问卷信度SPSS操作过程

SPSS信度分析和效度分析SPSS是一种常用的统计分析软件，被广泛用于统计学和社会科学领域的数据分析。

在进行数据分析之前，需要对数据进行信度分析和效度分析，以确保数据的可靠性和有效性。

1. 信度分析（Reliability Analysis）信度分析是指通过测量工具或问卷的内部一致性来评估测量工具或问卷的信度。

信度分析的目的是确定测量工具或问卷的测量结果的一致性和稳定性。

SPSS提供了多种方法来进行信度分析，包括Cronbach's alpha系数、Kuder-Richardson系数、Split-Half法等。

最常用的信度分析方法是Cronbach's alpha系数，该系数用于评估内部一致性。

Cronbach's alpha系数的取值范围为0到1，越接近1表示测量工具或问卷的信度越高。

通常认为，Cronbach's alpha系数大于0.7即表示测量工具或问卷具有较好的信度。

在SPSS中进行Cronbach'salpha系数的计算非常简单，只需要选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。

使用SPSS进行信度分析的步骤如下：1）打开SPSS软件并导入数据。

2）选择“Analyze”菜单下的“Scale”选项。

3）将要分析的变量添加到右侧的“Variables”列表中。

4）点击“Statistics”按钮，选择“Scale if item deleted”选项，以获得分别删除每个项目后的信度系数。

5）点击“Continue”按钮。

6）点击“OK”按钮，即可得到Cronbach's alpha系数的结果。

根据Cronbach's alpha系数的值，可以确定测量工具或问卷的内部一致性。

2. 效度分析（Validity Analysis）效度分析是指通过比较测量工具或问卷的的测量结果与其所要测量的概念之间的关系来评估测量工具或问卷的效度。

SPSS信效度难度区分度分析举例假设我们正在开展一个关于健康生活方式的调查研究，为了评估参与者的健康行为，我们设计了一个由20个问题组成的问卷。

这些问题涉及到饮食、运动、睡眠以及其他与健康相关的行为。

首先，我们需要将这些问题输入SPSS软件进行分析。

假设我们将这些问题编号为Q1至Q20，以便进行数据输入和分析。

第一步是计算每个问题的信度。

信度是指问卷测量的稳定性和一致性，也就是说，当我们重复使用问卷时，是否能够获得相似的结果。

可以使用内部一致性系数，例如Cronbach's α，来评估信度。

在SPSS中，可以通过如下步骤计算：1.打开SPSS软件，点击"变量视图"选项卡，输入各个问题的名称和数据类型。

2.回到"数据视图"选项卡，输入参与者的数据。

3.点击"分析"菜单，选择"可靠性分析"。

4.在弹出的"可靠性分析"对话框中，将所有的问题添加到"题目"一栏中。

5. 在"统计量"一栏中，选择"Cronbach's α"。

6.点击"确定"进行分析。

SPSS将计算每个问题的Cronbach's α系数，并将结果显示在分析结果窗口中。

如果Cronbach's α系数大于0.7，则说明这些问题具有良好的内部一致性，信度较高。

接下来，我们需要计算每个问题的难度和区分度。

难度是指被试者平均得分的水平，也就是说，大多数被试者的回答是什么。

区分度是指问题能够区分出不同被试者之间的差异程度，也就是说，得分高的被试者在这个问题上与得分低的被试者之间是否有明显的差异。

可以使用点双列相关和韦勒系数来评估难度和区分度。

在SPSS中，可以通过如下步骤计算：1.打开SPSS软件，点击"变量视图"选项卡，输入各个问题的名称和数据类型（如果还没有输入）。

SPSS基本功能及操作统计分析模型（1）信度分析文献[558]操作步骤：分析―度量―可靠性分析（R）―移动变量到项目（I）框内―统计量―描述性（项+度量+如果。

）―项之间（相关性）―继续―确定信度系数界限值：0．60―0．65认为不可信；0．65―0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好；0．80―0．90就是非常好。

因此，―份信度系数好的量表或问卷最好在0．80以上，0．70―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―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，应该考虑重新修订量表或增删题目。

