第12章 SPSS信度分析
SPSS数据分析问题提出与实例导学 第12章 信度检验α系数和重测信度.ppt
第三节 重测信度 同一量表，同一被试群体，在不同时 间，两次施测，求其相关。表示测验结果 的稳定性，故称之为稳定性系数 （Coefficient of Stability）。
步骤3：点击菜单 Analyze→Correlate→Bivariate…。在对话 框中，将所有变量从左侧移入右侧 Variables框中。在下方选择Pearson方法。 其余选择默认选项。
第四节 实验
实验报告作业1：请对第十一章数据中的自 我批评分量表进行α系数计算，并对结果加 以解释。将文件保存在D盘的“SPSS第12 章作业”子目录下。SPSS文件名自定。
SPSS数据分析： 问题提出与实例导学
（第十二部分）
主讲：赵小军（安庆师范学院） 祁禄（广州大学）
第十二章 信度检验―― α系数和重测信度
第一节 信度统计知识简介
信度的解释1：信度乃是一个被测团体真分 数的变异数与实得分数的变异数之比。
信度的解释2：信度乃是一个被测团体真分 数与实得分数的相关系数的平方。
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第二部分：答案提示
步骤1：建立变量GSES1、GSES2、 GSES3、GSES4、GSES5、GSES6、 GSES7、GSES8、GSES9、GSES10，输 入第一次测量中每个被试的数据。
步骤2：建立变量GSES11、GSES12、 GSES13、GSES14、GSES15、GSES16、 GSES17、GSES18、GSES19、GSES20， 输入第二次测量中每个被试的数据。
spss软件进行信度分析
spss软件进行信度分析问卷的信度分析一、概念：信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。
一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性：1 、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性，而非测问卷的信度分析一、概念：信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度的指标。
一般而言，两次或两个测验的结果愈是一致，则误差愈小，所得的信度愈高，它具有以下特性：1、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性，而非测验或量表本身；2、信度值是指在某一特定类型下的一致性，非泛指一般的一致性，信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果；3、信度是效度的必要条件，非充分条件。
信度低效度一定低，但信度高未必表示效度也高；信度检验完全依赖于统计方法。
信度可分为：内在信度：对一组问题是否测量同一个概念，同时组成量表题项的内在一致性程度如何；常用的检测方法是Cronbach’s alpha系数。
外在信度：对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致，再测信度是外在信度最常用的检验法。
二、信度指标：1．用信度系数来表示信度的大小。
信度系数越大，表明测量的可信程度越大。
究竟信度系数要多少才算有高的信度。
学者DeVellis（1991）认为，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相当好）；0.80～0.90（非常好）。
由此，一份信度系数好的量表或问卷，最好在0.80以上，0.70至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至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，应考虑重新修订量表或增删题项。
2．信度指标多以相关系数来表示：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）。
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
SPSS信度效度分析SPSS是一款广泛使用的统计分析软件，可以用于对数据进行信度和效度分析。
信度是指测量工具或测量方法的稳定性和一致性，而效度是指测量工具或测量方法是否能够准确地衡量所要测量的概念或变量。
在SPSS中进行信度分析的其中一个方法是计算Cronbach's alpha系数。
Cronbach's alpha是一种常用的信度检验方法，用于评估测量工具的内部一致性。
通常，Cronbach's alpha系数的值应该在0.7至0.9之间，越接近1表示信度越高。
为了在SPSS中计算Cronbach's alpha系数，首先需要确保数据集中的变量是属于同一概念或构念。
然后，选择“Analyze”菜单中的“Scale”选项，再选择“Reliability Analysis”。
在Reliability Analysis对话框中，将需要分析的变量添加到“Items”框中，并选择要计算的信度系数，如Cronbach's alpha。
点击“OK”即可得到计算结果。
除了Cronbach's alpha系数，SPSS还提供了其他一些信度检验方法，如Kuder-Richardson系数。
这些方法适用于不同类型的测量工具，如问卷、观察量表等。
在进行信度分析时，根据具体的研究目的和测量工具的特点选择合适的方法进行分析。
除了信度分析，SPSS还可以用于效度分析。
效度分析可以分为内部效度和外部效度。
内部效度是指测量工具内部各个项目之间的相关程度，通常可以通过因素分析或主成分分析来进行分析。
SPSS提供了多种因素分析方法，如主成分分析、最大似然法等。
通过这些方法，可以确定测量工具的内部结构和各个项目之间的相关性。
外部效度是指测量工具与其他相关变量之间的关系，通常可以通过相关分析和回归分析来进行分析。
相关分析可以用来衡量测量工具与其他变量之间的相关性，而回归分析可以用来预测或解释测量工具的变异情况。
