spss调查问卷信度0.5
SPSS与测验信度效度及项目分析
SPSS与测验信度效度及项目分析SPSS是一种常用的统计分析软件，它可以帮助研究人员和分析师对数据进行处理、分析和报告。
在心理学和教育领域的研究中，SPSS经常用于评估测验的信度、效度和进行项目分析。
测验的信度指的是测验在重复测量下所得分数的稳定性和一致性。
测验的信度可以衡量出测验的可靠性，即测验对被测对象的测量是准确、稳定和可重复的。
SPSS提供了多种方法来计算测验的信度，如Cronbach's alpha、Spearman-Brown公式和Kuder-Richardson公式（KR20和KR21）。
其中最常用的是Cronbach's alpha，它通常用来衡量测验内部一致性，即测验各项目之间的关联程度，一般认为alpha系数在0.7以上表示信度较好。
测验的效度指的是测验是否能够准确地度量所要测量的概念或变量。
SPSS可以通过相关分析、因子分析和回归分析等方式来评估测验的效度。
相关分析可以用来检验测验与其他测验、变量或标准的相关性，从而评估测验的相关效度。
因子分析可以揭示测验中的隐含因素结构，从而评估测验的结构效度。
回归分析可以通过测验分数对其他变量进行预测，从而评估测验的预测效度。
项目分析是对一个测验的各个项目进行研究和分析，以评估测验项目的质量和有效性。
SPSS可以通过描述性统计、频数分析和交叉分析等方法进行项目分析。
描述性统计可以计算各个项目的均值、标准差和偏态等指标，从而衡量测验项目的集中趋势、离散度和对称性。
频数分析可以计算各个项目的频数和百分比，从而了解测验项目的分布情况。
交叉分析可以研究不同项目之间的关系，从而评估测验项目的相关性和一致性。
综上所述，SPSS是进行测验信度、效度和项目分析的强大工具。
它不仅可以计算各种信度系数，还可以进行相关分析、因子分析、回归分析和描述性统计等多种分析方法，以帮助研究人员深入理解测验的质量和有效性。
对于心理学和教育研究人员来说，熟练运用SPSS进行测验分析是非常重要和必要的。
SPSS信度、效度相关分析 预览
Parallel( 平 行 )
功能
Cronbach a系数 折半信度， n是第二分量表的题数 Guttman最低下限真实信度法 各题目变异数同质时的最大概率 (maximumlikelihood) 信 度
Strict parallel( 严 格 平 行 ) 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度
· Cronbach α值在0和1之间
·
大于பைடு நூலகம்.8表示内部一致性极好
·
在0.6-0.8之间表示较好
·
低于0.6表示内部一致性较差
· Spss操作过程： 分析——度量——可靠性分析
• 术语
· Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
关键字 Alpha Split- half
• 信度与效度之关系
· 效度是信度的充分条件
· 有效度就有信度 · 没有效度未必没有信度
· 信度是效度的必要条件
· 没有信度就没有效度 · 有信度未必有效度
· 以英文出统计学考题 · 英文作文题目让考生看不懂
· 是科学测量工具最重要的必备条件
二、效度分析的方法
( 一) 内容效度 (表面效度、逻辑效度)
内容效度是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题
内容效度常从表面上以题目分布的合理性来判断， 属于命题 的逻辑分析， 所以， 内容效度也称为“逻辑效度” 、“内在效 度” 。 ➢ 内容效度的评价主要通过经验判断进行， 通常考虑3方面 的问题：
· 二是统计分析法， 即从同一 内容总体中抽取两套问卷， 分别对同一组答卷者进行测验, 两种问卷的相关系数就 可用来估计问卷的内容效度。
· 三是计算某个问题与去掉此问题后总得分的相关性情 况， 分析是否需要被剔除 (敏感性分析) 。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析
信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总3 去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总3 个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分，其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31 讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。
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以内是合理的，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：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。
用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤
用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤在SPSS中，专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis；使用Data Reduction之下的Factor模块，可以利用因素分析的方法来进行测验的建构效度检验；至于项目分析则没有专门的模块可以之间进行计算分析，但是却可以利用Summarize下的Frequencies、Correlate下的Bivariate 和Compare Mean下的Independent-Samples T Test来计算几个常用的项目分析指标。
3 m6 ]$ l8 a6 j w% K0 ^一、信度分析' M, k! n+ y# CReliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。
至于重测信度和复本信度，只需将样本在二次（份）测验的分数的数据合并到同一数据文件之后，利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数，即为重测或复本信度；而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。
