SPSS教程：可靠性分析
复本信度spss操作方法
复本信度spss操作方法复本信度（reliability）是指测量工具或问卷在不同时间或不同测试者之间产生一致结果的程度。
在SPSS中，可以使用内部一致性分析（Cronbach's Alpha）来计算复本信度。
下面是在SPSS中进行复本信度分析的步骤：1. 打开SPSS软件并加载数据。
2. 点击"分析"（Analyze）菜单，然后选择"缩放"（Scale）和"可靠性分析"（Reliability Analysis）。
3. 在弹出窗口的"变量"（Variables）框中选择要进行复本信度分析的变量，可使用鼠标按住Ctrl键选择多个变量。
4. 将选择的变量移动到"依赖变量"（Dependent List）框中。
5. 在"统计"（Statistics）框中选择要计算的复本信度指标，最常用的是"Cronbach's Alpha"。
6. 可选择在"图形"（Plots）选项中生成残差图来查看数据的正态分布行为。
7. 点击"确定"（OK）按钮，SPSS将计算出选定变量的复本信度指标。
8. 在结果窗口中，找到"可靠性分析"表格，其中包含了每个变量的Cronbach's Alpha值和项目间的相关系数。
9. 通常，Cronbach's Alpha的值范围为0到1之间，越接近1表示复本信度越高。
需要注意的是，进行复本信度分析前，确保所选变量是具有内部一致性的，即它们是用于测量同一概念或构造的项目。
另外，如果有一个变量与其他变量的复本信度相对较低，可以考虑将其从分析中剔除。
以上是在SPSS中进行复本信度分析的简要步骤，希望对你有所帮助。
SPSS信效度难度区分度分析举例
SPSS信效度难度区分度分析举例假设我们正在开展一个关于健康生活方式的调查研究，为了评估参与者的健康行为，我们设计了一个由20个问题组成的问卷。
这些问题涉及到饮食、运动、睡眠以及其他与健康相关的行为。
首先，我们需要将这些问题输入SPSS软件进行分析。
假设我们将这些问题编号为Q1至Q20，以便进行数据输入和分析。
第一步是计算每个问题的信度。
信度是指问卷测量的稳定性和一致性，也就是说，当我们重复使用问卷时，是否能够获得相似的结果。
可以使用内部一致性系数，例如Cronbach's α，来评估信度。
在SPSS中，可以通过如下步骤计算：1.打开SPSS软件，点击"变量视图"选项卡，输入各个问题的名称和数据类型。
2.回到"数据视图"选项卡，输入参与者的数据。
3.点击"分析"菜单，选择"可靠性分析"。
4.在弹出的"可靠性分析"对话框中，将所有的问题添加到"题目"一栏中。
5. 在"统计量"一栏中，选择"Cronbach's α"。
6.点击"确定"进行分析。
SPSS将计算每个问题的Cronbach's α系数，并将结果显示在分析结果窗口中。
如果Cronbach's α系数大于0.7，则说明这些问题具有良好的内部一致性，信度较高。
接下来，我们需要计算每个问题的难度和区分度。
难度是指被试者平均得分的水平，也就是说，大多数被试者的回答是什么。
区分度是指问题能够区分出不同被试者之间的差异程度，也就是说，得分高的被试者在这个问题上与得分低的被试者之间是否有明显的差异。
可以使用点双列相关和韦勒系数来评估难度和区分度。
在SPSS中，可以通过如下步骤计算：1.打开SPSS软件，点击"变量视图"选项卡，输入各个问题的名称和数据类型（如果还没有输入）。
SPSS基本功能及操作
SPSS基本功能及操作统计分析模型（1）信度分析文献[558]操作步骤：分析―度量―可靠性分析（R）―移动变量到项目（I）框内―统计量―描述性（项+度量+如果。
）―项之间（相关性）―继续―确定信度系数界限值：0．60―0．65认为不可信；0．65―0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好；0．80―0．90就是非常好。
因此，―份信度系数好的量表或问卷最好在0．80以上，0．70―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―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，应该考虑重新修订量表或增删题目。
案例处理汇总案例有效已排除总计 aN 102 0 102 % 100.0 .0 100.0 a. 在此程序中基于所有变量的列表方式删除。
可靠性统计量 Cronbach's Alpha 基于标准化项的 Cronbachs Alpha .822 .830 项数 7 项总计统计量项已删除的刻度均值经济因素成长因素 27.02 26.89 项已删除的刻度方差�� 12.415 10.058 校正的项总计相关性 .088 .782 多相关性的平方 .099 .669 项已删除的 Cronbach's Alpha 值 .872 .770删除任何题项后的Cronbach’s α系数也无显著提高。
可见核心知识性员工激励组合量表的内部一致性高，信度较好。
信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。
