内部一致性系数的具体操作
转：利用SPSS软件分析调查问卷的信度
在做调查问卷时，最看重的是调查问卷的科学性和有效性，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一一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。
三、利用SPSS软件进行信度分析
下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改（革）和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。
（一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1?4题划分到知识纬度，第5?12题划分到能力纬度；第13?15题划分到业绩纬度。通过每一纬度
的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。
1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。
2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；
（3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。
①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分
析，打开“可靠性分析”的主对话框。
②在左侧的源变量框中选择上述四个项目所对应的变量cl，c2，c3，c4加入到对话框右边
的“项目”中，作为分析变量，再在对话框下面的“模型”中选择“Alpha ”，进行Alpha
信度分析。
③点击对话框中的“统计量”按钮，打开相应的对话框，选择要输出的统计量、变量描述、
方差分析，总结等。在这个例题中为了看的清楚，我们用默认方式，即只输出样本个数、项
目个数和信度系数。
④点击“继续”按钮，回到“可靠性分析”的主对话框，勾选“列出项目标签”，再单击“确
定”按钮，这样软件系统就会自动进行四个项目的分析。
3、由分析结果可知，量表中第1?4题之间的Alpha信度系数
为0.7387，可见这四项的信度系数在0.7?0.8之间，表明有些项目需要修订。我们可以将
“知识面的拓宽”与“所学知识与工作岗位的实际需要”进行相关分析，再将“知识面的
拓宽”和“专业水平的提高”进行相关分析，发现它们之间的相关系数都很低，所以我们可以适当修改“知识面的拓宽”这个项目，限定它的范围，提高它的精确程度。
（二）利用上述方法可以对知识、能力这两个纬度进行内部一致性的分析，得出三个纬度的
Alpha系数分别是：0.7387、0.8412、0.7510。由此可见，第一个和第三个的信度系数均
在0.7?0.8之间，说明知识和业绩这两个纬度中有些项目描述不够精确，需要进一步调整
和修改。能力纬度的信度系数在0.8?0.9之间，说明信度可以接受，不需要进行修订。
（三）再利用上述方法对整个量表的所有项目进行内部一致性分析，得出问卷总的内部一致
性信度系数为0.9001，说明量表的信度非常好，整体上不需要进行修改，每个项目都可以保留。
通过这一实例我们可以看出，用SPSS软件进行调查问卷的可靠性分析非常方便，不仅能考察项目间的一致性，还能够检验出需要修改或删除的项目，提高了调查问卷的质量。
（四）小结
利用SPSS软件进行Alpha信度分析，使我们的研究建立在定量分析的基础之上，科学有效地对问卷进行了信度分析，减少了复杂繁琐的计算，方便了我们工作和研究，这样我们的调查问卷才能得出比较客观的综合评价。在这里开始书写日记、心情…
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评分者内部一致性的研究和应用
评分者内部一致性的研究和应用 徐晓锋Ξ1 刘 勇2 (1中央司法警官学院,保定,071000)(2华南师范大学心理应用研究中心,广州,510631) 摘 要 在行为科学的研究和实践中,研究者常常需要将个体层次的评价,整合到群体层次的评价,对于这种自下而上整合模式的一致性问题,国内一些学者常常错误地使用评分者内部信度作为评分者内部一致性的指标。评分者内部一致性和评分者内部信度不仅在理论基础上存在差异,而且在实践中也存在前者很高(或很低),而后者却很低(或很高)的不一致情况。文章阐述了学术界对评分一致性这一问题的提出、争论和取得一致观点的发展脉络,以期学者们对这一问题能够有深入的思索,避免在今后的研究中出现类似的错误。 关键词:评分者内部一致性 评分者内部一致性信度 区别 1 问题的提出 在行为科学的理论和实践中,许多情况下都需要一组成 员对某个特定对象进行评定,如面试、无领导小组讨论中考官依据BARS (Behaviorally Anchored Rating Scale )对候选人胜任情况的评定;某个学术期刊编辑委员会对一个所投稿件录用可能性的评定等等。当K 个评判者都对某一对象进行评定,而这一对象可能是一个单一的变量,或所测量的同一结构的一系列的J 个条目,这种情况下采用一种科学的、能够衡量评判者一致性的指标对测量结果的评价是非常重要的。 