
如何用spss进行效度检验
有没有效度检验的操作?
效度验证对于量表而言。有很多啊,内容效度的判断主要是你的项目来源,如果来自于信效度很好的量表或者经过专家评判说明具有较好的内容效度。然后是结构效度,KMO和P值只是自己编制量表的探索性因子分析系数,不足以说明问题。应继探索性因子分析后进行验证性因素分析,多使用AMOS做结构方程当然也有用SPSS进行聚类分析来验证的,但效果不好。然后再验证分量表与总分相关性来体现量表构想。最后也可以做效表关联效度,就是相关分析,很简单。
怎么用spss软件进行效度检验
常用于问卷效度分析的方法是结构效度,一般采用因子分析法评价,SPSS操作:Analyze-Data Reduction-Factor
另外还可以用效标效度,用它的效标与它做相关分析,
如学生入学成绩就可做后面某次考试成绩的效标
如果做因子分析的话,看KMO和p值就行了,KMO要大于0.6,p值要小于0.001
怎么用SPSS检验问卷的信效度
初中语文课堂教学中教师言语评价行为调查问卷(学生版) 亲爱的同学: 你好!为了更好地了解初中语文课堂教师言语评价是否更能促进学生的语文学习,提高教师教学的有效性。特此展开此次问卷调查。本问卷每题没有好坏对错之分,请你根据你的实际情况作答,调查采用不记名的方式,我们负责对你提供的全部情况保密。感谢你的支持与合作。 性别:__________________ 年级:__________________ 1、 你们语文老师上课的情感态度( )(可多选) A.精力充沛,满腔热情 B.表情友善,语气亲切 C.师生平等,老师尊重老师 D.老师不尊重学生 E.课堂气氛民主、宽松、和谐 F.课堂气氛紧张,老师一言堂 G.老师只关注少数优秀生,对学习困难学生很少关注,课堂上只有少数人发言,多数没有发言的机会 2、 你的语老文师课堂言语评价的特点( ) A . 捕捉时机,及时反馈 B.富于变化,耳目常新 C. 因材施教,评价多样 D. 评价单一,缺乏吸引力 3、你的语文老师课堂言语评价语的特点() A.简明准确, 情真意切 B. 饱含激励, 富有期待 C. 风趣幽默,具有机智 D语式富于变化,不拘一格 E多用态势,淋漓表达 F. 语言单一,机械应对 4、你们的语文老师经常用肯定性言语评价吗?() A.经常 B.偶尔 C.很少 D.几乎没有 5、你觉得语文老师在课堂上对你适当的评价言语反馈是否重要:( ) A.非常重要 B比较重要 C无所谓 D 不重要 6、你觉得老师在语文课堂上的言语评价:( ) A相当具体 B比较具体C比较笼统D非常笼 7、语文老师经常对你们的哪一方面进行言语评价:( ) A学习的结果取得的成绩 B知识 C情感能力 D其他 8、在语文课堂上,你是否希望老师对你的言语评价中顾及你的面子:( ) A经常 B偶尔 C很少 D从不 9、你觉得在语文课堂中,教师的言语评价哪方面最重要:( ) A回答内容是否正确 B激发和保持学生的学习兴趣 C引导学生反思,帮助学生认识不足 D渗透学法指导,强调学习策略 10、采取礼貌策略的教师言语评价对你学习是否有激励作用:( ) A非常有激励效果 B比较有激励效果 C没有明显差别 D降低激励效果 E严重降低激励效果 这份问卷怎么进行信效度的检验啊?想请教一下,谢谢啦~具体一点可以吗?我自己试了一下,显示数据输入不正确
你这个问卷就不适合做信效度检测的
信效度只能是针对李克特量表才有的,换句话说就是计分式量表,比如选项从a到e 是表示不同程度的等级计分的,比如从1分到5分,从1分到7分。。。只有这样的才可以进行信效度分析。
关于spss检测信效度的问题
信度分析:SPSS经常做的是内部一致性系数和拆半系数。在Analyze——Scale——Reliability Analysis
效度分析:SPSS可以检测结构效度。在Analyze——Data Reduction——Factor Analysis
至于因子分析那个结果是调查问卷里的效度,这个还请心理学相关的朋友做个解答
两种处理KMO值较低的方法:
1. 删减问题数量;
2. 保持答案选项由好到差保持一致的方向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18