spss测调查问卷数据分析图-信度-效度
前测数据分析--信度和效度分析
第二节信度和效度分析一、信度分析与预测试数据分析方法一样，为了确保问卷的可靠性，先进行信度分析，信度检验指标在前面已详细述，在此不再述。
问卷信度分析如表4-2所示：表4-2：量表信度检验结果经过SPSS24.0数据统计软件分析得知个变量Cronbach's α均大于0.6，且组合信度在0.792以上，说明所有问卷都具备可靠性，能够较好的反应变量的真实情况。
二、效度检验（一）容效度为了确保调研问卷容的有效性，问卷量表通过文献研究先初步圈定问卷容，所用量表大多采用国外已经开发出的成熟量表，对于这部分量表，本文给予直接采用的方式，其余量表则是在前人研究的基础上，根据本文的研究目的和方向进行谨慎的拟定。
因此，本问卷具有容效度。
（二）结构效度在测量结构效度时，通常采用探索性因子分析。
在进行因子分析时，通常采用主成分分析法，主成分分析的目的在于利用变量间的线性组合来解释每个层面的方差，变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，以此类推，所以主成分分析法的步骤是，选取特征值大于1的因子，然后利用方差最大旋转法进行旋转，使得旋转后题目在各个因子的负荷量大小出现明显差异，大部分题目在每个公共因子中有一个差异较大的因子负荷量出现。
但在因子分析之前需要进行KMO值和Bartlett球形检验，只有当KMO>0.5且Bartlett球形检验的Sig.值小于0.05时，问卷才具有结构效度，才能够进行因子分析。
本研究中对三个量表进行的结构效度分析具体情况如下。
（1）虚拟品牌社群价值的效度检测1.1虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett球形检验在对虚拟品牌社群价值做因子分析之前，先做KMO值和Bartlett球形检验，检测结果如表4-3所示：表4-3：虚拟品牌社群价值的KMO值和Bartlett检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.901Bartlett的球形度检验近似卡方4892.820df 186Sig. .000通过对虚拟品牌社群价值量表的14个题项进行KMO检验和Bartlett球形检验，发现虚拟品牌社群价值量表的KMO值为0.901，表明各个变量之间的相关系数非常高，适合做因子分析，同时Sig.值为0.000<0.05，达到显著性水平，综上可以得出虚拟品牌社群价值量表适合做因子分析。
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信度效度教程
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。
第二节 效度分析
一、效度分析的基本概念 效度是指测量的有效性程度，是测量工具能测出所要测量特质的程度，即准确性、有用性。 以英文出统计学考题 英文作文题目让考生看不懂 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： 其一是项目所测量的是否真属于应测量的领域； 其二是测验所包含的项目是否覆盖了应测领域的各个方面； 其三是测验题目的构成比例是否恰当。
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
结束
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。 Cronbach α值在0和1之间 大于0.8表示内部一致性极好 在0.6-0.8之间表示较好 低于0.6表示内部一致性较差
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测调查问卷数据分析图,信度,效度
球形检验：KMO 和 Bartlett 的检验a取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.438Bartlett 的球形度检验近似卡方1413。
701df 630Sig. .000a. 基于相关公因子方差原始重新标度初始提取初始提取1.221 .973 1。
000 。
797 A31,5-非常同意;4—同意；3—不确定；4-不同意；5—非常不同意A21，5-非常同意；4—同意;3—1。
003 .727 1.000 .725 不确定;4-不同意；5—非常不同意A32,5—非常同意；4-同意；3—.872 。
408 1.000 。
468 不确定;4—不同意；5—非常不同意1。
331 。
915 1。
000 .688 A335—非常同意;4—同意；3—不确定；4—不同意；5—非常不同意1。
051 .364 1。
000 。
346 A115—非常同意；4—同意；3-不确定；4-不同意；5—非常不同意1。
167 。
994 1.000 .852 A345-非常同意；4—同意；3—不确定；4—不同意;5—非常不同意1.023 。
646 1.000 .631 A225-非常同意；4—同意；3-不确定;4—不同意；5-非常不同意1.128 .746 1。
000 。
662 A235—非常同意；4—同意；3—不确定；4—不同意；5—非常不同意信度：A维度:可靠性统计量Cronbach's Alpha 基于标准化项的Cronbachs Alpha 项数。
760 .759 10 B维度:可靠性统计量Cronbach's Alpha 基于标准化项的Cronbachs Alpha 项数。
594 。
594 9C维度：可靠性统计量Cronbach’s Alpha基于标准化项的Cronbachs Alpha 项数.820 .824 10 D维度：可靠性统计量总信度：可靠性统计量 Cronbach's Alpha 基于标准化项的Cronbachs Alpha项数。
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 。
SPSS统计分析-问卷的信效度检验
参数检验—单样本T检验
我能熟练地在互联网上搜索各种电子教学资源（如图片、文字和课件 等）。
我能熟练地根据教学内容的需要对下载的教学资源进行加工、处理 我能熟练地将加工后的资源组合形成教学课件
参数检验 —两独立样本T检验
2. 两独立样本T检验 两独立样本T检验：适用于两个群体平均数的差异检验。 特征：自变量是二分类别变量，依变量是连续变量。
研究方法——调查研究方法
问卷的信度检验
2.复本信度法。用两个不同形式的等价问卷，对同一组受访者进行测
量。两次测量结果间的相关性被用来评价问卷的信度。因此，属于等 值系数。
要求两次测量使用的问卷在内容、格式、难度和对应题项的提问 方向等方面要完全一致。
研究方法——调查研究方法
问卷的信度检验
3.折半信度法。将一份问卷拆为两部分，然后考察这两个部分测量结
其中的，平n均为数量。表中题项的总数，Si2 为第 i 题得分的题内方差，ST2 为 全部题项通总俗得的分讲的就方是差和。中心偏离的程度。用来衡量一批数据
的波α动系大数小评。价在的样是本量容表量中相各同题的项情得况分下间，的方一差致越性大，，属说于明内在一致性 系数。据这的种波方动法越适大用，于越态不度稳、定意。见式问卷（量表）的信度分析。
如果显著性差异值 >0.05,则查看“假设方
差相等行的值”
在T检验前需要进行两组的离 散状况是否相似的检验，当两 个群体的方差相同时，则称两 个群体间具有方差同质性。
如果显著性差异值 >0.05,则查看“假设方
差相等行的值”
例：不同性别的教师在生活压力、社会支持和身心倦怠感间是否有 显著差异。
英国著名统计学家皮尔逊 （K Pearson）跟随英国著名科学家 高尔顿（F Galton）在合作研究有关人类身高遗传问题的过程中， 提出了“回归”的概念以及积差相关分析方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
.883
1.000
.626
D225-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.810
.524
1.000
.647
D115-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.900
.512
1.000
.569
D125-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.796
-.291
.522
.737
-.269
.483
A225-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.379
.664
.229
.375
.656
.227
A235-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.123
-.850
.115
-.800
A125-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