表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语3 V O/ m5 i% P; N6 l' a: `. P- I/ c: J9 X/ ~关键字功能; R% v( ?! T8 L) q* L$ ~Alpha Cronbach a系数Split-half 折半信度，n是第二分量表的题数( e3 N, N6 w4 l% N( d8 A3 c4 ]Guttman Guttman最低下限真实信度法0 o+ n; n/ ^2 d& BParallel 各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度3 Q( _- Z9 }( aStrict parallel 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度7 p, x- S9 ?; J: p! k5 H5 i7 h/ l7 Q) Q表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语- X9 d% L( ~; ^5 L关键字功能F test Hoyt信度系数4 D3 A9 Y. c, u4 `Friedman Chi Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数; [ H" S. [- z eCochran Chi Cochran’s Q检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表+ _" z+ v3 I& C2 e& cHotelling’s T Hotelling’s T2 检验& g" S5 S' K& t- fTukey’s Tukey的可加性检验3 o6 O8 T* B4 `! ^; b1 S- c* oIntraclass 量表内各题目平均数相关系数+ \$ Z9 m! B8 m7 u% k6 E$ f$ R/ j8 j5 N# V: m二、效度分析4 d4 ^5 T& @ n6 d' a0 G, b' T. u9 T7 n" d2 [即因素分析的方法。
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。
问卷信效度分析
参照抑郁症样本中较高的特异性和灵敏度，选 取最大卡方值作为区分正常水平、轻度抑郁水 平、中度抑郁水平和重度抑郁水平的划界分
区间范围 0 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9
9-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15
敏感性 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .954 .954 .938 .938 .938 .938 .923 .892
认知-情感因子 条目
忧愁感 悲观 失败感 愉快感缺乏 内疚感 受惩罚感 自我厌恶感 自我批评 自杀意念 哭泣 激越 兴趣丧失 犹豫不决 无价值感 易激惹 精力丧失
载荷
0.595 0.592 0.603 0.564 0.532 0.579 0.650 0.468 0.546 0.486 0.621 0.613 0.557 0.657 0.651 0.466
敏感性 .585 .538 .508 .462 .415 .415 .369 .338 .323 .308 .277 .262 .246 .215 .185
特异性 .063 .047 .031 .031 .031 .016 .016 .016 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
躯体症状因子 条目 睡眠下降 食欲下降
载荷 0.641 0.553
ROC曲线
ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值 或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性 率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。本研究基于ROC 曲线对于样本进行划界分。ROC曲线致力于比较正常样 本和抑郁样本的BDI-Ⅱ总分。
χ2
0.667 0.143
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 。
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竭诚为您提供优质文档/双击可除spss调查问卷信度0.5篇一：问卷的信度分析实例介绍问卷的信度分析信度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：重测信度法、复本信度法、折半信度法、a信度系数法。
其中，crobacha信度系数法是最简单易行且常用的方法，其公式为：si2ka(1-2)k-1s式中，k——量表所包含的总题数；2s2i——量表题项的方差总和；s——量表题项加总后方差。
a系数的大小表明了问卷表的信度高低，一般来说，a系数越大信度越高，量表设计越合理，也即证明指标或者测量项目的选取越好；反之，a系数越小信度越低，在这种情况下可能需要重新对问卷量表进行设计，剔除部分信度不高的指标或项目。
分量表信度指标值的判别标准如下表：a信度系数0.900以上分量表信度非常理想甚佳佳尚可可信偏低欠佳最好剔除0.800-0.8990.700-0.7990.600-0.6990.500-0.5990.500以下对于总问卷而言，则有如下判别指标：a信度系数0.800以上问卷信度非常好好最小可接受值欠佳最好剔除0.700-0.7990.650-0.7000.600以下由于该方法简单易行，因此我们采取a系数信度法对问卷调查的可信度进行分析，得到结果如下表：变量代号a1a2均值2.811.871.8.008.4712.3012.3612.3612.4312.27方差11.6688.8958.0387.3338.28212.44512.14611.82711.9591 2.606a系数推广态度a3a4a5b1b20.630生态效益b3b4b50.926c1c2c3c4c5c6d1d213.20xx.1612.5612.5012.7012.4610.1710.2710.3310.269 .898.107.697.847.6611.67011.29413.41013.09412.61914.51318.05716.28816. 80416.07817.7266.6134.9145.0915.1560.9120.9130.7110.9150.780补贴政策感知质量d3d4d5e1e2e3e4感知价格总问卷修正后总问卷由上表可以看到，推广态度的分量表的信度为0.630，不能达到我们的预期值。