SPSS的信度分析
1、重测信度法
• 其基本思路是应用同一测验方法，对同一组被 试者先后两次进行测查，然后计算两次测查所 得分数的关系系数，相关程度高，表示前后测 量一致性高，稳定性好。
2、复本信度法
• 复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份 问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信 度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容 、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要 完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷 达到这种要求，因此采用这种方法者较少。
3、克朗巴哈α 系数 • 克朗巴哈α 系数用于测度量表内部的一致性，
其计算公式为：
kr
1 (k 1)r
• 其中，k为评估项目数， r 为k个项目相关系数
的均值。克朗巴哈α 系数在0~1之间。
一般情况下：
克朗巴哈α 系 数
信度
α >0.9 很高
0.8<α <0.9 可以接受
0.7<α <0.8
0.8-0.9 非常好
四、信度分析的应用
五、信度分析参考文献
• [1] 孙涛,杜鹏东. 统计软件SPSS在试卷再测信度计算中的应用[J]. 实验技术与管理. 2008(03)
• [2] 吴海霞. SPSS在试卷相关性分析和再测信度计算中的应用[J]. 电脑知识与技术. 2008(S2)
• [3] 宋小平,张敏,陈建军,张晟. SPSS在医学生物学试卷的信度和效度分析中的应用[J]. 生 物学通报. 2008(11)
• [8] 童中华. 影响考试信度的几种因素的探讨[J]. 安徽教育学院学报. 2002(03)
谢谢
• [2] 何康乐. 学生成绩分析的初探[J]. 中国校外教育(理论). 2009(01)
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 。
如何使用spss进行问卷效度和信度分析
如何使用spss软件进行效度和信度分析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如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析在社会科学研究中，问卷是一种常用的数据收集工具。
然而，为了确保问卷所收集的数据具有可靠性和有效性，我们需要进行效度和信度分析。
SPSS 是一款功能强大的统计分析软件，能够帮助我们轻松完成这些分析任务。
接下来，让我们详细了解如何使用 SPSS 进行问卷的效度和信度分析。
一、效度分析效度，简单来说，就是测量工具是否准确地测量了我们想要测量的东西。
常见的效度类型包括内容效度、结构效度和准则效度。
1、内容效度内容效度通常是通过专家评估来确定的。
在使用SPSS 进行分析时，它不是主要的关注点。
2、结构效度结构效度的分析通常借助因子分析来实现。
以下是在 SPSS 中进行因子分析的步骤：（1）打开 SPSS 软件，将问卷数据导入。
（2）选择“分析” “降维” “因子分析”。
（3）将需要分析的变量选入“变量”框。
（4）在“描述”选项中，勾选“KMO 和巴特利特球形度检验”。
KMO 值用于衡量变量间的偏相关性，取值在 0 到 1 之间。
一般认为，KMO 值大于 06 时，数据适合进行因子分析。
巴特利特球形度检验的原假设是变量间不相关，如果检验结果显著（p 值小于 005），则拒绝原假设，说明变量间存在相关性，适合进行因子分析。
（5）在“抽取”选项中，可以选择主成分分析或主轴因子法等提取因子的方法，并根据实际情况确定提取因子的个数。
（6）在“旋转”选项中，选择合适的旋转方法，如正交旋转或斜交旋转，以使得因子结构更清晰。
（7）查看输出结果，主要关注“成分矩阵”或“旋转成分矩阵”，根据因子载荷来判断变量在各个因子上的归属，从而评估问卷的结构效度。
3、准则效度如果有一个有效的外部标准可以用来比较问卷测量的结果，就可以进行准则效度的分析。
但在 SPSS 中的操作相对复杂，需要根据具体情况选择合适的统计方法，如相关分析、回归分析等。
二、信度分析信度指的是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
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十分可信
0.9≦Cronbach α系数
利用SPSS进行信度分析
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。
Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度，主
Hotelling’s T Tukey’s Intraclass
Hotelling’s T2 检验 Tukey的可加性检验 量表内各题目平均数相关系数
通常在量表中使用，检验量表内部一致性的问题。这种方法适用于态 度、意见式问卷（量表）的信度分析。
例
有5题问答题的随测验施测5名学生，每题问答题配分是 5分，以下是施测结果，请计算信度。 person Joe Item 1 3 Item 2 4 Item 3 4 Item 4 3 Item 5 5
研究者透过信度与效度的检验，可以了解测量工具问卷本身是否
优良适当，以作为改善修正的根据，并可避免做出错误的判断。
另外，效度与信度的关系：信度为效度的必要而非充分条件。既
有效度一定又信度，但有信度不一定有效度。
检视信度的方法
检视信度的方法有很多种，其中，最常用的是第四种 Cronbach α 系数，简介以下四种：
可信度高低与Cronbach α系数对照表
表1 可信度高低与Cronbach α系数之对照表
可信度 不可信 勉强可信 可信 Cronbach α系数 Cronbach α系数＜0.3 0.3≦Cronbach α系数＜0.4 0.4≦Cronbach α系数＜0.5