案例处理汇总案例有效已排除总计 aN 102 0 102 % 100.0 .0 100.0 a. 在此程序中基于所有变量的列表方式删除。

可靠性统计量 Cronbach's Alpha 基于标准化项的 Cronbachs Alpha .822 .830 项数 7 项总计统计量项已删除的刻度均值经济因素成长因素 27.02 26.89 项已删除的刻度方差�� 12.415 10.058 校正的项总计相关性 .088 .782 多相关性的平方 .099 .669 项已删除的 Cronbach's Alpha 值 .872 .770删除任何题项后的Cronbach’s α系数也无显著提高。

可见核心知识性员工激励组合量表的内部一致性高，信度较好。

信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。

由此可以认为，该问卷具有较好的内在信度，依此调查得到的数据是可信的，基于该问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。

1（2）效度分析文献[560] 每一个r值彼此都达到显著性水平的个数越多，就表示该分量表建构效度越好。

操作步骤：分析―相关―双变量（B）―移动变量到变量（V）框内―相关系数（Spearman/Kendalltau-b(K)）―显著性检验（双侧检验）―标记显著性相关―确定相关系数 Spearman 的 rho 经济因素成长因素精神因素领导因素环境因素工作因素管理因素 1.000 . 102 .241 .015 102 *经济因素相关系数 Sig.（双侧） N 成长因素相关系数 Sig.（双侧） N .241 .015 102 1.000 . 102 *.183 .065 102 .711 .000 102 **.125 .210 102 .691 .000 102 **.266 .007 102 .585 .000 102****.061 .544 102 .487 .000 102 **.144 .149 102 .432 .000 102 ***. 在置信度（双测）为 0.05 时，相关性是显著的。

运用SPSS进行信度分析SPSS信度分析步骤资料输入Data输入页变项定义页信度分析1.再测信度（Test-Retest Reliability）2.复本信度（Alternate-form Reliability）3.折半信度（Split-half Reliaility）4.內部一致性（Internal Consistency Coefficient）【计算α系数】再测信度（Test-Retest Reliability）某空间性向测验有20题单选题，分别在十月与第二年四月施测同一组10名学生，以下是测验结果，请计算信度。

步骤一按【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate…】步骤二会出现下面的对话框，将左边两变项选入右边「Variables」内，在「Correlation Coefficients」方盒内选取「□Pearson」；在「Test of Significance 」方盒内选取「□Two-tailed 」；勾选最下面的「□Flag significant correlations 」，之后按键。

补充 若想呈现平均及标准差可在按键前按进入下个对话框，在Statistics 的方盒内选取「□Means and standard deviations」，按继续。

CorrelationsDescriptive Statistics11.8000 4.661901012.8000 5.1380910OCTAPRMean Std. Deviation N纸笔计算结果：N=1097.97228.557521.2104.151172)8744.4)(4226.4()8.12)(8.11()10/1720(==-=-=XX r复本信度（Alternate-form Reliability ）Correlations纸笔计算结果：N=1096.9627.5883798.572.1531.159)2891.2)(4413.2()6.12)(2.12()10/1591(==-=-=xx r折半信度（Split-half Reliability ）步骤一输入资料步骤二转换资料为数字按【Transform】→【Recode】→【Into Same Variables…】出现下面的对话框后将左边方格内item1~item6选至右边String Variables内后点选键出现下列对话框后，将”N”定义为”0”，将”Y”定义为”1”后按键之后便会将资料转换成下面的数字步骤三将string的属性改为numeric步骤四计算奇数题和偶数题的和按【Transform】→【Compute…】即出现下面的对话框结束后便会在spss Data Editor对话框中出现奇数题和偶数题的和步骤四执行BivariateCorrelationsDescriptive Statistics1.4000.5477252.2000.836665ODDS EVENSMean Std. Deviation N纸笔计算结果Ⅰ. 计算两个”半测验”的相关 N=587.8729.3665922.08.34.3)7483)(.4899(.)2.2)(4.1()5/17(==-=-=XX rⅡ 校正相关系数为折半信度Spearmen-Brown prophesy formula 史比校正公式 (当两个半测验变异数相等时使用)))(1(1))((XX XX XX current N current N NEW γγγ-+=93.9321.8729.17458.1)8729)(.12(1)8729.0)(2(==+=-+=XX NEW γGuttman prophesy formula 哥德曼校正公式 (当两个半测验变异数不等时使用))1(2222XE O OE r σσσ+-= 888.0)8.17.03.01(2))3416.1()8367.0()5477.0(1(2222=+-=+-=OENEW γ*折半信度* 折半信度也可直接使用SPSS 計算步骤一输入资料步驟二按【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis】将左边方格内的变项依所需次序分前后半选入右边items的方格内，在左下角的Model框中选取Split-half后按键，再按。

SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷调查是一种常用的数据收集方法。

为了确保测量工具的有效性和可靠性，我们需要进行信效度分析。

本文将介绍如何使用SPSS软件对问卷进行信效度分析的步骤和方法。

一、信度分析信度是指测量工具在不同时间点或者多个观察者之间的一致性和稳定性。

常用的信度检验方法有重测法、分半法和内部一致性法。

在SPSS中，我们可以使用Cronbach's Alpha系数来计算问卷的内部一致性。

1. 导入数据首先，将收集到的问卷数据导入SPSS软件中。

确保每个问题都用不同的变量来表示，并且每个被试者的数据都在一行中。

2. 创建变量在菜单栏中选择"变量视图"，然后逐个输入每个问题的变量名和相关信息，比如问题的编号、内容和选项。

3. 计算Cronbach's Alpha系数在菜单栏中选择"分析" - "计算变量" - "反向"，对需要反向计分的问题进行操作。

然后，在菜单栏中选择"数据" - "描述性统计" - "可信度分析"，选择需要进行信度分析的变量，然后点击"统计值"，选择"Cronbach's Alpha系数"并点击"确定"。

Cronbach's Alpha系数的取值范围为0到1，数值越大表示问卷的内部一致性越高。

通常，如果Cronbach's Alpha系数大于0.7，可以认为问卷具有较好的内部一致性。

二、效度分析效度是指问卷是否能够真实地反映出所要测量的概念或者特征。

常用的效度检验方法包括内容效度、构效度和准则效度。

在SPSS中，我们可以通过因子分析和相关系数来进行效度分析。

1. 因子分析因子分析可以用来确定问卷中的维度或者潜在变量。

在菜单栏中选择"分析" - "数据降维" - "因子"，选择需要进行因子分析的变量，然后点击"提取"，选择主成分分析或者最大似然法，并选择因子的数量。

用spss软件分析进行效度和信度分析具体的操作步骤在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，可以利用因素分析的方法来进行测验的建构效度检验；至于项目分析则没有专门的模块可以之间进行计算分析，但是却可以利用Summarize下的Frequencies、Correlate下的Bivariate 和Compare Mean下的Independent-Samples T Test来计算几个常用的项目分析指标。

3 m6 ]$ l8 a6 j w% K0 ^一、信度分析' M, k! n+ y# CReliability 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3 V O/ m5 i% P; N6 l' a: `. P- I/ c: J9 X/ ~关键字功能; R% v( ?! T8 L) q* L$ ~Alpha Cronbach a系数Split-half 折半信度，n是第二分量表的题数( e3 N, N6 w4 l% N( d8 A3 c4 ]Guttman Guttman最低下限真实信度法0 o+ n; n/ ^2 d& BParallel 各题目变异数同质时的最大概率（maximum-likelihood）信度3 Q( _- Z9 }( aStrict parallel 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度7 p, x- S9 ?; J: p! k5 H5 i7 h/ l7 Q) Q表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语- X9 d% L( ~; ^5 L关键字功能F test Hoyt信度系数4 D3 A9 Y. c, u4 `Friedman Chi Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数; [ H" S. [- z eCochran Chi Cochran’s Q检验，适用于答案为二分（如是非题）的量表+ _" z+ v3 I& C2 e& cHotelling’s T Hotelling’s T2 检验& g" S5 S' K& t- fTukey’s Tukey的可加性检验3 o6 O8 T* B4 `! ^; b1 S- c* oIntraclass 量表内各题目平均数相关系数+ \$ Z9 m! B8 m7 u% k6 E$ f$ R/ j8 j5 N# V: m二、效度分析4 d4 ^5 T& @ n6 d' a0 G, b' T. u9 T7 n" d2 [即因素分析的方法。

