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。
毕业论文SPSS信度分析怎么做？案例解析详解
信度分析1、作用信度分析主要用来考察问卷中量表所测结果的稳定性以及一致性，即用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。
量表题型就是问题的选项，是分陈述等级进行设置的。
比如我们对手机的喜爱从非常喜欢到不喜欢这个程度的变化。
在量表里面最出名的就是李克特 5 级量表，在这种量表的选项里面主要是分为'非常同意'、'同意'、'不一定'、'不同意'、'非常不同意'五种回答，分别记为 5、4、3、2、1。
2、输入输出描述输入：至少两项或以上的定量变量或有序的定类变量，一般要求数据为量表数据。
输出：收集问卷量表的信度是否可靠。
3、案例示例案例：测量收集到的现有的一个由 12 个量表题客户满意度量表，测量是否结果可靠。
4、案例数据5、案例操作Step1：新建项目；Step2：上传数据；Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；Step4：选择【信度分析】；Step5：查看对应的数据数据格式，【信度分析】要求输入数据为放入 [定量] 或有序的 [定类] 自变量 X （变量数≥2）；Step6：点击【开始分析】，完成全部操作。
6、输出结果分析输出结果 1：Cronbach’s α系数表图表说明：上表展示了模型的 Cronbach's α系数的结果，包括 Cronbach α系数值、标准化 Cronbach α系数值、项数、样本数，用于测量数据的信度质量水平。
➢Cronbach's α系数值：评价收集的数据是否真实可靠，据此排查出题不合理或胡乱作答。
➢标准化Cronbach's α系数值：标准化是为了转化不同分值的量表进行统一度量，在量纲不一致的时候，例如5分制和10分值的量表在一起分析需要做标准化，可以使用。
➢项数：参与信度分析计算的变量数。
结果分析：模型的 Cronbach’s α系数值为 0.607，说明该问卷的信度还可以接受。
SPSS数据统计与分析标准教程信度分析
9.2.1
重测信度分析
重测信度又称为再测信度、稳定性系数，是指用同一个量表对同一组被试施测两次 所得结果的一致性程度。重测信度属于稳定系数，适用于事实式问卷。 1．重测信度概述 重测信度是使用相同的测验，在不同的时间内对同一组被试者进行重复测试，其两 次相关系数的积差法表现的信度公式为： X1 X 2 X 1 X 2 n Rxx S1 S2 公式中的 X1 和 X2 表示两次测验的测试结果； X 1 和 X 2 表示两次测验的平均分；S1 和 S2 表示两次测验的标准差；n 表示被测总数量。 在使用重测信度时，需要注意其相关系数高，表示该测验的信度高。另外，在测验 时还需要注意两次测验间隔的时间要适当。例如，在对调查问卷进行重测信度分析时，
9.1
信度分析概述
信度评价的是测量结果的前后一致性或稳定性，反映了被测特征真实程度的指标。 在使用信度分析数据之前，还需要先了解一下信度分析的特征、系数和分析方法等基础 理论。
9.1.1
信度分析的基本理论
信度分析多以内部一致性来表示测验信度的高低，其两次或两个测验的结果一致性 越高，则误差越小，所得的信度也就越高。信度分析中的误差一般不会受到系统误差的 影响，而会受到随机误差的影响，随机误差越大，其信度就越低。 1．数学模型 在实际分析过程中，每个测量的结果（X）往往由真分数（T）和随机误差（E）两 部分组成，假设真分数和误差之间为线性关系，则其表现公式为：X=T+E。当需要讨论 检测结果的特性时，可以使用方差来代表具体的结果分析，其公式表现为： 2 Sx St2 Se2
2 公式中的 S x 表示结果分数的方差； St2 表示真分数的方差； Se2 表示随机误差的方差。
第 9 章 信度分析
在基础理论中，信度被定义为测量分数的真分数方差和实得方差的比例，其公式表 现为： Rxx St2 2 Sx
利用SPSS软件分析调查问卷的可靠性
们在做调查问卷时，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。
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。
怎么分析spss的可行性分析
怎么分析spss的可行性分析引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一个功能强大、被广泛应用于数据分析领域的统计分析软件。
它提供了许多统计分析工具和方法，帮助研究人员从原始数据中提取和分析有用的信息。
本文将介绍如何进行SPSS的可行性分析，确保所需分析可以在SPSS中实现。
步骤一：明确研究目标在进行可行性分析之前，首先需要明确研究目标。
确定你想要回答的问题，并确定所需的数据类型和分析方法。
例如，你可能希望了解某个市场调查中不同年龄段消费者对某个产品的偏好程度，那么你可能需要收集有关消费者年龄、性别、收入和消费偏好等变量的数据。
步骤二：收集数据根据研究目标，你需要收集相关数据。
数据可以通过各种方式获取，例如问卷调查、实地观察或者是公共数据库。
确保数据的质量和可靠性，可以进行数据清洗和校验，确保数据的一致性和准确性。
步骤三：数据录入与处理将收集到的数据录入SPSS软件中。
SPSS提供了数据输入工具，可以方便地将数据导入软件中的工作表中，并自动识别数据类型和变量。
接下来，对数据进行处理，包括变量的重编码、数据的筛选和变量的转换。
这些处理可以帮助你准备好数据，以进行后续的分析。
步骤四：数据分析在SPSS中进行数据分析是可行性分析的核心步骤。
SPSS提供了各种统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析、因子分析等。
根据研究目标，选择相应的分析方法，并进行相应的计算和结果解释。
步骤五：结果解释与报告在进行数据分析后，你需要解释和报告分析结果。
利用SPSS软件生成的报告和图表，可以直观地呈现数据分析结果。
在结果解释过程中，对每个分析结果进行解释，包括结果的显著性、效应大小和可信度等。
确保结果与研究目标相一致，回答了你的研究问题。
步骤六：数据可视化数据可视化是一种将数据呈现为图表、图形和可视化效果的方式。
SPSS提供了丰富的数据可视化工具，帮助你更好地理解和传达数据。
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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。