spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析

s p s s数据分析教程之S P S S信度分析和效度
分析
集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]
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。

.657
Bartlett 的球形度检验近似卡方
df465 Sig..000
由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为，并且通过了显着性水平为的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。

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
2
3
4
5
6
7
8
9.958
10.880
11.762
12.714
13.684
14.623
15.580
16.509
17.449
18.394
19.342
20.289.934
21.276.892
22.258.833
23.204.659
24.184.592
25.171.552
26.148.478
27.121.391
28.101.325
29.079.254
30.058.186
31.039.127
提取方法：主成份分析。

根据表三方差贡献率分析表可以知道，具备信度的31个问题一共可以提取8个主成分，这8个主因子解释的方差占到了将近%，由此我们可以认为，这次提取的8个公因子在充分提取和解释原变量的信息方面比较理想。

表四旋转后的因子载荷矩阵
旋转成份矩阵a
成份
12345678职业倦怠1
职业倦怠2
职业倦怠3
职业倦怠4
职业倦怠5
职业倦怠6
职业倦怠7
职业倦怠8
职业倦怠9
职业倦怠10
心理资本1
心理资本2
心理资本3
心理资本4
心理资本5
心理资本60601
心理资本7
心理资本8
组织氛围1
组织氛围2
组织氛围3
组织氛围4
组织氛围5
组织氛围6
组织氛围7
组织氛围8
总体幸福感1
总体幸福感2
总体幸福感3
总体幸福感4
总体幸福感5
提取方法 :主成份。

旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。

a. 旋转在 14 次迭代后收敛。

根据以上旋转后的因子载荷表可以知道：
主成分一：包含职业倦怠1、职业倦怠2、职业倦怠3、职业倦怠4、职业倦怠5、职业倦怠6这6个题项，说明主成分一是反映情感枯竭和去个性化的维度。

其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献最大的一个，说明这一主成分对整体问卷的的影响最大。

主成分二：包含组织氛围4、组织氛围5、组织氛围6、组织氛围7、组织氛围8这5个题项，说明主成分二是反映组织氛围维度中学校氛围的主因素。

其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第二大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第二大。

主成分三：包含职业倦怠7、职业倦怠8、职业倦怠9、职业倦怠10这4个题项，说明主成分三是反映个人成就感的主因素。

其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第三大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第三大。

主成分四：包含心理资本1、心理资本2、心理资本3、心理资本4、心理资本5这5个题项，说明主成分四是反映心理资本维度中工作情绪方面的主因素。

其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第四大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第四大。

主成分五：包含心理资本6、心理资本7、心理资本8这3个题项，说明主成分五是反映心理资本维度中工作状态方面的主因素。

其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第五大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第五大。

主成分六：包含总体幸福感3、总体幸福感4、总体幸福感5这5个题项，说明主成分六是总体幸福感维度中生活压力方面的主因素。

其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第六大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第六大。

主成分七：包含总体幸福感1、总体幸福感2这2个题项，说明主成分七是总体幸福感维度中生活信心面的的主因素。

其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第七大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第六大。

主成分八：包含组织氛围1、组织氛围2、组织氛围3这3个题项，说明主成分八是组织氛围维度中同事关系氛围方面的主因素。

其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献最小的，说明这一主成分对整体问卷的的影响最小。

此外，观察表四旋转后的因子载荷矩阵，31个题项都仅仅只在某一个主成分上的载荷比
较大，由此可以知道，职业倦怠的每一个题项是具有效度的。

差异性分析
1、不同性别在各个维度中的差异分析
表17
组统计量
性别N均值标准差均值的标准误
职业倦怠男8
女55.76008
心理资本男8
女55.53814
组织气氛男8.89959女55.60979
总体幸福感男8.73307女55.31452
表18
性别男女t值P值
职业倦怠±±
心理资本±±
组织气氛±±
总体幸福感±±
我们可以从上表中看出，男女性别不同，在职业倦怠、心里资本、组织气氛上是没有明显差异的。

但是不同性别在总体幸福感上存在显着差异。

具体差异情况见下图：
女性在总体幸福感上的均分显着高于男性在总体幸福感上的均分，说明女性的总体幸福感普遍高于男性。

2 不同年龄在各个维度上的差异分析
表19
描述
N均值标准差极小值极大值
职业倦怠
20-25岁14 26-30岁24 31-35岁9 36-45岁11 46岁及以上5总数63
心理资本
20-25岁14 26-30岁24 31-35岁9 36-45岁11 46岁及以上5总数63
组织气氛
20-25岁14 26-30岁24 31-35岁9 36-45岁11 46岁及以上5总数63
总体幸福
感
20-25岁14 26-30岁24 31-35岁9 36-45岁11 46岁及以上5
单因素方差分析
平方和df均方F显着性
职业倦怠组间4.161组内58
总数62
心理资本组间4.556.695组内58
总数62
组织气氛组间4.803.528组内58
总数62
总体幸福
感组间4.773.130.971组内58
总数62
根据表19、20，我们可以看出年龄的不同在职业倦怠、心里资本、组织气氛、总体幸福感上是没有明显差异的。