如何使用spss进行问卷效度和信度分析哎呀，这可是个大问题啊！让我们一起来看看如何使用SPSS进行问卷效度和信度分析吧！我们需要了解一下什么是效度和信度。

效度是指问卷能否准确地测量我们想要研究的概念，而信度则是指问卷的稳定性和一致性，即同一人在不同时间或环境下回答相同的问题时，答案是否一致。

那么，我们该如何使用SPSS来进行这些分析呢？我们需要导入数据。

这里啊，数据就像是我们的钱财，需要妥善保管。

在SPSS中，我们可以通过“文件”->“打开”来导入我们的数据。

记得把数据放在一个合适的文件夹里，这样我们才能轻松找到它哦！接下来，我们需要对数据进行预处理。

这个过程就像是给我们的数据洗个澡，让它变得更加整洁。

在SPSS中，我们可以通过“数据”->“清洗”来进行预处理。

这里有一些常见的数据清洗任务，比如缺失值处理、异常值处理等。

通过这些任务，我们可以让数据变得更加规范，便于后续的分析。

好了，现在我们的数据已经准备好了。

接下来，我们就可以开始进行效度和信度分析了。

在SPSS中，我们可以通过“分析”->“可靠性”来进行这些分析。

在这里，我们可以选择不同的分析方法，比如Cronbach's alpha系数、KMO和Bartlett's球形检验等。

这些方法可以帮助我们了解问卷的效度和信度情况。

在进行效度和信度分析时，我们需要注意以下几点：1. 我们需要确保我们的问卷设计是合理的。

一个好的问卷设计应该能够准确地反映我们想要研究的概念，同时避免引导受访者给出特定答案的问题。

2. 我们需要选择合适的分析方法。

不同的问卷可能适用于不同的分析方法，所以我们需要根据具体情况来选择。

3. 我们需要关注分析结果。

如果分析结果显示我们的问卷效度和信度较低，那么我们就需要重新审视我们的问卷设计，看看是否有需要改进的地方。

使用SPSS进行问卷效度和信度分析是一个相当有趣的过程。

通过这个过程，我们可以更好地了解我们的问卷质量，从而提高研究的质量。

SPSS信度效度分析讲述SPSS是一种常用的统计软件，常用于数据分析和统计建模。

其中，信度和效度是数据分析过程中核心的概念。

本文将介绍SPSS中信度和效度分析的基本知识和步骤。

一、什么是信度在心理学和教育学等社会科学领域，信度是指测量工具在不同情况下所得数据的稳定程度。

具体来说，当测量工具的信度越高时，数据测量所得的结果也越稳定准确。

为了保证测量工具的信度，通常需要对其进行信度分析。

二、SPSS中信度分析的步骤1. 准备数据在进行信度分析之前，需要准备好所有相关数据。

这里的数据通常指测量工具的各项指标或评估指标。

在SPSS中，可以将数据录入或导入软件中。

2. 进入信度分析页面在SPSS软件中，点击“分析”-“可靠性”-“信度分析”可打开信度分析页面。

3. 选择计算方法在信度分析页面中，可以选择计算方法。

常见的计算方法包括Cronbach's alpha、Kuder-Richardson等。

不同的计算方法支持不同类型的数据，选择合适的计算方法可以提高信度分析的准确性。

4. 选择指标在选择计算方法后，需要选择指标。

没有合适的指标将无法进行信度分析。

在SPSS中，可以通过将相关指标拖到指标列表中来选择指标。

5. 查看结果在选择指标后，SPSS会对数据进行信度分析，并显示分析结果。

对于不同的计算方法和指标，分析结果的形式不同。

常见的分析结果包括信度系数、标准误差等。

总结：在SPSS中，信度和效度是数据分析中两个非常重要的概念。

信度分析可以帮助我们确定测量工具的稳定性，从而提高数据的准确性。

效度分析可以帮助我们了解测量工具所测量的内容与实际内容的相关程度，从而提高测量工具的准确性。

对于需要进行数据分析的研究者来说，熟练掌握SPSS中的信度和效度分析方法是十分必要的。

使用SPSS进行问卷调查数据分析一、数据收集和预处理1.1 问卷设计与发放在进行问卷调查之前，首先需要设计好问卷内容和结构。

问卷设计应该具有明确的目的和清晰的问题表达，以便获取有效的数据。

设计好的问卷可以通过线上平台或者线下发放的方式进行分发。

1.2 数据收集在问卷发放完成后，需要对收集到的数据进行整理和归档。

将收集到的问卷数据进行编码和录入，确保数据的准确性和一致性。

1.3 数据清洗在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。

