京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用spss软件进行信度分析_spss信度和效度分析_spss信度分析操作步骤
问卷的信度分析
一、概念:
1、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性,而非测验或量表本身;
2、信度值是指在某一特定类型下的一致性,非泛指一般的一致性,信度系数会因不同时间、不同受试者或不同评分者而出现不同的结果;
3、信度是效度的必要条件,非充分条件。信度低效度一定低,但信度高未必表示效度也高;
信度检验完全依赖于统计方法。
信度可分为:内在信度:对一组问题是否测量同一个概念,同时组成量表题项的内在一致性程度如何;常用的检测方法是Cronbach’s alpha系数。外在信度:对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致,再测信度是外在信度最常用的检验法。
二、信度指标:
1. 用信度系数来表示信度的大小。信度系数越大,表明测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度。学者DeVellis(1991)认为,0.60~0.65(最好不要);0.65~0.70(最小可接受值);0.70~0.80(相当好);0.80~0.90(非常好)。由此,一份信度系数好的量表或问卷,最好在0.80以上,0.70至0.80之间还算是可以接受的范围;分量表最好在0.70以上,0.60至0.70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下,应考虑重新修订量表或增删题项。
2.信度指标多以相关系数来表示:大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性)、等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。
三、信度分析方法:1.重测信度法:
用同样的问卷对同一被测间隔一定时间的重复测试,也可称作测试——再测方法,计算两次测试结果的相关系数。很显然这是稳定系数,即跨时间的一致性。重测信度法适用于事实性的问卷,也可用于不易受环境影响的态度、意见式问卷。由于重测信度需要对同一样本试测两次,而被测容易受到各种事件、活动的影响,所以间隔时间需要适当。较常用者为间隔二星期或一个月。
2.复本信度法(等同信度法):
复本信度法是让被测一次填写两份问卷复本,计算两个复本的相关系数。由于这种方法要求两个复本除表达方式不同外,在内容、格式、难度和对应题项的提问方式等方面都要完全一致,所以复本信度属于等值系数。在实际的调查中,问卷很难达到这种要求,这种方法较少被采用。
3. 折半信度法:
折半信度法是指将测量项目按奇偶项分成两半,分别记分,测算出两半分数之间的相关系数(实际应用EXCEL软件),再据此确定整个测量的信度系数RXX。折半信度属于内在一致性系数,测量的是两半项目间的一致性。这种方法不适合测量事实性问卷,常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中,态度测量最常见的形式是5级李克特量表。进行折半信度分析时,如果量表中含有反意题项,应先将反意题项的得分作逆向处理,以保证各题项得分方向的一致性,然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半,计算二者的相关系数(rhh)),即半个量表的信度系数),最后用斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式:rtt=2rhh/(1+rhh),求出整个量表的信度系数rtt。
4. 评分者信度:
这种方法在测量工具的标准化程度较低的情况下进行的。不同评分者的判分标准也会影响测量的信度,要检验评分者信度,可计算一个评分者的一组评分与另一个评分者的一组评分的相关系数。
5. a信度系数法:
克伦巴赫a信度系数是目前最常用的信度系数。其公式为:a=(k/k-1)*(1-(∑Si2)/ST2)
其中,K为量表中题项的总数,Si2 为第i题得分的题内方差,ST2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出,a系数评价的是量表中各题项得分间的一致性,属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷(量表)的信度分析。
在李克特量表法中常用的信度检验方法为“Cronbach’s a”系数及“折半信度”.
四、利用SPSS进行信度分析
在SPSS中,专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis;使用Data Reduction之下的Factor模块。
Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度,主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt信度系数值。至于重测信度和复本信度,只需将样本在二次(份)测验的分数的数据合并到同一数据文件之后,利用Correlate之下的Bivariate求其相关系数,即为重测或复本信度;而评分者信度则就就是使用的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。
表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23