,3、不同学历在各个维度上的差异分析
表21
描述
N均值标准差极小值极大值
职业倦怠A.高中（中专）及以下8
大专18
本科35研究生及以上2
总数63
心理资本A.高中（中专）及以下8
大专18
本科35研究生及以上2
总数63
组织气氛A.高中（中专）及以下8
大专18
本科35研究生及以上2
总数63
总体幸福感A.高中（中专）及以下8
大专18
本科35
研究生及以上2
总数63
表22
单因素方差分析
平方和df均方F显着性
职业倦怠组间3.355组内59
总数62
心理资本组间3.491.690组内59
总数62
组织气氛组间3.036组内59
总数62
总体幸福感组间3.372组内59
总数62
由表21、22可知，学历的不同的被调查人群在职业倦怠、心理资本、总体幸福感上是无明显差异的。

不同学历的被调查人群在组织气氛维度上存在显着差异，具体差异情况见下图：
学历越高组织气氛得分越低，说明学历高的人群需要加强沟通。

4、不同党派在各个维度上的差异分析
表23
描述
N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间
极小值极大值下限上限
职业倦怠
共青团员24.86691中共党员9
民主党派成员3
群众27
总数63.69732
心理资本
共青团员24.79014中共党员9
民主党派成员3
群众27.85067总数63.51212
组织气氛
共青团员24
中共党员9.70849民主党派成员3
群众27.80416总数63.55315
总体幸福感
共青团员24.46971
中共党员9.98230
民主党派成员3.96385
群众27.43474
总数63.29855
表24
单因素方差分析
平方和df均方F显着性职业倦怠
组间3.167
组内59
总数62
心理资本
组间3.822.487
组内59
总数62
组织气氛
组间3.328
组内59
总数62
总体幸福感
组间3.352
组内59
总数62
有表23、24可以看出，党派的不同，被调查人群在职业倦怠、心理资本、组织气氛、总体幸福感上是无明显差异的。

5、不同婚姻状况在各个维度上的差异分析
表25
描述
N均值标准差标准误均值的 95% 置信区间
极小值极大值下限上限
职业倦怠未婚23
已婚40.92479总数63.69732
心理资本未婚23.76988已婚40.67699总数63.51212
组织气氛未婚23.95181已婚40.67934总数63.55315
总体幸福感未婚23.37046已婚40.41636
总数
63
.29855
表26
单因素方差分析
平方和
df 均方 F 显着性 职业倦怠
组间
1
.176
组内 61
总数 62
心理资本
组间
1 .572
.452
组内 61
总数 62
组织气氛
组间
1 .869
.355
组内 61
总数 62
总体幸福感
组间
1
.228
组内 61
总数
62
从表25和26可以看出，不同婚姻状况的人在各个维度上不存在显着差异。

6、不同子女数量在各个维度上的差异分析
表27
描述
N 均值 标准差
标准误 均值的 95% 置信区间 极小值
极大值
下限 上限 职业倦怠
0个
31 .89659
1个 30 2个及以上 2 .97500 总数 63 .69732 心理资本
0个
31 .69665 1个 30 .72791
2个及以上 2 总数 63 .51212 组织气氛
0个
31 .78991 1个 30 .77088
2个及以上 2 总数 63 .55315 总体幸福感
0个
31 .33691 1个 30 .47904 2个及以上 2 .75000 总数
63
.29855
职业倦怠组间2.056组内60
总数62
心理资本组间2.047组内60
总数62
组织气氛组间2.186组内60
总数62
总体幸福感组间2.022组内60
总数62
由表27和28可以看出，子女数量不同，在心理资本和总体幸福感上有明显差异的。

