问卷 量表 信效度检验的软件实现 SPSSAmos
SPSS与AMOS的结合使用_详解
表14-3 行動加值服務的 衡量模型分析表
表14-4 行動加值服務的 結構模型分析表
除了圖14-17與表14-3與表14-4外，所有AMOS還需報告卡方值 與其它配合度的指標，在本例中，卡方值為37.668，df為17，P 為.003，亦即模型不成立，此外，GFI為.885，AGFI為.757，皆 代表觀察資料與理論模型並不配合。
迴歸係數輸出可知四個潛在變數的衡量模型皆成立。 外生變數知識與價值觀對內生變數工作績效有顯著影響，
但滿意度對績效則無顯著影響。
四、其它範例— 工作績效的結構方程模型
圖14-31 學術表現與吸引力相互影響的非遞迴路徑模型(1/2)
圖14-31 學術表現與吸引力 相互影響的非遞迴路徑模型(2/2)
(標準化估計)
表14-9 3G通訊系統採用意願的 飽和模型路徑係數分析表
表14-10 3G通訊系統採用意願的 飽和模型的效果分析表
三、CRM系統採用意願的 路徑分析
圖14-28 CRM績效 的SEM 研究架構
公司規模雖然不能直接影響CRM績效，但透過CRM實施程 度，公司規模還是可以間接影響CRM績效。
SPSS的AMOS系統
一、操作步驟 二、結果輸出 三、結果製表與解釋
SPSS的AMOS系統
❖ 目前可以執行結構方程模型最有名的軟 體，主要有LISREL模型，與SPSS的外 掛軟體AMOS，SAS系統內也包含SEM 的功能。
❖ AMOS則提供相當友善的圖形介面，以 圖形來直接建立結構方程模型，它可以 讀取SPSS的資料檔，兩者可以相整合 。
（五）設定輸出結果 與
執行計算 ❖ 可透過 圖示按鍵，設定所需的輸出結果或估計值，點
選該按鍵後會出現Analysis Properties（分析屬性）對話框 ，選擇Output表單可勾選需要的輸出結果。
SPSS与AMOS软件的操作应用
SPSS与AMOS软件的操作应用作业：SPSS15.0与Amos7.0软件的操作应用学院：数计学院专业：学科教学（数学）姓名:杨仕刚学号：4201130000029作业要求：根据已知的一组试题的测量结果，用SPSS15.0和Amos7.0软件进行分析，计算出测量题目的难度及区分度。
一、数据转换：1、要求：将a1 、a5 、a7、a10变量中的5、4、3、2、1分别转化为1、2、3、4、5。
2、操作简述：（1）用SPSS15.0打开数据raw.sav。
运用转换工具进行数据转换，如图所示：（2）选择转换变量，设置新旧转换值完成转换：（3）转换成功，前后数据对比：（以前十行为列如图所示）(此图为转换前) (此图为转换后)二、难度的计算。
1、求出变量a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,a10的难度。
2、操作简述：（1）分析数据，并求出各变量的平均值。
（求取结果如图所示）Descriptive StatisticsN Minimum Maximum MeanStd. Deviationa1 3000 1 5 3.81 .672 a2 3000 1 5 3.53 1.092 a3 3000 1 5 4.21 .900 a4 3000 1 5 4.02 .795 a5 3000 1 5 3.72 .742 a6 3000 1 5 3.81 1.067 a7 3000 1 5 3.62 .734 a8 3000 1 5 3.53 .844 a9 3000 1 5 3.75 1.017 a10 3000 1 5 3.37 1.040 Valid N (listwise) 3000（2）用计算公式P=_X/A (_X为平均数，A为题目分值)求难度。
将上表中的数据导入SPSS15.0，整理后求出难度。
（如图所示）X A P a1 5.00 3.81 .76a2 5.00 3.53 .71a2 5.00 4.21 .84a4 5.00 4.02 .80a5 5.00 3.72 .74a6 5.00 3.81 .76a7 5.00 3.62 .72a8 5.00 3.53 .71a9 5.00 3.75 .75a10 5.00 3.37 .67三、求测试中各题目的区分度。
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。
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。
SPSS与AMOS软件的操作应用
作业：SPSS15.0与Amos7.0软件的操作应用学院：数计学院专业：学科教学（数学）姓名:杨仕刚学号：4201130000029作业要求：根据已知的一组试题的测量结果，用SPSS15.0和Amos7.0软件进行分析，计算出测量题目的难度及区分度。
一、数据转换：1、要求：将a1 、a5 、a7、a10变量中的5、4、3、2、1分别转化为1、2、3、4、5。
2、操作简述：（1）用SPSS15.0打开数据raw.sav。
运用转换工具进行数据转换，如图所示：（2）选择转换变量，设置新旧转换值完成转换：（3）转换成功，前后数据对比：（以前十行为列如图所示）(此图为转换前) (此图为转换后)二、难度的计算。
1、求出变量a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9,a10的难度。
2、操作简述：（1）分析数据，并求出各变量的平均值。