在国内心理学的研究和实践中,一些学者使用评分者内部信度来代替评分者内部一致性,甚至还存在将二者完全等同的情况,例如存在“对评分者一致性即评价中心的信度作 出研究”[1]、或“评分者信度(评分者一致性)”[2] 的错误说法,这种不加区别的使用,常常使结果的解释存在许多值得商榷的地方,同时也混淆了对评分一致性的认识。 在心理学的历史上,关于评分一致性和评分者信度的认识问题有很长时间的讨论,本文通过介绍学术界对评分一致性这一问题的认识、争论和发展的情况,试图澄清对评分者内部一致性和评分者信度概念认识的误区,以期在今后的研究中减少误用的情况。 2 评分一致性研究的历史发展 在行为科学的研究中,研究一组评定者评分的汇聚性问 题,在心理测量中有很长的研究历史。一些研究者使用百分比或比例的一致性作为指标,但把评定选项视为顺序变量还是等距变量,离散变量还是连续变量,会导致不同评定者分数能否进行数学加减运算的区别;另外,它也不能解释偶然存在的一致性(chance agreement )情况。还有一些研究者使用肯德尔和谐系数作为对一致性研究的指标,这种方法只有在将评定选项视为顺序变量时才能应用,而且计算方法较为粗略。 为了克服以往计算指标的缺陷,寻找更加科学的计算方法,James 等(1984)在《Journal of Applied Psychology 》上发表的文章中提出了r wg 的概念[3],认为组内一致性(within — group agreement )评定的是来自个体共同变异(interchangement )程度,并对其理论基础进行了阐述,深化了 对上述问题的认识。 但对的认识问题学术界也经历了长达十余年的讨论过程。James 等(1984)认为是一个组内评分者信度(within -group interrater reliability )的指数,从而将评分者信度(interrater reliability )和评分者内部一致性(interrater agreement )问题相混淆。K ozlowski 和Hattrup (1992)澄清了对上述问题的一些错误认识[4],他们认为James 等(1984)提出的概念一直是按照一致性指数加以推导和定义的,实际上计算的是评分者内部一致性问题,而却用评分者信度的名称来代表r wg ,这导致了在研究文献中对信度和评分一致性认识的混淆。James 、Demaree 和Wolf (1993)在重新讨论问题的时候,认为K ozlowski 和Hattrup (1992)提出的观点,即关于是评分一致性的测量指标,而非评分者信度指标的观点是正确的,同时也改正了自己过去认为是测量评分者信度(interrater reliability )计算方法的错误认识[5]。此后,学者们逐渐接纳将看作是计算评分者一致性(interrater agreement )指标的观点[6-8]。目前在组织行为文献中,最常使用的组内评分者一致性的指标是r wg 或r wg (j ),分别用于评价一个单一条目(single items )和多条目变量(multiple —item scales )的一致性。 3 评分一致性研究的理论基础 Finn (1970)[9]以及James (1982)[10]认为总体变异划分为真变异和随机测量误差变异,这种观点的理论基础是经典的心理测量模型。后来,James 等(1984,1993)修正了他们在 1982年的看法,提出了与经典心理测量模型不同的观点,从 而对一致性研究产生了较大的影响。他们认为,从数学角度而言,评定者内部一致性是一系列判断的系统变异与总体变异的比例。总体变异由两部分组成,第一部分是由随机测量误差产生的变异,如心境的波动和动机的偶然变化、暂时性的注意分散、不可控的条件(如噪音)、疾病、疲劳、情绪紧张或偶然变化等非系统性因素构成;第二部分是系统变异,由真变异和反映一组评定者的共同反应偏差的系统误差变异 Ξ通讯作者:徐晓锋:男。E 2mail :xuxiaofeng5087@https://www.360docs.net/doc/f211099372.html, 心理科学 Psychological Science 2007,30(5):1175-11781175
求SPSS的内在一致性信度的解释
求SPSS的内在一致性信度的解释 1。Cronbach's Alpha系数即克朗巴哈α值为0.822 2。Cronbach's Alpha Based on Standardized Items是0.825即项目平均值为0.825 3。上述两项问卷信度值都在0.8以上，说明问卷具有很高高的内在一致性。（α系数越大表示条目间相关性越好，一般而言，α大于0.8表示内部一致性极好，α在0.6到0.8表示较好，而低于0.6表示内部一致性较差。） 如何计算信度 好好写文章加油！ 信度的分类（一般分为两类）： 1、内在信度——调查表中的一组问题（也可称之为题项）是否在测量同一个概念，即这些问题（题项）的内在一致性如何，能否稳定地衡量这一概念（变量或维度）。如果内在信度系数在0.8以上，则可认为这一组问题有较高的内在一致性。最常用的内在信度系数为克朗巴哈和折半信度。 2、外在信度——在不同时间进行测量时调查表结果的一致性程度。最长用的外在信度指标是重测指标是重测信度，即用同一问卷在不同时间对同一对象进行重复测量，然后计算一致性程度。 