由此可以认为，该问卷具有较好的内在信度，依此调查得到的数据是可信的，基于该问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。
1（2）效度分析文献[560] 每一个r值彼此都达到显著性水平的个数越多，就表示该分量表建构效度越好。
操作步骤：分析―相关―双变量（B）―移动变量到变量（V）框内―相关系数（Spearman/Kendalltau-b(K)）―显著性检验（双侧检验）―标记显著性相关―确定相关系数 Spearman 的 rho 经济因素成长因素精神因素领导因素环境因素工作因素管理因素 1.000 . 102 .241 .015 102 *经济因素相关系数 Sig.（双侧） N 成长因素相关系数 Sig.（双侧） N .241 .015 102 1.000 . 102 *.183 .065 102 .711 .000 102 **.125 .210 102 .691 .000 102 **.266 .007 102 .585 .000 102****.061 .544 102 .487 .000 102 **.144 .149 102 .432 .000 102 ***. 在置信度（双测）为 0.05 时，相关性是显著的。
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。
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进行社会科学研究或者市场调研等工作时，问卷是一种常用的数据收集工具。
然而，仅仅收集到数据是不够的，还需要对问卷的质量进行评估，这就涉及到问卷的效度和信度分析。
SPSS 作为一款功能强大的统计分析软件，可以帮助我们有效地完成这些分析。
接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析。
一、问卷效度分析效度是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。
简单来说，就是问卷是否真正测量了我们想要测量的东西。
1、内容效度内容效度主要是通过专家判断和文献参考来评估问卷的题目是否涵盖了研究主题的各个方面。
在 SPSS 中，一般不直接进行内容效度的分析，但可以在设计问卷阶段，征求专家意见来保证内容效度。
2、结构效度结构效度通常使用因子分析来检验。
首先，需要检查数据是否适合进行因子分析。
可以通过 KMO 检验和 Bartlett 球形检验来判断。
在 SPSS 中，操作步骤如下：（1）选择“分析” “降维” “因子分析”。
（2）将需要分析的变量选入“变量”框。
（3）点击“描述”，勾选“KMO 和 Bartlett 的球形度检验”。
如果 KMO 值大于 06，且 Bartlett 球形检验的 p 值小于 005，则说明数据适合进行因子分析。
接下来，进行因子提取和旋转。
常见的方法有主成分分析和主轴因子法等。
旋转方法可以选择方差最大正交旋转或斜交旋转。
根据旋转后的因子载荷矩阵，判断问卷的结构效度。
如果题项在预期的因子上有较高的载荷（一般大于 04），且在其他因子上的载荷较低，则说明问卷具有较好的结构效度。
3、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（如已有的成熟量表或实际行为表现）之间的相关性来评估效度。
在 SPSS 中，可以通过计算问卷得分与效标变量之间的皮尔逊相关系数来判断效标关联效度。
如果相关系数显著且符合预期的方向，则说明问卷具有较好的效标关联效度。
SPSS教程可靠性分析
SPSS教程：可靠性分析2.1主要功能在精神卫生与社会医学研究中，经常需要借助量表来了解对象的某一特性。
如常用的症状自评量表（SCL-90）即用于评定对象精神病症状的表现形式与强度；又如生活事件量表（LES）即用于对精神刺激进行定性和定量分析。
在完成一份量表的编制工作后，或在准备将一份已有的量表作实际应用前，需要对量表的信度进行考核。
量表的使用是为了了解被测对象的某一特征，因而在编制一份量表时，所设立的一系列项目是为了体现量表需要测定的这一特征。
如果所设立的测定项目无法获得这一特征，则表示该量表可靠性差，即信度低。
所以，研究者有时需要了解量表中各测定项目之间的一致性（同质信度考核），有时需要将量表的测定项目按原编号的奇、偶数分半后，对各自的测定结果进行相关性检验（分半信度考核），等等，这就是量表的可靠性分析，亦即信度研究。
量表的可靠性分析可通过调用Reliability过程完成。
12.2实例操作［例12.1］采用家庭环境量表（FES）研究30名女医师的家庭特征，测定结果按10个分量表的实际得分整理如下。
请以此资料对FES的信度作评价。
12.2.1数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：亲密度、情感表达、矛盾性、独立性、成功性、知识性、娱乐性、道德宗教观、组织性、控制性等十个分量表的变量名依次是FES1、FES2、FES3、FES4、FES5、FES6、FES7、FES8、FES9、FES10，输入原始数据。
12.2.2统计分析激活Statistics菜单选Scale中的Reliability Analysis...项，弹出ReliabilityAnalysis对话框（如图12.1示）。