（求取结果如图所示）Descriptive StatisticsN Minimum Maximum MeanStd. Deviationa1 3000 1 5 3.81 .672 a2 3000 1 5 3.53 1.092 a3 3000 1 5 4.21 .900 a4 3000 1 5 4.02 .795 a5 3000 1 5 3.72 .742 a6 3000 1 5 3.81 1.067 a7 3000 1 5 3.62 .734 a8 3000 1 5 3.53 .844 a9 3000 1 5 3.75 1.017 a10 3000 1 5 3.37 1.040 Valid N (listwise) 3000（2）用计算公式P=_X/A (_X为平均数，A为题目分值)求难度。
将上表中的数据导入SPSS15.0，整理后求出难度。
（如图所示）X A P a1 5.00 3.81 .76a2 5.00 3.53 .71a2 5.00 4.21 .84a4 5.00 4.02 .80a5 5.00 3.72 .74a6 5.00 3.81 .76a7 5.00 3.62 .72a8 5.00 3.53 .71a9 5.00 3.75 .75a10 5.00 3.37 .67三、求测试中各题目的区分度。
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，问卷是一种常用的数据收集工具。
然而，为了确保问卷所收集到的数据准确、可靠且有效，我们需要进行信效度分析。
SPSS 作为一款功能强大的统计分析软件，为我们提供了便捷的方法来评估问卷的质量。
首先，让我们来理解一下什么是信度和效度。
信度简单来说，就是指测量结果的稳定性和一致性。
如果我们用同一把尺子去测量同一个物体，每次测量的结果都应该差不多，这就说明尺子具有良好的信度。
在问卷中，如果同一个被调查者在不同时间或不同情境下回答相同的问题，结果应该相似；或者不同的调查者对相同问题的回答应该具有一致性。
效度则是指测量工具能够准确测量出我们想要测量的概念或特质的程度。
例如，我们想要测量一个人的数学能力，如果我们的问卷全是关于语文知识的，那就无法有效地测量出数学能力，说明问卷没有效度。
那么，SPSS 中如何进行信度分析呢？常见的方法有重测信度、复本信度、内部一致性信度等。
重测信度是在不同时间对同一组被试进行测量，然后计算两次测量结果的相关性。
比如，我们在两周后让同一批被调查者再次回答相同的问卷，然后用 SPSS 计算两次结果的相关系数。
复本信度则是使用两个平行的问卷（即内容相似但题目不同）对同一组被试进行测量，同样计算相关系数。
内部一致性信度是最常用的方法之一，其中包括克朗巴哈系数（Cronbach's alpha）。
假设我们的问卷中有多个题目用于测量同一个概念，比如测量消费者满意度，有 5 个相关的问题。
通过计算这些题目的得分之间的一致性，来判断问卷的内部一致性信度。
在 SPSS 中，我们可以通过选择“分析” “刻度” “可靠性分析”来进行操作。
接下来，我们谈谈效度分析。
效度分为内容效度、结构效度和效标效度。
内容效度主要依靠专家的判断，确保问卷中的题目涵盖了我们想要测量的内容。
结构效度通常通过探索性因子分析和验证性因子分析来评估。
探索性因子分析可以帮助我们找出问卷中潜在的结构或因子。
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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6
6；7；8
积极结果
7
16；17；18；19；20 消极结果
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。
• 整理好两次收集的数据，根据数据类型选
将两次数据整理到一起
正 态 性 检 验
“分析—描述统计—描述”
正 态 性 检 验
Item1 Item1B Item2 Item2B Item3 Item3B Item4 Item4B Item5 Item5B Item6 Item6B Item7 Item7B Item8 Item8B Item9 Item9B Item10 Item10B Item11 Item11B Item12 Item12B Item13 Item13B Item14 Item14B Item15 Item15B
独立性假设不成立，适合做探索性因子分析。
解释的总方差
成份
初始特征值
提取平方和载入
合计
方差的 %
累积 %
合计
方差的 %
1
7.906
24.707
24.707
7.906
24.707
2
3.859
12.061
36.768
3.859
12.061
3
2.004
6.261
43.029
2.004
6.261
4
1.846
.833
计算偏度(Skew.1n0e0ss)和峰.4度27(Kurto-s.i8s7)7 ，
.833
-.086
.427
-.991
.833
当它们.接02近9 0时，.为42正7 态。 -.025
.833
.123
.427
-.065
.833
-.602
.427
.138
.833
-.477
.427
-.025
.833
.427
1.269
.833
.000
.427
-.632
.833
-.032
.427
-.773
.833
-.784
.427
.730
.833
-.707
.427
.308
.833
-.766
.427
1.144
.833