具体差异情况为：
有一个子女的被调查者在心里资本维度和总体幸福感维度上的均分最低，有两个及以上子女的被调查者在心里资本维度和总体幸福感维度上的均分最高。

说明孩子较多的被调查者的心里状况是最好的。

7、不同工作时间人群在各个维度上的差异分析
表29
描述
N均值标准差标准误均值的 95% 置信区
间极小值极大值下限上限
职业倦怠
3年以下24.77568 3-5年12
5-10年12
10年以上15
总数63.69732
心理资本
3年以下24.71975 3-5年12
5-10年12
10年以上15
总数63.51212
组织气氛
3年以下24
3-5年12
5-10年12.95564 10年以上15.77547总数63.55315
总体幸福感
3年以下24.46596 3-5年12.65270 5-10年12.80063 10年以上15.60190总数63.29855
表30
单因素方差分析
平方和df均方F显着性
职业倦怠组间3.025组内59
总数62
心理资本组间3.207组内59
总数62
组织气氛组间3.053组内59
总数62
总体幸福感组间3.664.578组内59
总数62
由表29和表30可以看出，工作年限的不同的被调查者在心理资本、组织气氛、总体幸福感是无明显差异的。

在职业倦怠维度上存在显着差异，具体差异情况为：
工作时间在5-10年的被调查者在职业倦怠维度上的均分最高。

但是，超过10年之后，职业倦怠感反而减弱了。

8、不同的平均月收入被调查者在各个维度上的差异分析
表31
描述
N均值标准差标准误均值的 95% 置信区
间极小值极大值下限上限
职业倦怠1500元以下3
1500-1999元4
2000-2999元26.71257 3000-3999元17
4000-4999元7
5000元及以
上
6
总数63.69732
心理资本1500元以下3
1500-1999元4
2000-2999元26.78386 3000-3999元17.99088 4000-4999元7
5000元及以
上
6
总数63.51212
组织气氛1500元以下3
1500-1999元4
2000-2999元26
3000-3999元17.57011 4000-4999元7
5000元及以
上
6
总数63.55315
总体幸福感1500元以下3
1500-1999元4
2000-2999元26.43415
3000-3999元17.37574
4000-4999元7
5000元及以
上
6.97478
总数63.29855
表32
单因素方差分析
平方和df均方F显着性职业倦怠
组间5.000
组内57
总数62
心理资本
组间5.097
组内57
总数62
组织气氛
组间5.059
组内57
总数62
总体幸福感
组间5.094
组内57
总数62
由表31和32 可以看出，平均月收入不同在职业倦怠和其他组之间是有明显差异的，其余维度在不同的收入水平上不存在显着差异。

具体差异情况见下图：
从上图可以看出，收入在4000-4999元之间的被调查者的职业倦怠维度上的得分最高。

收入在5000元以上的人群在职业倦怠维度上的得分最低。

此外，收入在1500到4999元之间时，随着收入的增加，职业倦怠维度的得分越高。

由此可以知道，4999元是一个过渡点，低于这个店的时候，收入越高，职业倦怠感就越强，当收入突破4999元时，职业倦怠感反而会突然减弱。

相关分析
各个维度的相关分析结果如下：
相关性
职业倦怠心理资本组织气氛总体幸福感
职业倦怠Pearson 相关性1******显着性（双侧）.000.001.000 N63636363
心理资本Pearson 相关性**1.449**.424**显着性（双侧）.000.000.001 N63636363
组织气氛Pearson 相关性**.449**1.486**显着性（双侧）.001.000.000 N63636363
总体幸福感Pearson 相关性**.424**.486**1显着性（双侧）.000.001.000
N63636363
**. 在 .01 水平（双侧）上显着相关。

从上面的相关分析可以看出：
1、职业倦怠和心理资本这2个维度之间存在显着的相关关系，因为二者的相关系数通过显着性水平为的T检验。

二者之间的相关系数＜0，说明二者之间是显着的负线性关系，当心理资本越好，职业倦怠感就越弱。

2、职业倦怠和组织气氛之间存在显着的相关关系，二者之间的相关系数为，且通过了显着性水平为0,05的T检验。

＜0，说明二者之间存在显着的负线性相关的关系。

即二者之间的变化方向是相反的，组织气氛越好，职业倦怠感就越弱。

3、职业倦怠和总体幸福感之间存在显着的相关关系，二者之间的相关系数为＜0，且通过了显着性水平为的T检验。

由此可以知道，二者之间存在的负线性相关的关系。

即二者的变化方向是相关的，总体幸福感越强。

职业倦怠感就越弱。

4、心理资本和组织气氛、总体幸福感呈现出显着的正线性相关，相关系数分别为和。

由此可以知道，心理资本越高，组织气氛就越好；心里资本越高，总体幸福感就越强。

5、组织气氛和总体幸福感也是显着的正线性相关，相关系数为，且通过显着性水平为的T检验，说明组织氛围越高，总体幸福感就越强。

回归分析
问卷一共包含4个维度，为了研究心理资本、组织气氛和总体幸福感维度及主要人口学因素对职业倦怠维度的影响，因此建立多元回归模型，其中职业倦怠维度为因变量Y。