信度分析过程： 1、先做因子分析，Analyze-->Data Reduction-->Factor；Rotation-->Method选Varimax；Option-->coefficient display format选Supress absolute values less than 0.5。运算出结果中，注意指标：KMO>=0.5(Yes) then communaity<0.5？(Yes)那么删去所有communaity<0.5的题项，再重运算因子分析,直到全部communaity>=0.5；或KMO>=0.5(Yes) then communaity>=0.5？(Yes)；Rotated Component Matrix中如果有题项落到两个或两个以上的因子上，或有题项没有落到任何一个因子上，都要删掉再重运算，按照上述方法循环，直到所有指标全部达标。 2、运行Cronbach Alpha，Analyze-->Scale-->Reliability analysis，statistics选descriptives for 下Scale if item deleted。运行出结果中，如果Cronbach Alpha>=0.8那么不用删掉任何题项，结果足够好。如果Cronbach Alpha<0.8，看指标Alpha if item deleted（指如果把对应的题项杀掉，Alpha
第六章 量表的信度效度检验
第六章量表的信度效度检验 我们采用含有多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法等、这样得到的结果是否准确、可靠，是否有适用性？这就需要评价量表的信度和效度。从理论的观点来看，一个良好的测量工具（量表）应具有足够的效度和信度。 一、信度检验 信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性\替换形式）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度表示的方法主要有以下四种： 稳定性系数 稳定性系数是采用同样的问卷，对同一组访问对象在尽可能相同的情况下，在不同时间内进行两次测量，用两次测量结果间的相关分析来评价量表信度的高低，连皮尔逊积差相关系数即是信度系数，也称为重测信度，或再测信度。 两次测量，如果间隔时间过长，调查对象容易受环境和个人经历的影响而发生态度的转变，如果间隔时间过短，则受到上次调查记忆的影响。适当的间隔时间是既不能让调查对象记住上一次测验的内容，也不能让其被测的主观特征在两次测验之间没有发生较大的变化。适合的间隔时间要视调查对象和测量内容不同而不同，一般来说，年幼儿童，间隔时间要小，年长者，间隔时间可以延长。并且调查对象在两次测量期间没有发生于相关的重大事件。在最后提交调研报告时，要对间隔时间加以说明，报告间隔的时间。 2、等值系数（复本信度） 用两个复本在最短时间内对同一组调查对象进行测量所得结果的一致性程度，复本信度系数等于两个复本测量所得分数的皮尔逊积差相关系数。复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程度，是等值系数。复本类似于考试中得A、B卷，如果一个人在A卷和B卷的得分相同，就说明考题具有信度；如果两者差异很大，则缺乏信度。 复本信度的使用前提是测量所用的两个复本必须是等效的，两个复本要满足以下几个条件：两个复本测量的是同一种特征。 两个复本具有相同的内容和形式。 两个复本的题目不应重复。 两个复本的题目数量相等，难度和区分度相同。 在现实工作中，设计一份满意的调查量表已然不易，设计两份完全等效的量表难度更大，所以很少使用。 3、内在一致性系数 主要反映的是测验内部题目之间的关系，即量表内部所有题目的一致性（项目同质性）程度，考察量表的项目是否测量了相同的内容，又称为内部一致性信度。其评价方法有两种：分半法和Cronbach α法，两种方法测得的信度系数分别称为分半信度和Cronbach α系数。（1）折半信度
求SPSS的内在一致性信度的解释
1。Cronbach's Alpha系数即克朗巴哈α值为 2。Cronbach's Alpha Based on Standardized Items是即项目平均值为 3。上述两项问卷信度值都在以上，说明问卷具有很高高的内在一致性。（α系数越大表示条目间相关性越好，一般而言，α大于表示内部一致性极好，α在到表示较好，而低于表示内部一致性较差。）如何计算信度 好好写文章加油！ 信度的分类（一般分为两类）： 1、内在信度——调查表中的一组问题（也可称之为题项）是否在测量同一个概念，即这些问题（题项）的内在一致性如何，能否稳定地衡量这一概念（变量或维度）。如果内在信度系数在以上，则可认为这一组问题有较高的内在一致性。最常用的内在信度系数为克朗巴哈和折半信度。 2、外在信度——在不同时间进行测量时调查表结果的一致性程度。最长用的外在信度指标是重测指标是重测信度，即用同一问卷在不同时间对同一对象进行重复测量，然后计算一致性程度。 信度分析过程： 1、先做因子分析，Analyze-->Data Reduction-->Factor；Rotation-->Method选Varimax； Option-->coefficient display format选Supress absolute values less than 。