这一步包括检查和处理异常值、缺失值和重复值。

通过SPSS软件可以方便地进行数据清洗和处理。

二、描述性统计分析2.1 频数分析频数分析可以帮助我们了解样本中各变量的分布情况。

通过SPSS的频数分析功能，可以计算出每个选项的选择人数和所占比例，并生成频数表和频数图。

2.2 中心趋势测量中心趋势测量主要包括均值、中位数和众数的计算。

通过SPSS的描述性统计功能，可以得到各个变量的均值、标准差、最小值和最大值等统计指标。

同时，还可以绘制盒须图以描述数据的分布情况。

2.3 分类变量分析对于分类变量，可以通过计算各类别的百分比和绘制饼图或条形图来展示数据。

SPSS的交叉表功能可以帮助我们对分类变量进行交叉分析，比较不同类别之间的差异。

三、相关性分析相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关关系。

通过SPSS的相关分析功能，可以计算出两个变量之间的相关系数，并进行显著性检验。

相关系数的取值范围为-1到1，接近1表示正向相关，接近-1表示负向相关，接近0表示无相关。

四、多变量分析4.1 回归分析回归分析可以用来探究自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的取值。

SPSS的回归分析功能可以通过计算回归方程和检验回归系数的显著性来评估自变量对因变量的解释程度。

4.2 方差分析方差分析用于比较多个样本的均值是否存在差异。

SPSS的方差分析功能可以通过计算组间平方和、组内平方和和总平方和来判断差异的显著性。

如何使用spss进行问卷效度和信度分析如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析在进行社会科学研究或者市场调研等工作时，问卷是一种常用的数据收集工具。

然而，仅仅收集到数据是不够的，还需要对问卷的质量进行评估，这就涉及到问卷的效度和信度分析。

SPSS 作为一款功能强大的统计分析软件，可以帮助我们有效地完成这些分析。

接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析。

一、问卷效度分析效度是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。

简单来说，就是问卷是否真正测量了我们想要测量的东西。

1、内容效度内容效度主要是通过专家判断和文献参考来评估问卷的题目是否涵盖了研究主题的各个方面。

在 SPSS 中，一般不直接进行内容效度的分析，但可以在设计问卷阶段，征求专家意见来保证内容效度。

2、结构效度结构效度通常使用因子分析来检验。

首先，需要检查数据是否适合进行因子分析。

可以通过 KMO 检验和 Bartlett 球形检验来判断。

在 SPSS 中，操作步骤如下：（1）选择“分析” “降维” “因子分析”。

（2）将需要分析的变量选入“变量”框。

（3）点击“描述”，勾选“KMO 和 Bartlett 的球形度检验”。

如果 KMO 值大于 06，且 Bartlett 球形检验的 p 值小于 005，则说明数据适合进行因子分析。

接下来，进行因子提取和旋转。

常见的方法有主成分分析和主轴因子法等。

旋转方法可以选择方差最大正交旋转或斜交旋转。

根据旋转后的因子载荷矩阵，判断问卷的结构效度。

如果题项在预期的因子上有较高的载荷（一般大于 04），且在其他因子上的载荷较低，则说明问卷具有较好的结构效度。

3、效标关联效度效标关联效度是通过考察问卷得分与某个外在效标（如已有的成熟量表或实际行为表现）之间的相关性来评估效度。

在 SPSS 中，可以通过计算问卷得分与效标变量之间的皮尔逊相关系数来判断效标关联效度。

如果相关系数显著且符合预期的方向，则说明问卷具有较好的效标关联效度。

如何使用spss进行问卷效度和信度分析如何使用 SPSS 进行问卷效度和信度分析在社会科学研究中，问卷是一种常用的数据收集工具。

为了确保问卷所收集的数据具有可靠性和有效性，我们需要对问卷进行效度和信度分析。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，能够帮助我们方便地进行问卷效度和信度分析。

