SPSS信度分析
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。
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信度分析
spss信度分析SPSS信度分析在社会科学研究领域中，信度是指测量工具或问卷的稳定性和可靠性。
信度分析是通过统计方法来评估研究工具的测量精度，从而确定测量结果的可靠程度。
SPSS（统计包括计算机科学）是一款常用的统计分析软件，提供了多种方法来进行信度分析。
本文将介绍SPSS中常用的信度分析方法及其应用。
一、信度分析的概念信度是指测量工具或问卷在不同测量时间、不同测量者或不同评分方式下，得到相似结果的能力。
在社会科学研究中，一个测量工具如果具有较高的信度，意味着在重复使用时，可以得到稳定一致的结果。
因此，信度是保证研究结果可靠性的重要指标之一。
二、常用的信度分析方法在SPSS中，常用的信度分析方法有内部一致性信度分析和重测信度分析。
1. 内部一致性信度分析内部一致性信度分析是通过评估问卷或测量工具中各项指标之间的相关性来确定测量工具的一致性和稳定性。
常用的内部一致性信度分析方法包括Cronbach's α系数和因子分析。
Cronbach's α系数是评估测量工具内部一致性的常用指标，该系数介于0和1之间，数值越大代表测量工具的一致性越高。
在SPSS 中，可以通过计算Cronbach's α系数来评估测量工具的内部一致性。
因子分析是一种用于确定多个变量之间相关性的分析方法。
在信度分析中，也可以通过因子分析来评估测量工具的内部一致性。
通过因子分析，可以确定测量工具中的几个主要因素，从而评估测量工具的一致性。
2. 重测信度分析重测信度分析是通过对同一受试者在不同时间点进行重复测量，来评估测量工具的稳定性和可靠性。
常用的重测信度分析方法包括相关系数和可信度系数。
相关系数是一种用于测量两个变量之间相关性的指标。
在重测信度分析中，可以通过计算同一受试者在不同时间点的测量结果之间的相关系数，来评估测量工具的重测信度。
可信度系数是一种评估测量工具重复使用的一致性和稳定性的指标。
在SPSS中，可以通过计算可信度系数来评估测量工具的重测信度。
SPSS测量问卷信效度分析
SPSS测量问卷信效度分析一、信度分析信度指的是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。
换句话说，如果使用同一份问卷对同一批被试者在不同时间进行测量，或者由不同的研究者进行测量，得到的结果应该是相似的。
信度主要包括以下几种类型：1、重测信度重测信度是在不同时间对同一组被试者使用同一份问卷进行重复测量，然后计算两次测量结果之间的相关性。
如果相关性较高，说明问卷具有较好的重测信度。
然而，这种方法在实际操作中可能会受到一些因素的影响，比如被试者在两次测量之间的记忆、经历的变化等。
2、复本信度复本信度是使用两个内容、形式和难度等方面都相似的问卷（即复本）对同一组被试者进行测量，然后计算两个复本测量结果之间的相关性。
但编制高质量的复本问卷往往具有一定的难度。
3、内部一致性信度内部一致性信度是目前最常用的信度评估方法之一，其中最常见的是克朗巴哈α系数（Cronbach's Alpha）。
α系数的值介于 0 到 1 之间，一般认为α系数大于 07 表示问卷具有较好的内部一致性信度。
在 SPSS 中，计算克朗巴哈α系数的步骤如下：首先，将问卷数据录入 SPSS 软件。
然后，选择“分析” “度量” “可靠性分析”。
将需要分析的变量选入“项目”框中，点击“确定”即可得到克朗巴哈α系数的值。
二、效度分析效度指的是测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。
效度主要包括以下几种类型：1、内容效度内容效度是指问卷的内容是否能够涵盖研究主题的各个方面。
评估内容效度通常需要依靠专家的判断和经验。
2、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（如已经被证明有效的测量工具或实际行为表现）之间的相关性来评估效度。
如果相关性较高，则说明问卷具有较好的效标关联效度。
3、结构效度结构效度是通过检验问卷所测量的潜在结构与理论预期的结构是否一致来评估效度。
常见的方法有因子分析。
在 SPSS 中，可以使用因子分析来评估结构效度。
SPSS信度效度分析讲述
SPSS信度效度分析讲述SPSS是一款广泛应用于社会科学研究的统计分析软件，它可以进行信度和效度分析，以确保研究工具的稳定性和有效性。
下面将详细介绍SPSS中的信度和效度分析。
一、信度分析：信度是指研究工具（问卷、测验、量表等）在不同场景下的一致性和稳定性。
信度分析用于评估研究工具的测量误差，即工具所测量的内容与实际内容的一致程度。
常用的信度分析方法有内部一致性信度分析、平行性信度分析和稳定性信度分析。
1.内部一致性信度分析：内部一致性信度是指同一个测量工具中各项之间的相关程度。
一般使用Cronbach's Alpha系数来进行内部一致性信度分析，该系数的取值范围为0到1，数值越大表示工具的内部一致性越好。
SPSS软件可以计算Cronbach's Alpha系数，使用“Analyze- Scale- Reliability Analysis”菜单进入信度分析界面。
2.平行性信度分析：平行性信度是指两个工具（或两组题目）测量相同或类似内容时的一致性。
主要通过确定两个工具的相关系数来评估平行性信度。
在SPSS中，可以使用Pearson相关系数或Spearman相关系数来分析工具之间的平行性。
3.稳定性信度分析：稳定性信度是指同一个测量工具在不同时间或条件下的一致性。
一般使用重测法或分半法来进行稳定性信度分析。
重测法是在不同时间对同一样本进行两次测量，然后计算测量结果之间的相关系数。
分半法是将同一份问卷随机分成两部分，计算两部分得分之间的相关性。
在SPSS中，可以使用相关系数来计算稳定性信度。
二、效度分析：效度是指所使用的测量工具是否能真实、准确地反映研究对象的特征、状态或情况。
效度分析用于评估工具的有效性和准确性，常用的效度分析方法有内容效度分析、构效效度分析、判别效度分析和相关效度分析。
