效度分析具体示例与步骤

效度分析是评估问卷或量表是否能够准确测量所研究概念的重要步骤。以下是使用SPSSAU(在线SPSS)进行效度分析的具体示例和步骤。

示例背景

假设我们有一个包含14个题项的量表，这些题项分为4个维度，每个维度对应3-4个题项。我们希望验证这些题项是否能够有效测量这4个维度。

具体步骤

1. 数据准备
   • 将数据导入SPSSAU(网页SPSS)平台，确保每个题项的数据完整且格式正确。
2. 选择效度分析模块
   • 在SPSSAU仪表盘中，依次选择【问卷研究】→【效度】模块。
3. 设置分析项
   • 将标题框内【c1】～【c14】题变量全部选中后拖拽至右侧的【分析项(量表)】分析框内。
4. 设置维度个数
   • 在分析框上方的【维度个数设置】下拉列表中选择【维度个数设置(自动)】，即按特征根大于1的标准提取公因子。
5. 开始分析
   • 单击【开始分析】按钮，SPSSAU将自动进行效度分析。
6. 分析KMO值
   • 首先查看KMO值。如果KMO值高于0.8，说明数据非常适合提取信息；如果介于0.7~0.8，说明数据适合提取信息；如果介于0.6~0.7，说明数据比较适合提取信息；如果小于0.6，说明数据不适合提取信息。
7. 检查题项与因子的对应关系
   • 查看因子分析结果，检查题项与因子的对应关系是否与研究预期基本一致。如果对应关系良好，说明效度良好。
8. 删除不合适的题项
   • 如果某些题项的共同度值低于0.4，或者题项与因子的对应关系与预期严重不符，考虑删除这些题项。
9. 重复分析
   • 重复上述步骤，直至KMO值达标，且题项与因子的对应关系与预期基本吻合。
10. 总结分析结果
    • 对分析结果进行总结，确认量表的效度是否达到研究要求。

示例结果

假设分析结果显示KMO值为0.85，说明数据非常适合提取信息。因子分析结果显示14个题项与4个维度的对应关系与研究预期基本一致，且所有题项的共同度值均高于0.4。因此，可以认为该量表具有良好的效度。

通过以上步骤，您可以在SPSSAU(在线SPSS)平台上轻松完成效度分析，确保您的研究数据具有科学性和可靠性。