SPSS调查问卷信度分析【011-2期】

本文介绍了在使用SPSS进行调查问卷信度分析的方法,包括重测信度法、副本信度法、折半信度法和克朗巴哈信度系数法,强调了信度分析在确保问卷稳定性和可靠性中的重要性。内容涵盖了信度分析的基本原理和实际操作,适合于社会科学研究者和数据分析人员参考。
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在作调查问卷时,最看重的是调查问卷的科学性和有效性,如果一份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,如何检验设计好的调查问卷有效与否,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分析方法。
11.2.1 信度分析概述
1 使用目的
为了保证问卷具有较高的可靠性和有效性,在形成正式问卷之前,应当对问卷进行试测,并对试测结果进行信度和效度分析,根据分析结果筛选问卷题项,调整问卷结构,从而提高问卷的信度和效度。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分析方法。
2 基本原理
重测信度法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测,计算两次施测结果的相关系数,适用于事实式问卷,如性别、出生年月等在两次施测中不应有任何差异。重测信度法属于稳定系数。副本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷副本,计算两个副本的相关系数。副本信度属于等值系数。折半信度法是将调查项目分为两半,计算两半得分的相关系数,进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数,测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般适用于态度、意见式问卷的信度分析。
克朗巴哈信度系数法是评价的量表中各题得分之间一致性的,属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷的信度分析,是目前最常用的信度系数,其公式为
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### SPSS调查问卷信度和效度分析 #### 一、信度分析——Cronbach's Alpha系数计算方法 为了评估量表内部一致性,通常会采用Cronbach’s alpha作为衡量标准。该指标反映了多个项目间的一致性和稳定性,在0到1之间取值;数值越高表明目间的同质性越强。 在SPSS软件里执行此操作的具体流程如下: 进入`Analyze > Scale > Reliability Analysis...`菜单选项[^1]; 将待测变量移入右侧框内并确认已勾选“Alpha model”,点击OK按钮完成运算过程即可得到α系数的结果输出窗口显示最终得分情况以及各条目删除后的变化趋势图等辅助判断依据。 ```spss RELIABILITY /VARIABLES=var1 var2 var3 /SCALE('All items') ALL /MODEL=ALPHA. ``` 上述命令实现了对名为var1, var2 和 var3 的三个变量组成的测量工具整体可靠性的检验,并自动应用了默认模型即克隆巴赫阿尔法(Cronbach's Alpha)。 #### 二、效度分析——探索性因子分析(EFA) 当研究者希望验证所设计问卷结构的有效性时,则需借助于EFA来识别潜在维度及其构成要素之间的关系模式。以下是具体的操作指南: 通过路径`Analyze > Dimension Reduction > Factor...`启动因子提取向导界面; 选择欲参与建模的数据列送至Variables列表区; 设定旋转方式(建议选用Varimax正交变换),指定公因子数量范围后按下Continue键继续前进直至Finish结束整个处理环节从而获得一系列有关特征根、贡献率、载荷矩阵等方面的统计数据报告供后续解读参考之用。 ```spss FACTOR /VARIABLES var1 var2 var3 /MISSING LISTWISE /ANALYSIS var1 var2 var3 /PRINT UNIVARIATE INITIAL CORRELATION SIG DET KMO INV REPR AIC EXTRACTION ROTATION /FORMAT SORT BLANK(.30) /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PC /ROTATION VARIMAX /SAVE REG(ALL) /METHOD=CORRELATION. ``` 这段脚本用于开展基于皮尔逊积差相关阵的主成分分解算法下的因素挖掘工作,间还包含了缺失值排除策略制定、Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 测试实施细节说明等内容。
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