-.539
-.155
B235-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
-.222
-.802
-.214
-.774
B335-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.789
-.346
.262
.673
-.295
.224
C335-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.611
.095
.115
.724
.113
.136
C135-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.283
.299
.128
.465
.305
.322
.138
.502
B115-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.411
.341
.339
.493
.409
.406
B225-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
基于标准化项的 Cronbachs Alpha
项数
.594
.594
9
C维度：
可靠性统计量
Cronbach's Alpha
基于标准化项的 Cronbachs Alpha
项数
.820
.824
10
D维度：
可靠性统计量
Cronbach's Alpha
基于标准化项的 Cronbachs Alpha
项数
.814
.325
.823
.147
.292
.739
.132
C225-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.504
.526
.579
.605
C235-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.213
.464
.230
.281
.612
.303
D235-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.667
.152
1.000
.227
B125-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.753
.441
1.000
.585
B135-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.866
.374
1.000
.431
B235-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.285
.293
.209
.332
.341
.243
B31，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
-.405
.628
.295
.487
-.341
.529
.249
.410
D225-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.437
.512
.259
.486
.569
.288
.115
.863
.118
.886
提取方法 :主成分分析法。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 7 次迭代后收敛。
信度：
A维度：
可靠性统计量
Cronbach's Alpha
基于标准化项的 Cronbachs Alpha
项数
.760
.759
10
B维度：
可靠性统计量
Cronbach's Alpha
1.174
.924
1.000
.787
C115-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.695
.462
1.000
.665
C125-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.538
.249
1.000
.464
D245-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.178
.156
.191
.243
.218
.191
.233
.298
B125-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.213
.098
.616
.246
.112
.710
B135-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
-.288
-.137
-.501
-.144
-.309
-.148
.788
.149
.798
.151
C245-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.642
.251
.113
.197
.710
.277
.125
.218
D135-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.594
.149
.122
-.249
.588
.148
.121
-.246
.629
.554
.445
.154
.581
.511
.411
.142
C115-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.592
.316
.093
.710
.379
.112
C125-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.413
.169
.218
.563
.231
.298
D245-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
1.328
.818
1.000
.616
C215-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
1.241
.813
1.000
.655
C225-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.756
.537
1.000
.709
C235-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
球形检验:
KMO 和 Bartlett 的检验a
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.438
Bartlett 的球形度检验
近似卡方
1413.701
df
630
Sig.
.000
a. 基于相关
公因子方差
原始
重新标度
初始
提取
初始
提取
A31，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.746
.315
1.000
.423
D21，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
1.256
.415
1.000
.331
C31，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.738
.212
1.000
.287
B31，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
D115-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.465
.448
.269
-.151
.490
.473
.283
-.160
D125-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.833
.127
-.237
.228
.723
.110
-.206
.198
C215-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
2
3
4
1
2
3
4
A31，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.901
.377
.815
.341
A21，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.388
.542
.513
-.137
.388
.542
.512
-.137
A32，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
1.331
.915
1.000
.688
A115-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
1.051
.364
1.000
.346
A345-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意