度分析的SPSS操作步骤2013-06-10

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。

（完整版）SPSS测量问卷信效度分析

（完整版）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。

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。

信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主观题选到：“项目”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0.7，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。

【SPSS】六、信度分析

K-R21
k X (k X ) / s2 r k 1 k=测验的题目数kk s2 =整个测验得分的方差（变异数）
pi =通过第i个题目的人数百分比 X拔=测验平均分
K-R21假设所有题目具有相等的难度，更保守的估计
例：如果一个测验有75题，平均值=50，方差=100，则
rxx = [75-50(75-50)/100]/74=.84
• 数学角度：与分半方法相互联系，代表个体从所有可能的分半中获得的平均相关系数。
• 概念角度：内部一致性是 • （1）项目的数量 • （2）测验项目之间平均相关系数 • 的函数。 • 因此，与复本信度一样，都是一种实现平行性的策略与方法。
• 思考：为什么项目数量足够多、项目相关高就是一个可靠的测验？
13
• 优点 • 只施测一次，省时、省力 • 避免了练习效应、记忆效应 • 所有时间变化对测验的影响最小化
14
•SPSS实现方式：Scale菜单中的 Reliability Analysis，里面有Splite file 选项，可以得到分半信度
15
信度分析
• SPSS界面
2021/5/26 Wednesday
• 重测信度
• 复本信度
• 分半信度
4
2.1 重测信度 (test-retest reliability)
重测信度 : 被试分别在时间1和时间2做同一个测验；计算两次得分的相关。实质：表示测验结果的稳定性。故称之为稳定性系数（Coefficient of Stability）形式：施测—适当时间—再施测
Inter-item复选框组：输出各变量间的相关信息，具体有相关矩阵和协方差矩阵。
19
信度分析

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）。

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。

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。

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，问卷是收集数据的常用工具之一。

然而，为了确保问卷所收集到的数据是准确、可靠且有效的，我们需要进行效度和信度分析。

SPSS 作为一款强大的统计分析软件，可以帮助我们轻松完成这些任务。

接下来，我将详细介绍如何使用 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。

在问卷设计中，效度主要包括内容效度、结构效度和准则效度等。

1、内容效度内容效度通常是通过专家评估来确定的。

专家根据研究目的和理论基础，对问卷的题目是否涵盖了所需测量的内容进行判断。

SPSS 本身并不能直接用于评估内容效度，但我们可以在编制问卷时，参考专家的意见来提高内容效度。

2、结构效度结构效度是指问卷的测量结果与理论上的结构或框架是否相符。

在SPSS 中，常用的结构效度分析方法有因子分析。

（1）数据准备首先，将问卷数据录入SPSS 中。

确保每个变量的命名清晰、准确，数据的录入没有错误。

（2）因子分析操作步骤依次选择“分析” “降维” “因子分析”。

将需要分析的变量选入“变量”框中。

（3）结果解读KMO 值和巴特利特球形检验：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，也表明数据适合做因子分析。