接下来，我将详细介绍如何使用 SPSS 来完成这一重要任务。

一、问卷效度分析问卷效度是指问卷能够准确测量出所研究概念的程度。

效度分析主要包括内容效度、结构效度和效标效度等。

1、内容效度内容效度通常通过专家评估来确定。

专家根据研究目的和理论基础，对问卷的题目内容进行审查，判断其是否全面、准确地涵盖了研究主题的各个方面。

2、结构效度结构效度是指问卷的题目结构是否与理论假设或预期的结构相一致。

在 SPSS 中，我们可以通过因子分析来检验结构效度。

（1）数据录入与预处理首先，将问卷数据录入 SPSS 中。

确保数据的准确性和完整性。

然后，对数据进行必要的预处理，如检查缺失值、异常值等，并进行相应的处理。

（2）因子分析操作步骤选择“分析” “降维” “因子分析”。

将需要分析的变量选入“变量”框中。

在“描述”选项中，选择“KMO 和巴特利特球形检验”，以判断数据是否适合进行因子分析。

KMO 值越接近 1，表明数据越适合做因子分析；巴特利特球形检验的显著性水平小于 005 时，拒绝零假设，认为相关系数矩阵不是单位阵，适合做因子分析。

在“抽取”选项中，选择提取因子的方法，如主成分分析或主轴因子法。

在“旋转”选项中，选择合适的旋转方法，如正交旋转（如方差最大法）或斜交旋转，以使得因子结构更清晰。

在“选项”中，可以选择输出因子得分等。

（3）结果解读主要关注以下几个方面：公因子方差：表示每个变量被公因子解释的程度。

解释的总方差：显示各因子解释原始变量方差的情况。

SPSS测量问卷信效度分析在社会科学研究中，问卷是收集数据的常用工具之一。

然而，为了确保问卷所收集到的数据是可靠和有效的，我们需要进行信效度分析。

SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款强大的统计分析软件，为我们提供了便捷的工具来进行问卷的信效度分析。

接下来，让我们一起深入了解一下。

一、信度分析信度，简单来说，就是测量结果的一致性、稳定性和可靠性。

如果我们用同一份问卷在不同时间对同一组被试进行测量，得到的结果应该是相似的；或者让多个评分者对同一组被试的回答进行评分，评分结果也应该较为一致。

信度主要包括以下几种类型：1、重测信度重测信度是指在不同时间对同一组被试使用相同的问卷进行测量，然后计算两次测量结果之间的相关性。

相关性越高，说明问卷的重测信度越好。

但这种方法在实际操作中可能会受到一些因素的影响，比如被试在两次测量之间的经历、学习等可能导致其状态发生变化。

2、复本信度如果我们有两份内容相似但形式不同的问卷（复本），可以同时对同一组被试进行测量，然后计算两份问卷得分之间的相关性。

但编制高质量的复本问卷并非易事。

3、内部一致性信度这是最常用的信度指标之一，包括克朗巴哈α系数（Cronbach's alpha）和分半信度。

克朗巴哈α系数适用于问卷中的多个项目测量同一个概念的情况。

系数值越高，通常表示内部一致性越好。

一般来说，α系数大于 07 被认为是可以接受的。

在 SPSS 中进行信度分析的步骤如下：首先，将问卷数据录入 SPSS 软件。

然后，选择“分析”菜单中的“度量”，再选择“可靠性分析”。

将需要分析的变量选入“项”框中，选择合适的信度分析方法（如克朗巴哈α系数），点击“确定”即可得到信度分析结果。

二、效度分析效度则是指测量工具能够准确测量出所要测量的概念或特质的程度。

效度主要包括以下几种类型：1、内容效度指问卷的内容是否涵盖了所要测量的概念的各个方面。

“信度分析“的SPSS操作步骤：
（1）打开SPSS软件，读取数据文件reliability.Sav （附件文件是excel格式，数据类型均为“数值型”）；
（2）选择“Analyze”（分析）-“Scale”（尺度）-“Reliability Analysis”（信度分析）命令，在显示“Reliability Analysis”（信度分析）对话框选择评估项目。

