spss数据分析教程之spss信度分析和效度分析
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。
SPSS信度、效度分析
· 一般将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半 · 适合于态度、意见等问卷
· 4、 α信度系数
·克朗巴哈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。
• 第九章 信度、效度分析
· 第一节 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），它的功用 在于检验测量本身是否稳定。
·信度是可靠性，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。
·复本相关法是测验信度的一种很好方法，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。
· 3、折半信度法（内在一致性系数跨项目的一致性） · 与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测。 ·是指将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进
而估计整个调查项目的信度。 ·最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使两半
· 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。
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KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.657Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636df465 Sig..000由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显着性水平为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。
2.2 因子分析结果在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下：表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %18.75228.23128.2318.75228.23128.231 4.93715.92615.9262 3.25910.51438.745 3.25910.51438.745 3.76612.14828.0743 2.7158.75847.503 2.7158.75847.503 2.9969.66637.7404 2.2867.37454.877 2.2867.37454.877 2.7148.75646.4965 1.516 4.89159.768 1.516 4.89159.768 2.5848.33554.8316 1.342 4.32864.096 1.342 4.32864.096 2.076 6.69761.5287 1.252 4.03868.134 1.252 4.03868.134 1.709 5.51167.0408 1.053 3.39871.532 1.053 3.39871.532 1.393 4.49271.5329.958 3.08974.62010.880 2.84077.46111.762 2.45979.92012.714 2.30282.22213.684 2.20784.42914.623 2.01186.44015.580 1.87088.30916.509 1.64289.95117.449 1.44991.40018.394 1.27292.67219.342 1.10493.77720.289.93494.71021.276.89295.60222.258.83396.43523.204.65997.09424.184.59297.68625.171.55298.23926.148.47898.71727.121.39199.10828.101.32599.43329.079.25499.68730.058.18699.87331.039.127100.00提取方法：主成份分析。
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：表一信度分析表类别Cronbach's Alpha项数整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795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。
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析范文
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：表一信度分析表类别Cronbach's项数Alpha整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795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。
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信度、效度教程
的问题尽可能有一致性。 ▪ 一般将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半 ▪ 适合于态度、意见等问卷
。
▪ 4、 α信度系数
▪ 克朗巴哈α系数〔Cronbach α〕：1951年Cronbach提出 α系数，抑制局部折半法的缺点，为目前社会科学研究最 常使用的信度。
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的一种很好方法，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。
。
▪ 3、折半信度法〔内在一致性系数跨工程的一致性〕 ▪ 与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测。 ▪ 是指将调查工程分为两半，计算两半得分的相关系数，进
▪ 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
。
▪
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
。
量表内工程之间 显示题项间的相关矩阵
。
。
0.773表示假设删除内向性题，此量表的α值由0.790降到0.773 0.802表示假设删除支配性题，此量表的α值由0.790上升到0.802
▪ 量测一组同义或平行测验总和的信度，如果尺度中的所 有工程都在反映一样的特质，那么各工程之间应具有真实 的相关存在。假设某一工程和尺度中其它工程之间并无相 关存在，就表示该工程不属于该尺度，而应将之剔除。
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7、不同工作时间人群在各个维度上的差异分析
表29
描述
N
均值
标准差
标准误
均值的 95% 置信区间
极小值
极大值
下限
上限
职业倦怠
3年以下
23
.204
.659
24
.184
.592
25
.171
.552
26
.148
.478
27
.121
.391
28
.101
.325
29
.079
.254
30
.058
.186
31
.039
.127
提取方法：主成份分析。
根据表三方差贡献率分析表可以知道，具备信度的31个问题一共可以提取8个主成分，这8个主因子解释的方差占到了将近%，由此我们可以认为，这次提取的8个公因子在充分提取和解释原变量的信息方面比较理想。
.657
Bartlett 的球形度检验
近似卡方
df
465
Sig.