我们可以根据题目删减来修正信度，这里提供一个修正标准，如果删掉该对应题目，问卷的cronbachalpha值就会变化，一旦出现大幅升高，则说明该行对应得题目可以考虑删去，以提高问卷的内部一致性信度（《spss在商务管理中的应用》卫海英主编）。
在操作中发现，若把第一个问题删去可得推广态度的分量表的信度为0.720，这样使得这五个变量的信度都大于0.7，并且修正后总问卷信度为0.913远大于0.8，也说明了本研究的问卷有一定的可靠性。
由于crobacha系数受量长表的影响较大并且本问卷分量表有25个条目，出于严谨考虑我们需要测量量表条目间的相关矩阵系数，并计算总相关系数。
如下表：各变量项目间相关系数a1a2a3a4a5a11.000.1530.0020.0390.151b1a20.1531.000.3680.3080.150b2a30.0020.3681.000.5010.427b3a40.0390.3080.5011.000.589b4a50.1510.1500.4270.5891.00b5b1b2b3b4b5c1c2c3c4c5c6d1d2d3d4d5e1e2e3e41.000.4910.5600.3470.355c11.000.4250.1850.2630.3920 .142d11.000.4420.3740.4360.342e11.000.1950.1990.1620.4911.000.5590.4940.510c20.4251.000.3050.3610.4340 .139d20.4421.000.4440.4720311e20.1951.000.4190.3270.5600.5591.000.4640.488c30.1850.3051.000.5080.2830 .490d30.3740.4441.000.4500.288e30.1990.4191.000.3180.3470.4940.4641.000.545c40.2630.3610.5081.000.5540 .367d40.4360.4720.4501.000.383e40.1620.3270.3181.000.3550.5100.4880.5451.00c50.3920.4340.2830.5541.000 .491d50.3420.3110.2880.3831.00c60.1420.1390.4900.3670.4911.00由上表可看出，推广态度5个条目中相关系数最大的值为0.589，可说明各条目间并非多重线性关系。
同理，其他四项变量的各条目的相关系数最大值分别为0.560、0.554、0.472和0.419，都不算大，可证明各变量测量项目间均不存在多重线性关系。
综上所述，各量表及量表下指标的设置较为合理。
logistic模型分析1.模型介绍（x）（y）logistic回归为概率性非线性回归模型，是研究分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。
一般多元线性回归的因变量为确定的值，而logistic回归为概率型回归，通常用极大似然估计法来估计个变量的系数，用于求解因变量y 为分二项或多项的问题。
根据本文需要，把“是否愿意购买”作为二分变量因变量（即y只有0和1两个选项），选取事先预测与因变量有关的收入、年龄以及问卷主题中五个变量作为该模型的自变量，通过问卷所得数据并借助spss软件进行分析求解，得出结论。
2.模型的检验方法介绍：logistic模型的检验可分为对建立的整个模型作检验和对单个变量的系数作检验。
关于对整个模型的检验，我们可以借助spss软件运行结果，参照test值，计分检验和wald检验值。
而关于对单个变量的系数作检验，则根据数理统计中假设检验的显著性水平才衡量。
在检验中把不符合要求的变量提出修正模型作进一步分析。
2logistic回归模型的检验方法有很多种，其中，personx 检验法和homer-lemehow检验法是spss所提供的两种整体模型系数的显著性方法。
如果，personx检验的检验结果p0.05说明模型中至少有一个自变量能有效预测模型在因变量的概率。
而homer-lemehow检验法则则恰好相反，检验结果p0.05说明模型的显著性很好。
在逻辑斯回归分析中,最理想的回归模型是personx检验值统计量p0.05而hl统计量22p0.05。
如果出现personx2检验值统计量p0.05及hl 统计量p0.05的情况,即表明回归模型适配度不佳，则可从自变量的相关矩阵来判别,看自变量间是否存在高度共线性问题。
3.logistic回归模型建立分析本文二值logistic模型只要为了研究节能家电的生态效益、推广态度、所提供的产业政策以及消费者的年龄、月收入、对节能家电的感知价格和感知质量这些变量对消费者购买意愿的影响。
其中，节能家电的生态效益、推广态度、所提供的产业政策、消费者的感知价格和感知质量是通过量表打分属于连续变量，可直接代入模型中作回归；而间断变量年龄和收入可借助spss软件转换为虚拟变量后，与其他变量一起回归。
先考虑自变量月收入，本文分为4组，则需选定一个参照组并建立三个虚拟变量，下表中选取第4组为参照组，“月收入虚拟1”为第一组和第四组的对比，其他同理。
则虚拟变量转换如下：篇二：信度分析spss例析信度分析信度分析又称可靠性分析，是检验测量工具的可靠性和稳定性的主要方法；信度问题要回答的问题是：用这个测量工具在同一条件下对同一人进行测试，每次测试的结果是否相同的问题。
在社会科学中如果使用的测量工具无论对谁施测，也无论使用什么形式，只要产生相似的结果，那么可以认为此测量工具是可信的。
信度问题其实测的是一致性的问题，所谓信度是衡量没有误差的程度。
一致性分为内部一致性和外部一致性。
效度问题要回答的是：此测量工能够测量我想要测得的东西吗？不能混淆信度与效度。
信度的测量1．克伦巴赫α系数。
测度内部一致性的一个指标；及测量表内的所有项目测量的都是同一样东西吗？α与皮尔逊r系数都是一样的范围在0—1之间，如果为负值则表明表中某些项目的内容是其他一些项目的反面；α越接近于1，则量表中项目的内部一致性越是高。
α的计算式非常简单，根据量表中的项目数k和各项之间的相关系数r计算而来kr1(k1)r当量表中项目k增加时，α值也会增大；同时，项目之间的相关系数r较高时，α也会比较大。
这里的r是指各项与其他各项之和计算相关系数的平均值。
2、重测信度法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。
如果没有突发事件导致被调查者的态度、意见突变，。