本例将所有变量作为评估项目，点击“右箭头”按钮，将其移动到“Item”（项目）列表中。

（3）单击右侧的“Statistics”（统计）按钮，进入“Reliability Analysis Statistics”（信度分析统计量）对话框，在“Descriptives for”(描述性分析统计量)选项中选择“Item”
（项目）选项，在“Inter-Item”（项内项目）选项组中选择“Correlations”（相关分析）选项，单击“Continue”按钮，回到主对话框。

（4）单击“OK”按钮，得到信息分析结果。

问卷信度效度检验是保证后续分析有效性的必要保障问卷的信度和效度检验都是针对量表进行在spss中信度检验通常采用“可靠性检验”效度分析采用探索性因子分析或者验证性因子分析本次信度和效度检验以真实案例数据进行教程详解。

本次问卷分为6大维度，内容如下：变量说明一、 信度分析1.数据录入，结果如下（变量视图）：变量视图2.依次点击分析-标度（度量）-可靠性分析信度分析3. 每个量表维度 分别 进行信度分析，选中 专业了解度包含的5个题目，并且点击中间的箭头。

变量选择3. 在 模型 下拉选项中选中Alpha或者α，一般默认，这个是科隆巴赫系数。

科隆巴赫系数3. 点击右上角的 统计 选项，然后勾选打钩的内容，并且点击继续：勾选选项3. 点击确定就得到了第一个维度（专业了解度）的信度分析结果：在以下结果图中打红√的为重点内容，先看第一个√的内容，为主要的信度检验结果，我们要关注的是基于标准化项的克隆巴赫系数，这个系数取值范围在0-1之间，越接近1，就说明可靠性就越高，一般低于0.5就要考虑重新对问卷进行调整了。

在项总计统计表中我们要重点关注最后一列，项删除后的克隆巴赫系数，1-5行，分别对应1-5题，每一行说明删除对应的题目后，克隆巴赫系数的情况。

目的就在于判断维度或者问卷中的题目有没有存在不合适的题目。

只要删除后的系数小于标准化的系数就不需要对题目进行调整。

3. 按照以上的步骤分别对所有的维度进行可靠性分析，最后的结果在Excel中进行整理就得到了如下的结果。

整理结果二、 效度分析在本图文教程中，效度分析采用的是探索性因子分析。

需要的注意的是，绝大部分情况下效度分析是针对量表总体进行的，不再像信度分析一样分维度进行。

1. 在主界面点击分析——降维——因子因子分析1. 选中左边所有的 量表 题目。

然后点击中间的箭头选择变量1. 点击 描述 ，选择打钩的内容：勾选选项1. 其他的全部默认，接着点击确定：结果关于效度分析，在所有因子分析的结果中我们只需要关注这个表，这里面有两个指标是评价效度的。

关于问卷一致性检验重测信度检验问题操作步骤1.信度是指测量结果一致性、一贯性和稳定性;对于量表可采用ALPHa系数来检验量表的内在信度,即一组题目在测量某一概念的一致性;这种方法在我的讲义中已经讲述,这里不再细述;2.对于一般问卷,特别是分类变量形式的题目,比如：您每周锻炼多少次①不锻炼,②每周1-2次,③每周3-4次,④每周5次以上对这类问卷进行信度分析,主要是分析多次调查同一群体,所选结果的一致性程度,即重测信度,也称外部信度;所采用的方法主要是分析两次测量选项频率分布是否一致,如果两次测量选项百分比分布一致,说明信度较高;如果用定量指标来反映的话,可采用Kappa一致性系数;Spss具体操作步骤如下：1）数据录入对同一题目两次调查结果录入两列,即两个变量;2Spss菜单：Analyze分析->descriptive statistic描述统计->Crosstab…联表点击统计量statistic按钮,在弹出界面中选择卡方检验,点选kappa选项;返回到主界面点击单元格cell,选择行百分比,列百分比等;返回主界面;点击确定得到如下结果选最后一个结果表：Symmetric MeasuresValue Asymp. Std.Error a Approx. T b Approx. Sig.Measure of Agreement Kappa .580 .143 .000 N of Valid Cases 20a. Not assuming the null hypothesis.b. Using the asymptotic standard error assuming the null hypothesis.这里的kappa系数值为,也就是说这个调查题目的信度为.Kappa取值于0到+1之间;绝对值越大,信度越高;一般认为：Kappa≥信度较高；>Kappa≥信度一般；Kappa<信度较差;。