.000
由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为，并且通过了显着性水平为的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
因子分析结果
在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下：
表三 方差贡献率
解释的总方差
成份
初始特征值
主成分四：包含心理资本1、心理资本2、心理资本3、心理资本4、心理资本5这5个题项，说明主成分四是反映心理资本维度中工作情绪方面的主因素。其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第四大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第四大。
主成分五：包含心理资本6、心理资本7、心理资本8这3个题项，说明主成分五是反映心理资本维度中工作状态方面的主因素。其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第五大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第五大。
±
±
我们可以从上表中看出，男女性别不同，在职业倦怠、心里资本、组织气氛上是没有明显差异的。但是不同性别在总体幸福感上存在显着差异。具体差异情况见下图：
女性在总体幸福感上的均分显着高于男性在总体幸福感上的均分，说明女性的总体幸福感普遍高于男性。
2 不同年龄在各个维度上的差异分析
表19
描述
N
均值
标准差
极小值
2
总数
63
组织气氛
A.高中（中专）及以下
8
大专
18
本科
35
研究生及以上
2
总数
63
总体幸福感
A.高中（中专）及以下
8
大专
18
本科
35
研究生及以上
2
总数
63
表22
单因素方差分析
平方和
df
均方
F
显着性
职业倦怠
组间
3
.355
组内
59
总数
62
心理资本
组间
3
.491
.690
组内
59
总数
62
组织气氛
组间
3
.036
3
.328
组内
59
总数
62
总体幸福感
组间
3
.352
组内
59
总数
62
有表23、24可以看出， 党派的不同，被调查人群在职业倦怠、心理资本、组织气氛、总体幸福感上是无明显差异的。
5、不同婚姻状况在各个维度上的差异分析
表25
描述
N
均值
标准差
标准误
均值的 95% 置信区间
极小值
极大值
下限
上限
职业倦怠
未婚
23
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，再用对其进行效度分析。
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
KMO 和 Bartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
极小值
极大值
下限
上限
职业倦怠
0个
31
.89659
1个
30
2个及以上
2
.97500
总数
63
.69732
心理资本
0个
31
.69665
1个
30
.72791
2个及以上
2
总数
63
.51212
组织气氛
0个
31
.78991
1个
30
.77088
2个及以上
2
总数
63
.55315
总体幸福感
0个
31
.33691
1个
30
.47904
提取平方和载入
旋转平方和载入
合计
方差的 %
累积 %
合计
方差的 %
累积 %
合计
方差的 %
累积 %
1
2
3
4
5
6
7
8
9
.958
10
.880
11
.762
12
.714
13
.684
14
.623
15
.580
16
.509
17
.449
18
.394
19
.342
20
.289
.934
21
.276
.892
22
.258
.833
组内59总数 Nhomakorabea62总体幸福感
组间
3
.372
组内
59
总数
62
由表21、22可知，学历的不同的被调查人群在职业倦怠、心理资本、总体幸福感上是无明显差异的。不同学历的被调查人群在组织气氛维度上存在显着差异，具体差异情况见下图：
学历越高组织气氛得分越低，说明学历高的人群需要加强沟通。
4、不同党派在各个维度上的差异分析
差异性分析
1、不同性别在各个维度中的差异分析
表17
组统计量
性别
N
均值
标准差
均值的标准误
职业倦怠
男
8
女
55
.76008
心理资本
男
8
女
55
.53814
组织气氛
男
8
.89959
女
55
.60979
总体幸福感
男
8
.73307
女
55
.31452
表18
性别
男
女
t值
P值
职业倦怠
±
±
心理资本
±
±
组织气氛
±
±
总体幸福感
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以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在以上，是不错的；一般认为试卷信度在至以内是合理的，如果信度系数低于，则此问卷的调查结果就不可信了。
主成分二：包含组织氛围4、组织氛围5、组织氛围6、组织氛围7、组织氛围8这5个题项，说明主成分二是反映组织氛围维度中学校氛围的主因素。其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第二大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第二大。
主成分三：包含职业倦怠7、职业倦怠8、职业倦怠9、职业倦怠10这4个题项，说明主成分三是反映个人成就感的主因素。其方差贡献率是%，是8个主成分中贡献第三大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第三大。
表四 旋转后的因子载荷矩阵
旋转成份矩阵a
成份
1
2
3
4
5
6
7
8
职业倦怠1
职业倦怠2
职业倦怠3
职业倦怠4
职业倦怠5
职业倦怠6
职业倦怠7
职业倦怠8
职业倦怠9
职业倦怠10
心理资本1
心理资本2
心理资本3
心理资本4
心理资本5
心理资本6
0601
心理资本7
心理资本8
组织氛围1
组织氛围2
组织氛围3
组织氛围4
组织氛围5
14
26-30岁
24
31-35岁
9
36-45岁
11
46岁及以上
5
总数
63
表20
单因素方差分析
平方和
df
均方
F
显着性
职业倦怠
组间
4
.161
组内
58
总数
62
心理资本
组间