运算出结果中，注意指标：KMO>=(Yes) then communaity<(Yes)那么删去所有communaity<的题项，再重运算因子分析,直到全部communaity>=；或KMO>=(Yes) then communaity>=(Yes)；Rotated Component Matrix中如果有题项落到两个或两个以上的因子上，或有题项没有落到任何一个因子上，都要删掉再重运算，按照上述方法循环，直到所有指标全部达标。 2、运行Cronbach Alpha，Analyze-->Scale-->Reliability analysis，statistics选descriptives for 下Scale if item deleted。运行出结果中，如果Cronbach Alpha>=那么不用删掉任何题项，结果足够好。
什么是信度
1、什么是信度？ 信度是指测量结果的一致性或稳定性程度, 是反映被测特征真实程度的指标。 信度的特征： ●指的是测量结果的一致性,不是量表本身； ●信度系数不会因为不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的 结果； ●信度是效度的必要条件,而不是充分条件 信度的检验完全依赖于 统计方法 信度 ●是实得分数与真分数相差的程度 ●指统计量与参数间的接近程度 ●是一种测量工具先后两次测相同被试所得结果前后一致的程度 ●信度系数: 0.6-0.65 最好不要 0.65-0.7 最小可接受值 0.7-0.8 比较好 0.8-0.9 非常好 信度的类型 ◆重测信度 ●指用同样的测试工具对同一被试间隔一定时间的重复测试,计 算两次测试的结果的相关系数 ●考察跨时间的一致性 ◆复本信度 ●以两个测验复本来测量同一个群体,然后求得应试者在这两个 测验上得分的相关系数； ●复本信度的高低反映了这两个测验复本在内容上的等值性程 度； ●考察两个测验复本的题目取样或内容取样是否等值。 ◆拆半信度
●是指将一个测验项目按奇偶项分成两半,分别计分,计算这个 测验两部分项目分数之间的相关系数,再据此确定整个测量 的信度系数 ◆内部一致性信度 ●主要反映测验内部题目之间的关系,考察测验的各个题目是否 测量了相同的内容或特质 ●是指测验内部的各题目在多大程度上考察了同一内容 ●用α表示，非常常见的信度测量方式 ◆评分者信度 指不同评分者对同样对象进行评定时的一致性。 2、什么是效度？ 效度是指测量能否正确地反映所研究概念的意义,即概念定义及操作化定义之间是否契合。因此,变量的选取至关重要。 效度的类型： 表面效度： 是指实际测量与我们的共识或头脑印象的吻合程度。 内容效度： 是指测量能够反映出建构的内容。 预测效度： 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： 测量能够被另一种公认的工具检定。
内部一致性系数的具体操作
转：利用SPSS软件分析调查问卷的信度 在做调查问卷时，最看重的是调查问卷的科学性和有效性，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一一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。 三、利用SPSS软件进行信度分析 下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改（革）和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。 （一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1?4题划分到知识纬度，第5?12题划分到能力纬度；第13?15题划分到业绩纬度。通过每一纬度 的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。 1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。 2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要；
内部一致性系数的具体操作
转:利用SPSS软件分析调查问卷的信度 在做调查问卷时，最看重的是调查问卷的科学性和有效性，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。 三、利用SPSS软件进行信度分析 下面就以兵团广播电视大学“人才培养模式改(革)和开放教育试点”毕业生追踪调查[3]中《电大教学效果评价》（毕业生用）这一调查量表进行分析。量表见下图。 （一）对量表进行纬度划分，将量表分为知识、能力、业绩三个纬度。其中，第1～4题划分到知识纬度，第5～12题划分到能力纬度；第13～15题划分到业绩纬度。通过每一纬度 的Alpha系数来考察每一项得分间的一致性。 1、打开SPSS软件，调入930条记录的数据文件，进入SPSS主界面。 2、在知识纬度中，对项目（1）专业知识的掌握；（2）所学知识与工作岗位的实际需要； （3）知识面的拓宽；（4）专业水平的提高；进行内部一致性分析。 ①单击“分析”菜单中的“尺度分析”，再在“尺度分析”的子菜单中点击“可靠性”分析，