SPSS测量问卷信效度分析.doc
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。
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-
• 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
· 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：
·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）。
（二）准则效度
也称为效标效度。
是根据已经确定的某种理论，选择一种指标或者测量工具作 为准则（校标），分析问卷题项与准则的联系，来分析有效 性。
（三）建构效度
是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。 效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的 结构效度。
· 特别适用于事实性问卷
· 2、复本信度法（等值系数跨形式的一致性）
·复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受 测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数 的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等 值系数（Coefficient of Equivalence）。若两份测验 不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的 相关系数为稳定和等值系数。
0.773表示若删除内向性题，此量表的α值由0.790降到0.773 0.802表示若删除支配性题，此量表的α值由0.790上升到0.802
• 第二节 效度分析
spss数据分析教程之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。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析(DOC)
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：表一信度分析表表一显示，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。
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
问卷(量表)信效度检验的软件实现(SPSSAmos)
.000 .171
.768 .568
条目--..1002转48 移
.051 .226
-.023 .162
-.182 27：“.时565间周期性 ---“情.01感2 表征”-.032
...0211”06319 28：“时..002706间周期性.81.789”7-
-
-
-.030
“消.00极6
结果”
.134 .074
Item11 Item11B Item12
偏度
峰度
统计量
标准误
统计量
标准误
-.201
.427
-.838
.833
-.280
.427
-.623
.833
.238
.427
-.729
.833
.093
.427
-.674
.833
.134
.427
-.766
.833
-.012
.427
-.648
.833
.041
.427
探
索
性
因
子
分
“选项”： 按大小排列
析
探 索 性 因 子 分 析
探
KMO和Bartlett 的检验
索
性
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
因
Bartlett 的球形度检验
子
近似卡方
分 df
析
Sig.
.863 5423.460
496 .000
➢KMO越接近1越适合做因子分析，一般要求>0.8；
二、软件实现—重测信度分析
• 小样本测量一次，两周后所有小样本进行 重复测量，随后再进行大样本的正式调查。
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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
数在以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在～之间，表示量表的信度可以接受；
如果量表的信度系数在～之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在以下，表示量表有些项目需要抛弃。
“项目”
信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主观题选到：
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，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。
对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方
法进行评价。
逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去” 符合测量的目的和要求。
统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项
总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。
若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。
2、准则效度分析
准则效度又称为效标效度或预测效度。
准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，
选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。
评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性检验。
在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十
分困难，使这种方法的应用受到一定限制。
3、结构效度分析
结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。
结构效度分析所采用的方法是因子分析。
有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整
个问卷的结构效度。
因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各
公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。
通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。
在因子分析的结果中，
用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。
累积贡献率反映公因子对
量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。
在结束本文时应再次强调，为了提高调查问卷的质量，进而提高整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重
要环节。
其中因子分析是：分析——降维——因子分析，把所有主观题选到：“项目”中，点击描述，选择 KMO和 Bartlett’s检验。
点击旋转，选择最大方差法。
点击选项，按大小排序。
其中， KMO值大于，说明问卷的结构效度良好。
具体步骤：
“分析”——“降维”——“因子分析”
（1）将问卷的主观题部分全部选择为“变量”。
点击“描述”，设置如下：
（2）点击“旋转”，设置如下：
（3）点击“选项”，设置如下：
结果分析：
在输出结果中，第一个表格中，第一行的的位置的值为，即KMO值大于，说明问卷的结构效度良好。