如何使用spss软件进行效度和信度分析如果一个问卷设计出来无法有效地考察问卷中所涉及的各个因素，那么我们为调查问卷所作的抽样、调查、分析、结论等一系列的工作也就白做了。

那么，我们如何来检验设计好的调查问卷是否有效呢？信度分析是评价调查问卷是否具有稳定性和可靠性的有效的分析方法。

二、信度分析的提出及分析方法信度，又叫可靠性，是指问卷的可信程度。

它主要表现检验结果的一贯性、一致性、再现性和稳定性。

一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信[1]。

例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。

因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。

调查问卷的评价体系是以量表形式来体现的，编制的合理性决定着评价结果的可用性和可信性。

问卷的信度分析包括内在信度分析和外在信度分析。

内在信度重在考察一组评价项目是否测量同一个概念，这些项目之间是否具有较高的内在一致性。

一致性程度越高，评价项目就越有意义，其评价结果的可信度就越强。

外在信度是指在不同时间对同批被调查者实施重复调查时，评价结果是否具有一致性。

如果两次评价结果相关性较强，说明项目的概念和内容是清晰的，因而评价的结果是可信的。

信度分析的方法有多种，有Alpha信度和分半信度等，都是通过不同的方法来计算信度系数，再对信度系数进行分析[2]。

目前最常用的是Alpha信度系数法，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。

通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。

我们可以通过目前比较流行的SPSS软件对调查问卷进行信度分析，这样我们就可以判断一个调查问卷是否具有稳定性和可靠性。

测量问卷信效度分析信度和效度分析是问卷分析的第一步，也是检验该问卷是否合格的标准之一，所以，我们在做问卷调查的时候第一步就要进行信度和效度的分析，才能确保我们的问卷有意义。

信度（Reliability）即可靠性，是指使用相同指标或测量工具重复测量相同事物时，得到相同结果的一致性程度。

一个好的测量工具，对同一事物反复多次测量，其结果应该始终保持不变才可信。

例如，我们用一把尺子测量一张桌子的高度，今天测量得高度与明天测量的高度不同，那么我们就会对这把尺子产生怀疑。

因此，一张设计合理的调查问卷应该具有它的可靠性和稳定性。

目前最常用的是Alpha信度系数，一般情况下我们主要考虑量表的内在信度——项目之间是否具有较高的内在一致性。

通常认为，信度系数应该在0～1之间，如果量表的信度系数在0.9以上，表示量表的信度很好；如果量表的信度系数在0.8～0.9之间，表示量表的信度可以接受；如果量表的信度系数在0.7～0.8之间，表示量表有些项目需要修订；如果量表的信度系数在0.7以下，表示量表有些项目需要抛弃。

信度分析是：“分析”——“度量”——“可靠性分析”，把所有主观题选到：“项目”中，确定即可,得出总的信度。

把统一维度的题目选中，得出先关维度的信度。

具体步骤：分析——度量——可靠性分析模型选择a，点击确定即可。

结果分析：分析各个维度和总量的信度后，将它们列出一个表格，其中每个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好，符合问卷调查。

效度（Validity）即有效性，是衡量综合评价体系是否能够准确反映评价目的和要求。

是指测量工具能够测出其所要测量的特征的正确性程度。

效度越高，即表示测量结果越能显示其所要测量的特征，反之，则效度越低。

常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。

1、单项与总和相关效度分析这种方法用于测量量表的内容效度。

内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。