-.862
.427
1.241
.833
-.280
.427
-.623
.833
-.032
.427
-.773
..60107；01 7；8
.768 .568
-.028 -.104
6；7；8..025216
-.023 .162
-..12106812；17；18..50；6756 19；20
.013 .818
16；17；-..00113280 ；19；2-0..1；0334221；28
.169
.020
.797
.006
三、软件实现—信度分析
• 重测信度： Spearman相关 – 可以先小样本n1测试一次，两周后所有小样本 再测一次，随后再进行大样本的调查。 – 或者大样本n2所有数据收集好，2周后在大样 本中随机抽取一小部分人进行“调分查析-相关-双变量相关” – 整理好两次收集的数据，进行相关分析
三、软件实现—重测信度分析
三、软件实现—Cronbach 系数
“分析-度量-可靠性分析”
整体量表的Cronbach =0.884
三、软件实现—内容效度
条目 Item 1 Item 2 Item 3 ……… Item 32
专家评分表 翻译等价性 12345 12345 12345
12345
文化适应性 12345 12345 12345
“分析-降维-因子分析”
探 索 性 因 子 分 析
探
索
性
因
子
“描述”勾选KMO和
分
Bartlett球形检验
析
探 索 性 因 子 分 析
“抽取”： 特征根1
探 索 性 因 子 分 析
“旋转”： 最大方差法 最大收敛迭代次数：系统默认25
探
索
性
因
子
分
“选项”： 按大小排列
析
探 索 性 因 子 分 析
.074
.441
.066
.640
.009
.095
.180
-.150
条目.628转移 .292
.061
.257
-.161
.541
.293
.021
.071 27：“.时046间周期性.135”---“情.85感8 表征”.022
.091
.053
.087
.840
.063
.316 28：“.时216 间周期-性.01”7 ---“消.71极7 结果”.173
维度 1
2
3 4 5 6 7
旋转成份矩阵a 成份
2
3
4
5
6
.060 .043
原量--..1104表53
.128 .102
..100728汉化量表..001488
..92252；09 13；25；--..00442076；29
.106 .044
9；13；..20150485；26；29；..10099127
二 、软件实现
二 、软件实现
• 自我感知老化问卷 32条目，7个维度
维度
原量表
1
9；13；25；26；29
维度 情感表征分量表
2
21；22；23；24
消极控制分量表
3
10；11；12；14；15 积极控制分量表
4
1；2；3；4；5
急慢性时间性分量表
5
27；28；30；31；32 周期时间性分量表
一、相关概念—效度
内容效度
➢（content-related validity）指量表的各条目是否测 定了希望测量的内容，即测定对象对问题的理解和回答是 否与条目设计者希望询问的问题一致。 ➢专家打分法
一、相关概念—效度
内容效度 结构效度
➢结构效度（construct validity ）：指测量值与理 论上的某种结构之间的对应程度；即测验的结果是否 能证实或解释某一理论的假设或构想，解释的程度如 何。 ➢没有金标准，需要用调查数据来进行探索性和验证 性因子分析。
.632
-.142
.188
.103
.147
..16316；28 2；3；4..11；6794 5
.112 .039
1；2；3..；2114654；5
.096 .326
-..20017585；28；30..88；7548 31；32
.005 .023
30；31；-..00320723
-.027 -.006
➢ 一般要求0.7以上。
一、相关概念—信度
重测信度
信度系数
➢（Cronbach’s coeffient）：内部一致性，取 值0-1，越接近1信度越高。 ➢适用于态度、意见类量表。 ➢一般要求0.7以上。
一、相关概念—信度
重测信度
信度系数
折半信度
➢（split-half reliability）： 调查项目分为两半，计算两半得分 的相关系数，属于内部一致性。 ➢问卷两部分的内容性质、难易程度、题目数要尽量一致。有反 向计分的需要逆向处理。 ➢不适用于事实性问卷如年龄、性别；适用于态度、意见类量表。
12345
13.. 某条条目目内翻容译效等度价=（性该的条专目家翻打译分等均价值性=该专条家目打翻分译均值+该条目 等价性文专化家适打应分性之专和家/打专分家均数值）/2
42.. 总某问条卷目内文容化效适度应=性所的有专条家目打效分度均的分均=数该条目文化 适应性专家打分之和/专家数
三、软件实现—结构效度
量表信效度检验及软件实现
主要内容
一、相关概念 二、软件操作
一、相关概念
一、相关概念—信度
• 信度：即可靠性，是指在相同条件下，采 用相同方法所得结果的稳定性。
重测信度
➢（test-retest reliability）：同一问卷对同一调查
对象在尽可能相同的情况下重复进行测量。
➢ 两次间隔2-4周为宜。
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
-.914
.833
-.105.427Fra bibliotek-.744
5.769
48.798
1.846
5.769
5
1.632