因子载荷：观察因子载荷值，载荷值大于 04 通常被认为是有意义的。

如果某个变量在多个因子上的载荷值都较高，或者载荷值与预期的理论结构不符，可能说明问卷的结构效度存在问题。

共同度：共同度反映了每个变量被因子解释的程度，共同度越高，说明变量被因子解释得越好。

碎石图：通过观察碎石图，可以确定提取的因子个数。

3、准则效度准则效度是通过与一个已被证明有效的测量工具进行比较来评估的。

例如，我们可以将新设计的问卷与一个已被广泛认可的同类问卷进行比较，计算两者之间的相关系数来评估准则效度。

第12章 SPSS信度分析

将左边方格内的变项全选入右边items的方格内，在左下角的Model框中选取Alpha后按statitis 键。
步骤二按【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis】
步骤三出现下列对话框候选取下列勾选处
结果
α=0.846
其中我们可以看到，第二个表，最后一列。其中对应于 num1的0.847表示，如果去掉问题一，那么其他思想的信度为0.847.以此类推。
影响信度的因素
一般信度的测量时容易产生误差的原因，是来自研究者的因素包括：测量内容（遣词用句、问题形式等）不当、情境（时间长短、气氛、前言说明等）以及研究者本身的疏忽（听错、记错等）；而来自受访者的因素则可能是由于其个性、年龄、教育程度、社会阶层及其它心理因素等，而影响其答题的正确性。
Cochran’s Q检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表
Hotelling’s T2 检验 Tukey的可加性检验量表内各题目平均数相关系数
通常在量表中使用，检验量表内部一致性的问题。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。
例
有5题问答题的随测验施测5名学生，每题问答题配分是 5分，以下是施测结果，请计算信度。
person Joe Sam Sue Peg Gil Dot
Item 1 3 4 2 4 3 3
Item 2 4 3 3 4 2 2
Item 3 4 4 3 5 4 3
Item 4 3 3 2 3 3 2
Item 5 5 3 3 4 3 3
步骤一输入数据
步骤二按【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis】
量测一组同义或平行测验总和的信度，如果尺度中的所有项目都在反映相同的特质，则各项目之间应具有真实的相关存在。若某一项目和尺度中其它项目之间并无相关存在，就表示该项目不属于该尺度，而应将之剔除。

SPSS基本操作、信度分析

坐标轴范围等，以更好地满足实际需求。
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

THANKS
感谢观看
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。

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。

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。

运用SPSS进行信度分析

心理測驗SPSS上機：信度分析資料輸入Data輸入頁變項定義頁Reliability Analysis本次課題包含：※如何進行各種信度分析1.再測信度（Test-Retest Reliability）2.複本信度（Alternate-form Reliability）3.折半信度（Split-half Reliability）4.內部一致性（Internal Consistency Coefficient）【計算α係數】5.KR 20【壹】再測信度（Test-Retest Reliability）步驟一按【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate…】某空間性向測驗有20題單選題，分別在十月與第二年四月施測同一組10名學生，以下是測驗結果，請計算信度。

Person A B C D E F G H I JOct 18 16 5 13 15 16 12 5 8 10Apr 18 18 6 16 17 16 14 5 7 11步驟二會出現下面的對話框，將左邊兩變項選入右邊「Variables」內，在「Correlation Coefficients」方盒內選取「□Pearson 」；在「Test of Significance」方盒內選取「□Two-tailed」；勾選最下面的「□Flag significant correlations」，之後按鍵。

補充若想呈現平均及標準差則可在按鍵前按進入下個對話框，在Statistics的方盒內選取「□Means and standarddeviations」，按繼續。

CorrelationsDescriptive Statistics11.8000 4.661901012.8000 5.1380910OCTAPRMean Std. Deviation N紙筆計算結果：N=1097.97228.557521.2104.151172)8744.4)(4226.4()8.12)(8.11()10/1720(==-=-=XX r【貳】複本信度（Alternate-form Reliability ）做法與再測信度相同，請參照。

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。

信度分析——spss上分析内部一致性

信度分析——spss上分析内部⼀致性
四、内部⼀致性（计算α系数）
通常在量表中使⽤，检验量表内部⼀致性的问题。

这种⽅法适⽤于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。

例：
有5题问答题的随测验施测5名学⽣，每题问答题配分是5分，以下是施测结果，请计算信度。

person Item 1Item 2Item 3Item 4Item 5
Joe34435
Sam43433
Sue23323
Peg44534
Gil32433
Dot32323
步骤⼀输⼊数据
步骤⼆按【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis】
将左边⽅格内的变项全选⼊右边items的⽅格内，在左下⾓的Model框中选取Alpha后按statitis 键。

步骤三出现下列对话框候选取下列勾选处
结果
α=0.846
其中我们可以看到，第⼆个表，最后⼀列。

其中对应于num1的0.847表⽰，如果去掉问题⼀，那么其他思想的信度为0.847.以此类推。