心理资本为自变量X
1、组织气氛为自变量X
2
、总体幸福感为自变量X
3
，性别X
4
、年龄
X
5、婚姻状况X
6
、子女个数X
7
回归分析的结果如下：
上表是模型汇总表，从模型汇总表可以看出，模型的拟合度调整R2为，说明模型的拟合度一般。

DW值为接近于2，说明模型不存在一阶序列相关，通常不存在一阶序列相关也不会存在高阶序列相关。

Anova a
模型平方和df均方F Sig.
1回归7.000b 残差55
总计62
a. 因变量: 职业倦怠
b. 预测变量: (常量), Q6, Q1, 心理资本, 总体幸福感, 组织气氛, Q2, Q5。

上表是方差分析表，F值为，显着性水平为，通过了显着性水平为的F检验，说明该回归模型的自变量对因变量有显着影响。

系数a
模型非标准化系数标准系数
t Sig. B标准误差试用版
1
(常量).000心理资本.160.008组织气氛.153.436总体幸福感.286.004 Q1（性别）.324 Q2（年龄）.371.613.083.606.547 Q5（婚姻状况）.277.084 Q6（子女个数）.049
a. 因变量: 职业倦怠
上表是系数表，从上表可以得出，组织气氛维度、性别、年龄、婚姻状况没有通过显着性水平为的T检验，说明这个为对职业倦怠没有显着影响。

心理资本、总体幸福感的回
归系数通过了显着性水平为的T检验，说明总体幸福感、心理资本、政治面貌、子女个人数对职业倦怠有着显着影响。

具体的回归方程为：
Y=：职业倦怠 X
1：心理资本 X
3
：总体幸福感 X
6
：婚姻状况 X
7
：子女个数
根据以上的回归方程可以知道，心理资本和总体幸福感对职业倦怠有着显着负向影响，总体幸福感每增加一个单位，职业倦怠感就减少个单位。

心理资本每增加一个单位，职业倦怠就减少个单位。

婚姻状况对职业倦怠有着正向影响，已婚的职业倦怠感高于未婚，离异的职业倦怠感高于已婚，其他婚姻状况的职业倦怠感最强。

子女个数最职业倦怠感有着负向影响，子女个数越多，职业倦怠感就越弱。

结论
从以上的信度分析、效度分析可以得出以下结论：问卷的设计是比较成功的，每一个维度都具有信度和效度，问卷调查的结果具有很好的研究价值。

在差异分析中，不同性别的被调查人群在总体幸福感上存在显着；不同学历在组织氛围维度上存在显着差异；不同子女数量在心理资本和总体幸福感维度上存在显着差异；不同从业时间在职业倦怠维度上存在显着差异；不同月收入在职业倦怠感上存在显着差异；其余的人口学类别在各个维度上不存在显着差异。

然而不同子女个数的被调查者在心理资本这个维度上的差异很显着，没有子女和有2个以上子女的被调查者的心理资本状况都比较好吗，相反，只有一个子女的被调查者的心理资本状况是最不好的，显着低于没有子女和2个以上子女的被调查者。

由此可以推断，独生子女给父母带来的精神压力很大。

不同收入的被调查者在职业倦怠维度上存在非常显着的差异，收入为4999元时一个分界点，当收入低于这个水平时，随着收入的不断增加，被调查者的职业倦怠感就越严重，当收入突破4999元时，收入越高，职业倦怠感反而越弱。

由此可以推断，4999元以上收入的群体对自己薪酬比较满意，职业倦怠感也越弱。

相关分析和回归分析得出的结论是相似的，相关分析中，得出心理资本、组织氛围和总体幸福感与职业倦怠是呈显着的负线性相关的，进一步进行回归分析，得出总体幸福感和心理资本对职业倦怠有着显着的负向影响。

表明，被调查者的总体幸福感越高、心理资本越好，职业倦怠感就越弱，这意味着，生活比较幸福和满足的被调查者，比较不容易产生职业倦怠感。

性别和年龄对职业倦怠感没有显着影响。

婚姻状况和子女个数对职业倦怠感有着显
着影响，子女个数越多的人群越不容易产生职业倦怠感。

已婚的职业倦怠感高于未婚，离异的职业倦怠感高于已婚，其他婚姻状况的职业倦怠感最强。