1.内容效度分析：内容效度是指测量工具能否涵盖所要评估的特征或特性。
通过专家评估来确定测量工具的内容效度，专家根据其领域知识和经验，对测量工具的题目进行评价和修改。
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。
SPSS信度效度分析讲述
SPSS信度效度分析讲述SPSS是一种常用的统计软件，常用于数据分析和统计建模。
其中，信度和效度是数据分析过程中核心的概念。
本文将介绍SPSS中信度和效度分析的基本知识和步骤。
一、什么是信度在心理学和教育学等社会科学领域，信度是指测量工具在不同情况下所得数据的稳定程度。
具体来说，当测量工具的信度越高时，数据测量所得的结果也越稳定准确。
为了保证测量工具的信度，通常需要对其进行信度分析。
二、SPSS中信度分析的步骤1. 准备数据在进行信度分析之前，需要准备好所有相关数据。
这里的数据通常指测量工具的各项指标或评估指标。
在SPSS中，可以将数据录入或导入软件中。
2. 进入信度分析页面在SPSS软件中，点击“分析”-“可靠性”-“信度分析”可打开信度分析页面。
3. 选择计算方法在信度分析页面中，可以选择计算方法。
常见的计算方法包括Cronbach's alpha、Kuder-Richardson等。
不同的计算方法支持不同类型的数据，选择合适的计算方法可以提高信度分析的准确性。
4. 选择指标在选择计算方法后，需要选择指标。
没有合适的指标将无法进行信度分析。
在SPSS中，可以通过将相关指标拖到指标列表中来选择指标。
5. 查看结果在选择指标后，SPSS会对数据进行信度分析，并显示分析结果。
对于不同的计算方法和指标，分析结果的形式不同。
常见的分析结果包括信度系数、标准误差等。
总结：在SPSS中，信度和效度是数据分析中两个非常重要的概念。
信度分析可以帮助我们确定测量工具的稳定性，从而提高数据的准确性。
效度分析可以帮助我们了解测量工具所测量的内容与实际内容的相关程度，从而提高测量工具的准确性。
对于需要进行数据分析的研究者来说，熟练掌握SPSS中的信度和效度分析方法是十分必要的。
spss信度分析
结果
结果
如果存在反向题目：SQB5, SQB6, SQB7（SQB7=8SBQ7r)
数据“technologyreadiness”：分析以下4个变量的信度：
（1）创新程度（INNOVATION） INV1 我常搜寻有关手机新功能的资讯 INV2 我喜欢学习手机的新功能 INV3 我常常向朋友分手机新功能的讯息 INV4 当有新的手机功能推出时，我通常是较先开始使用的
量表的信度分析包括：
内在信度分析：考察一组评估项目是否测量的是 同一特征。
外在信度分析：在不同的时间对同一批被评估对 象实施重复测量时，评估结果是否具有一致性。
1.克朗巴哈α（Cronbach’s α）系数 ⚫ 克朗巴哈 α大于0.9， 可认为量表的内在信度很高
⚫ 克朗巴哈 a 在0.8-0.9之间，认为量表的内在信度 可以接受
那一群人
（2）乐观程度（OPTIMISM） OPT1 我认为手机的新功能可以让我工作更有效率 OPT2 很多新功能可以协助我完成想要做的事 OPT3 新功能的使用让我生活更便利 OPT4 为了达到我的需求，我会使用手机的新功能
(3) 不适应感（DISCOMFORT) DIS1 手机新功能的说明常常是难懂的 DIS2 学习使用新功能的过程有时候是烦人的 DIS3 使用新功能的步骤通常是很复杂的 DIS4 新功能在使用上通常是不方便的 DIS5 就算店员或朋友教我新功能，我还是觉得有点难
⚫ 克朗巴哈 a 在0.7-0.8，认为量表设计存在一定的 问题，但有参考价值
2. 折半信度系数
⚫ 折半信度系数主要用于外在信度的评价， 同时也 可用在内在信度评价方面。
⚫ 基本思路：将量表一分为二后分别计算两部分的 克朗巴哈 a 系数， 进而对两部分量表的信度进 行比较。
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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。
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
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。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ类推。
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
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。
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
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
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。
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
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
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。
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
数旁以一个*表示；积差相关结果达0.01显著水平，相关
系数旁以两个*表示。
α＝[k/（k-1）]{1-[（∑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。
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
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