很可信（最常见） 0.5≦Cronbach α系数＜0.7 很可信（次常见） 0.7≦Cronbach α系数＜0.9
1、再测法（Retest Method）：使用同一份问卷，对同一群受测 者，在不同的时间，前后测试两次，求出者两次分数的相关系数，
此系数又称为稳定系数（Coefficient of Stability）。
需注意：相关系数高，表示此测验的信度高，前后两次测验间隔 的时间要适当。若两次测验间隔太短，受测者记忆犹新通常分数会
提高，不过如果题数够多则可避免这种影响；但若两次测验间隔太
长，受测者心智成长影响，稳定系数也可能会降低。
检视信度的方法
2、复本相关法（Equivalent-Forms Method）：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。 复本相关法是测验信度量测的一种最好方法，但是要 编制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效
用的影响，对测量误差的相关性也比再测法低。
检视信度的方法
3、折半法（Split Half Method）：与复本相关 法很类似，折半法是在同一时间施测，最好能 对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使 两半的问题尽可能有一致性。
折半信度系数（split-half coefficient）：将同
第12章 SPSS信度分析
作好问卷调查后，接下来为了进一步考验问卷的可靠性 与有效性，即要做信度分析（Reliability Analsis），信 度本身与测量所得结果正确与否无关，它的功用在于检
验测量本身是否稳定。
信度是指一个衡量的正确性或精确性，信度包括稳定 性以及一致性；学者 Kerlinger认为信度可以衡量出工 具（问卷）的可靠度、一致性与稳定性。
若该题与分量表总分的相关系数太低，可考虑删除。
删除该题后的量表a系数如果突然变得太大，表示删除该题后可提高量表
a系数。 计算每一项目分数和总分的相关，依相关系数大小将各项目依序排列，
凡相关系数接近 0 的项目可予剔除，相关系数大幅或突然下降的项目也可
考虑剔除。
α系数低时，若项目够多，表示某些项目不同质，应予剔除。
术语
表2 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语 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
关键字 Alpha Split-half Guttman
Parallel
各题目变异数同质时的最大概率（maximumlikelihood）信度
各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度
Strict parallel
术语
表3 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语
关键字 F test Friedman Chi Cochran Chi
功 能 Hoyt信度系数 Friedman等级变异数分析及Kendall和 谐系数 Cochran’s Q检验，适用于答案为二分 （如是非题）的量表
Sam Sue
Peg Gil Dot
4 2
4 3 3
3 3
4 2 2
4 3
5 4 3
3 2
3 3 2
3 3
4 3 3
步骤一 输入数据
步骤二 按【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis】
将左边方格内的变项全选入右边items的方格内，在
左下角的Model框中选取Alpha后按statitis 键。
步骤二 按【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis】
步骤三 出现下列对话框候选取下列勾选处
结果
α=0.846
其中我们可以看到，第二个表，最后一列。其中对应于
num1的0.847表示，如果去掉问题一，那么其他思想的信
度为0.847.以此类推。
一量表中测验题目（项目内容相似），折成两
半（单数题、偶数题），求这两个各半测验总
分之相关系数。
检视信度的方法
4、柯能毕曲α系数（Cronbach α）：1951年 Cronbach提出α系数，克服部分折半法的缺点， 为目前社会科学研究最常使用的信度。
量测一组同义或平行测验总和的信度，如果尺 度中的所有项目都在反映相同的特质，则各项
目之间应具有真实的相关存在。若某一项目和
尺度中其它项目之间并无相关存在，就表示该
项目不属于该尺度，而应将之剔除。
信度测量
只要有做问卷就可以做信度分析，提供各项客观的指 标，作为测验与量表良窳程度的具体证据。
相关性：相关系数愈高，相关性愈高。
内部一致性：相关系数愈高，内部一致性愈高。
信度值判别：积差相关结果达0.05显著水平，相关系
影响信度的因素
一般信度的测量时容易产生误差的原因，是来自研究者的因素包 括：测量内容（遣词用句、问题形式等）不当、情境（时间长短、 气氛、前言说明等）以及研究者本身的疏忽（听错、记错等）；而 来自受访者的因素则可能是由于其个性、年龄、教育程度、社会阶
层及其它心理因素等，而影响其答题的正确性。
问卷内容的同构型及受访时间间隔的影响是影响信度的两个主要 因素。
数旁以一个*表示；积差相关结果达0.01显著水平，相关
系（∑σi2）/ σt2]}
k：尺度中项目的数量。
Σi2：所有受访者在项目 i 之分数的变异数 （i=1,2,…,k）。 Σt2：所有受访者总分的变异数， 每一位受访者的总分是指该受访者在各项目之分数的总和。
信度
测验信度越高，表示测验结果越可信，但也无法期望两 次测验结果完全一致，信度除受测验质量影响外，亦受 很多其它受测者因素的影响，故没有一份测验是完全可
靠的。信度只是一种程度上大小的差别而已。一致性高
的问卷便是只同一群人接受性质相同题型相同目的相同 的各种问卷测量后，在各衡量结果间显示出强烈的正相 关。稳定性高的测量工具则是指一群人在不同时空下接 受同样的衡量工具时，结果的差异很小。
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。