从对话框左侧的变量列表中选fes1~fes10共十个变量，点击➢钮使之进入Items框。
点击Model处的下拉菜单，系统提供5种分析模型：Alpha：计算信度系数Cronbach α值；Split half：分半信度的分析；Guttman：真实可靠性的Guttman低界；Parallel：并行模型假定下的极大似然可靠性估计；Strict parallel：严格并行模型假定下的极大似然可靠性估计。
spss数据分析教程之信效度检验、描述性统计、差异比较、相关分析、回归分析(适合问卷型数据)
目录1 统计分析 (1)2 结果 (1)2.1 信度检验 (1)2.2 效度检验 (3)2.3 描述性统计分析 (5)2.3.1 基础信息题描述性统计（单选） (5)2.3.2 多重响应频率分析（多选题） (10)2.3.3 连续数值数据描述性统计（各维度） (15)2.4 差异比较 (17)2.4.1 交叉表卡方检验（分类变量差异比较） (17)2.4.2 独立样本t检验（连续数值型数据两组间差异比较，如性别间） (19)2.4.3 单因素方差分析（连续数值型数据多组间差异比较，如年龄间） (21)2.5 正态检验 (23)2.6 相关分析 (25)2.7 回归分析 (27)1 统计分析本研究采用SPSS 25.0统计分析软件对问卷进行信效度检验，并对数据进行描述性统计（包括单选，多选，量表维度），差异比较（包括计数资料卡方检验，计量资料t检验和方差分析），相关分析（包括pearson相关分析和spearman相关分析）和多元线性回归分析。
分析结果以p<0.05为有统计学意义。
2 结果2.1 信度检验信度分析也被称为可靠性分析，是对测量结果稳定性、一致性和可靠性的检验，为了保证测量结果的准确性，进行分析前需要先对问卷中的有效数据进行可靠性分析。
本次分析采用Cronbach's α系数进行信度分析，α系数应大于或等于0.6，说明信度良好。
由信度检验结果可知：该问卷量表克隆巴赫Alpha系数为0.981，大于0.7，说明问卷整体有较高的内部一致性，问卷的项目设计合理有效，调查数据较为可靠，可进行下一步的检验分析。
详细操作步骤：2.2 效度检验效度即测量的准确性，测量效度愈高，表示测量的结果愈能显现其所欲测量内容的真正特征，构造效度主要是对测量内容逻辑性、适用性方面的测量，本次分析采用结构效度进行效度检验，KMO值大于0.6，说明效度良好。
KMO 和巴特利特检验KMO 取样适切性量数。
可靠性分析-精选
SPSS可靠性分析
依次单击 菜单“分 析→度量 →可靠性 分析”命 令，打开 “可靠性 分析”对 话框
SPSS可靠性分析
可靠性分析：统计量
可靠性分析的其他问题
可靠性分析除了可以选择Cronbach 模型以外， 还有拆半可靠性系数模型、Guttman模型、平行 模型和严格平行模型等方法。
可靠性分析-精选
提纲
1.可靠性分析概述 2.SPSS可靠性分析 3.可靠性分析的其他问题 4.本章小结
可靠性分析概述
可靠性分析（Reliability Analysis）又称为信度分析 ，是一种度量综合评价体系是否具有一定的稳定性 和可靠性的有效分析方法。例如，在教育学上可衡 量教学评价过程受干扰因素所造成的随机误差的大 小，可靠性和效度在教育学方面是衡量考试质量的 两个重要指标。类似问题在社会生活或经济管理活 动中非常普遍，再比如，市民对政府公务员工作满 意度的评价，医生对病人的身体状况进行综合评分 ，挑选出国留学人员要对被选人员的整体素质进行 评价等。可靠性分Biblioteka 的其他问题拆半可靠性系数模型
为了得到一个准确的项目评估可靠性估计值 ，一个可选择的方法是利用重测可靠性法，即 在一定的时间间隔下，对同一组被访者进行两 次相同的问卷调查，分析两次结果之间的相关 系数。然而，在实践中这种方法的实现往往受 一定的条件限制。为此，我们可以将评估项目 拆分为两组评估项目，进行相关性分析和 Guttman拆半可靠性系数的计算，这就是可靠性 分析的另一种重要方法：拆半可靠性分析方法 。
本章小结
本章介绍了可靠性分析的基本方法和SPSS操作步骤。 重点理解可靠性分析的基本思想和应用范围，掌握可 靠性分析的基本原理和基本概念。体会可靠性分析的 几种方法，包括常用的Crobach 系数和拆半可靠性、 Guttman和平行模型可靠性分析方法，要求读者能够 理解可靠性分析输出结果的含义。
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SPSS教程：可靠性分析
2.1主要功能
在精神卫生与社会医学研究中，经常需要借助量表来了解对象的某一特性。
如常用的症状自评量表（SCL-90）即用于评定对象精神病症状的表现形式与强度；又如生活事件量表（LES）即用于对精神刺激进行定性和定量分析。
在完成一份量表的编制工作后，或在准备将一份已有的量表作实际应用前，需要对量表的信度进行考核。
量表的使用是为了了解被测对象的某一特征，因而在编制一份量表时，所设立的一系列项目是为了体现量表需要测定的这一特征。
如果所设立的测定项目无法获得这一特征，则表示该量表可靠性差，即信度低。
