SPSS 中信度检验：修正后的项与总计相关性怎么得到

原创于 2025-04-22 13:22:28 发布 · 1.6k 阅读

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在数据科学和统计分析的世界里，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广受欢迎的软件工具。无论是学术研究还是商业数据分析，它都扮演着不可或缺的角色。然而，许多初学者在使用SPSS进行信度检验时，常常被“修正后的项与总计相关性”这个概念所困扰。这篇文章将带你深入探讨如何在SPSS中获取这一关键指标，并解释其重要性和应用场景。

你是否曾经在处理问卷数据时，发现某些问题的回答与其他问题存在显著差异？或者你是否想知道某一问题是否应该保留在你的问卷中？通过修正后的项与总计相关性，你可以有效地评估每个项目的独立性和对整体问卷质量的影响。那么，究竟该如何在SPSS中获得这一指标呢？让我们一起来看看吧！

什么是信度检验？

信度检验是衡量测量工具一致性的重要手段。具体来说，它用于评估同一测量工具在不同时间或不同条件下的一致性程度。在问卷调查中，信度检验可以帮助我们判断问卷的各个题目是否能够稳定地反映同一个构念。常用的信度系数包括Cronbach’s Alpha、KR-20等。

为什么需要修正后的项与总计相关性？

修正后的项与总计相关性（Corrected Item-Total Correlation, CITC）是指某个项目得分与其他所有项目总分之间的相关性，排除该项目自身的得分。这一指标有助于识别那些与总体得分不一致的问题，从而帮助我们改进问卷设计，提高问卷的整体信度。

如何在SPSS中进行信度检验？

要计算修正后的项与总计相关性，首先需要在SPSS中执行信度分析。以下是详细步骤：

步骤1：准备数据

确保你的数据已经导入到SPSS中，并且变量名称清晰明了。例如，如果你有一份包含10个题目的问卷，你应该有10个对应的变量。

步骤2：选择分析菜单

点击顶部菜单栏中的 Analyze -> Scale -> Reliability Analysis。

步骤3：设置选项

在弹出的对话框中，将所有题目变量移至 Items 框内。接下来，在 Statistics 子菜单中勾选以下内容：

Scale if item deleted
Corrected item-total correlations

点击 Continue 并运行分析。

步骤4：解读结果

分析完成后，SPSS会生成一个详细的输出表格。重点关注以下几个部分：

Cronbach’s Alpha：表示整个量表的内部一致性。
Item-Total Statistics：这里包含了每个项目的修正后的项与总计相关性。

深入理解修正后的项与总计相关性

修正后的项与总计相关性反映了单个题目与其他所有题目总分之间的关系。一般而言，较高的相关性意味着该题目对整体构念有较好的贡献；反之，则可能表明该题目存在问题，需要进一步审查或删除。

根据经验法则，当某题目的CITC值低于0.3时，建议考虑将其从问卷中剔除。此外，如果某个题目被删除后Cronbach’s Alpha显著增加，这也暗示该题目可能不适合当前的量表结构。

实例解析

为了更好地说明上述概念，我们以一个假设的客户满意度调查为例。假设我们有如下五个题目，分别考察客户对公司产品质量、服务水平、价格合理性等方面的满意度：

题目编号	描述
Q1	对产品的质量感到满意吗？
Q2	对提供的服务感到满意吗？
Q3	认为产品的价格合理吗？
Q4	对公司的品牌形象感到满意吗？
Q5	是否愿意推荐给朋友？

通过SPSS进行信度分析后，我们得到了如下的修正后的项与总计相关性：

题目编号	CITC
Q1	0.78
Q2	0.65
Q3	0.42
Q4	0.71
Q5	0.59

从上表可以看出，Q3的CITC相对较低，仅为0.42。这可能意味着客户对于价格合理性的评价与其他方面存在一定偏差，或者该题目本身存在表述不清等问题。此时，我们可以考虑重新审视这个问题，必要时进行修改或替换。

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