SPSS检测问卷信度

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2. 检测问卷信度

  • 点击分析-刻度-可靠性分析

  • 项设置:选择要分析的项目,点击到右侧进行分析,模型选择Alpha,标度标签自定义信息
  •  点击统计设置

点击确定进行分析

分析结果:查看其中的Alpha数值。基于标准化项的克隆巴赫 Alpha 系数同样为 0.962,这是一个非常高的值。通常来说,克隆巴赫 Alpha 系数大于 0.7 被认为是可接受的信度水平,而大于 0.9 则表明问卷具有极高的内部一致性和可靠性。。

 

### SPSS 中的信度和效度分析 #### 一、信度分析 信度是指测量工具的一致性和稳定性。在外在信度方面,主要关注的是问卷在不同时间点上的结果一致性[^1]。而在内在信度上,则更注重于评估问卷内部各个目之间的关联性及其是否共同反映某一特定概念[^2]。 在SPSS中执行信度分析的具体操作如下: 1. **打开数据文件并选择变量** 首先,在SPSS界面加载已有的调查问卷数据集。接着转到菜单栏依次点击 `Analyze` -> `Scale` -> `Reliability Analysis...` 2. **设置模型参数** 将待检测的相关题目拖入右侧窗口作为“Items”。随后确认选用Cronbach's Alpha系数来衡量整体量表的内在一致性水平。此步骤可通过勾选默认选完成。 3. **运行分析命令** 完成上述配置之后按下OK按钮即可生成报告。其中重点关注Alpha值大小,一般认为大于0.7表示具有较好的可靠程度。 ```python # Python伪代码示例展示逻辑流程而非实际可执行语句 def spss_reliability_analysis(dataframe, items_list): """ Perform reliability analysis on given dataset with specified item list. Parameters: dataframe (DataFrame): The input data containing survey responses. items_list (list of str): List specifying which columns/items to include in the analysis. Returns: float: Cronbach's alpha value indicating internal consistency. """ result = perform_spss_operation('Reliability', {'items': items_list}) return extract_alpha_value(result) ``` --- #### 二、效度分析 效度指的是测量工具能够准确无误地捕捉目标属性的能力。结构效度(structural validity)可以通过探索性因子分析(EFA)或者验证性因子分析(CFA)加以证实[^3]。 以下是基于EFA实现效度检验的过程概述: 1. **启动因子分析功能模块** 同样从顶部导航进入路径:`Analyze` -> `Dimension Reduction` -> `Factor...`. 2. **定义输入要素与提取方式** 把所有候选维度加入至Variables框内;对于方法部分推荐采用Principal Component Analysis(PCA),同时指定Kaiser标准保留特征根超过1的成分. 3. **审查旋转后的载荷矩阵** 经过Varimax正交变换处理后获得简化版模式图谱,借此判定每个观测归属于哪个潜在因子类别下最为合适. 若发现存在交叉负荷现象严重的情况则需重新审视原始命题设计合理性。 4. **综合评判各指标数值表现情况** 包括但不限于累计解释方差比例、Bartlett球形检验p-value小于显著性阈值以及KMO样本适切性测度接近理想区间等多重考量因素综合作出最终结论. --- ### 结论总结 通过以上介绍可以看出,在SPSS软件平台上既可以便捷高效地实施关于心理测评工具质量保障方面的两核心工作—即信度测试与效度认证活动。前者着重体现重复施测条件下得分间保持高度吻合状态的可能性高低状况;后者更多偏向探讨理论构念映射关系成立与否的事实真相揭示过程。
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