所以，研究者有时需要了解量表中各测定项目之间的一致性（同质信度考核），有时需要将量表的测定项目按原编号的奇、偶数分半后，对各自的测定结果进行相关性检验（分半信度考核），等等，这就是量表的可靠性分析，亦即信度研究。
量表的可靠性分析可通过调用Reliability过程完成。
12.2实例操作
［例12.1］采用家庭环境量表（FES）研究30名女医师的家庭特征，测定结果按10个分量表的实际得分整理如下。
请以此资料对FES的信度作评价。
12.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：亲密度、情感表达、矛盾性、独立性、成功性、知识性、娱乐性、道德宗教观、组织性、控制性等十个分量表的变量名依次是FES1、FES2、FES3、FES4、FES5、FES6、FES7、FES8、FES9、FES10，输入原始数据。
12.2.2统计分析
激活Statistics菜单选Scale中的Reliability Analysis...项，弹出Reliability
Analysis对话框（如图12.1示）。
从对话框左侧的变量列表中选fes1~fes10共十个变量，点击➢钮使之进入Items框。
点击Model处的下拉菜单，系统提供5种分析模型：
Alpha：计算信度系数Cronbach α值；
Split half：分半信度的分析；
Guttman：真实可靠性的Guttman低界；
Parallel：并行模型假定下的极大似然可靠性估计；
Strict parallel：严格并行模型假定下的极大似然可靠性估计。
本例选用Alpha模型。
点击Statistics...钮，弹出Reliability Analysis: Statistics对话框（图12.2），该对话框内含如下选项：
在Descriptives for栏中选Item、Scale、Scale if item deleted项，以指定对各项目、测定得分情况和项目与量表总体特征关系进行描述性统计；
在Summaries处有四个选项：Means、Variances、Covariances和Correlations，可分别要求系统计算在Descriptives for栏中指定对象的平均数、方差、协方差和相关系数，本例选Means、Variances和Correlations三项；
在Inter-Item处有Correlations和Covariances两项，前者可计算项目间的两两相关系数，后者可计算项目间的两两协方差值，本例选Correlations项；
在ANOV A Table处有None、F test、Friedman chi-square、Cochran chi-square 四个选项，其意义分别是：不作方差分析、作重复度量的方差分析、计算Friedman 和Kendall谐和系数（适用于等级资料）、计算Cohran Q值（适用于所有项目均为二分变量），本例选F test项；
此外，还有Hotelling’s T-square选项，可要求作项目间平均得分的相等性检验；Tukey’s test of additivity选项，可要求作可加性的Tukey检验，本例仅选前一项。
在完成各选项的选择之后，点击Continue钮返回Reliability Analysis对话框，再点击OK钮即完成分析。
12.2.3结果解释
在结果输出窗口中将看到如下统计数据：
首先计算各项目在30名被试中测定结果的均数与标准差。
然后输出项目间的两两相关系数矩阵，从中可见，第三项目（矛盾性）与第十项目（控制性）的相关程度最密切（r = 0.5038）。
接着显示对整个量表的统计分析结果。
该量表的平均得分为39.8000，标准差为4.8309；平均每个项目的得分为3.9800，极差为2.5333；各项目的方差平均为1.4634；项目间的相关系数范围为-0.2741—0.5038。
之后考查项目与量表得分的关系，方式是：若将某一项目从量表中剔除，则量表的平均得分（Scale Mean if Item Deleted）、方差（Scale Variance if Item Deleted）、每个项目得分与剩余各项目得分间的相关系数（Corrected Item-Total Correlation）、以该项目为自变量所有其他项目为应变量建立回归方程的R2值（Squared Multiple Correlation）以及Cronbach α值（Alpha if Item Deleted）会是多少。
如本例在每个项目得分与剩余各项目得分间的相关系数中，第十项目（控制性）最大，为0.5009，表明该项目与其他各项目关系最密切。
又如R2值，第十项目（控制性）最大，为0.7345，表明其含义有73.45%可被其他项目解释掉，而第八项目（道德宗教观）最小，为0.1556，表明其含义仅有15.56%可被其他项目解释掉。
经Hotelling T2检验可知，该量表的项目间平均得分的相等性好，即项目具有内在的相关性；在量表的信度检验中，Cronbach α= 0.4144，标准化Cronbach α= 0.4161。
Cronbach α系数的意义是：个体在这一量表的测定得分与如果询问所有可能项目的测定得分的相关系数的平方，即这一量表能获得真分数的能力。
本例为0.4144，意味着对于家庭情况，FES量表尚有58.56%的内容未曾涉及，故信度不高。