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spss数据分析教程之spss信度分析和效度分析

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SPSS信度分析和效度分析

SPSS信度分析和效度分析

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信度、效度分析

SPSS信度、效度分析
的问题尽可能有一致性。
· 一般将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半 · 适合于态度、意见等问卷
· 4、 α信度系数
·克朗巴哈α系数（Cronbach α）：1951年Cronbach提出 α系数，克服部分折半法的缺点，为目前社会科学研究最
常使用的信度。
·量测一组同义或平行测验总和的信度，如果尺度中的所有 项目都在反映相同的特质，则各项目之间应具有真实的相 关存在。若某一项目和尺度中其它项目之间并无相关存在 ，就表示该项目不属于该尺度，而应将之剔除。
• 第九章 信度、效度分析
· 第一节 信度分析
·作好问卷调查后，接下来为了进一步考验问卷的可靠性与有 效性，即要做信度分析（Reliability Analsis），它的功用 在于检验测量本身是否稳定。
·信度是可靠性，是指采用同样的方法对同一对象重复测量时 所得结果的一致性程度。信度包括稳定性以及一致性；学者 Kerlinger认为信度可以衡量出工具（问卷）的可靠度、一 致性与稳定性。
·复本相关法是测验信度的一种很好方法，但是要编制复 本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用的影 响，对测量误差的相关性也比再测法低。
· 3、折半信度法（内在一致性系数跨项目的一致性） · 与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测。 ·是指将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进
而估计整个调查项目的信度。 ·最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使两半
· 特别适用于事实性问卷
· 2、复本信度法（等值系数跨形式的一致性）
·复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受 测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数 的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等 值系数（Coefficient of Equivalence）。若两份测验 不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的 相关系数为稳定和等值系数。

spss数据分析教程之spss信度分析和效度分析

spss数据分析教程之spss信度分析和效度分析

信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。

1 信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。

信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。

信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。

一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。

将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。

2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。

2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：表二 KMO 和 Bartlett 的检验KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

.657Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636df465 Sig..000由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显着性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。

2.2 因子分析结果在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下：表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %18.75228.23128.2318.75228.23128.231 4.93715.92615.9262 3.25910.51438.745 3.25910.51438.745 3.76612.14828.0743 2.7158.75847.503 2.7158.75847.503 2.9969.66637.7404 2.2867.37454.877 2.2867.37454.877 2.7148.75646.4965 1.516 4.89159.768 1.516 4.89159.768 2.5848.33554.8316 1.342 4.32864.096 1.342 4.32864.096 2.076 6.69761.5287 1.252 4.03868.134 1.252 4.03868.134 1.709 5.51167.0408 1.053 3.39871.532 1.053 3.39871.532 1.393 4.49271.5329.958 3.08974.62010.880 2.84077.46111.762 2.45979.92012.714 2.30282.22213.684 2.20784.42914.623 2.01186.44015.580 1.87088.30916.509 1.64289.95117.449 1.44991.40018.394 1.27292.67219.342 1.10493.77720.289.93494.71021.276.89295.60222.258.83396.43523.204.65997.09424.184.59297.68625.171.55298.23926.148.47898.71727.121.39199.10828.101.32599.43329.079.25499.68730.058.18699.87331.039.127100.00提取方法：主成份分析。

spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析范文

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信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类 对应题项 每题计分方法 维度计分方法 题项 职业倦怠情感枯竭1-3题 正向计分 全部题项直接加总 3 去个性化 4-6题 正向计分 全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题 逆向计分 全部题项取倒数后加总4 心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分，其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题 27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分 27和31题取到术后与其余题项加总 5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。

1 信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。

信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。

信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。

一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。

将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表类别Cronbach's项数Alpha整体问卷.61731职业倦怠.82210心理资本.8018组织气氛.8378总体幸福感.6795表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。

2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。

spss信度、效度分析-

spss信度、效度分析-

• 信度与效度之关系
· 效度是信度的充分条件
· 有效度就有信度 · 没有效度未必没有信度
· 信度是效度的必要条件
· 没有信度就没有效度 · 有信度未必有效度
· 是科学测量工具最重要的必备条件
二、效度分析的方法
（一）内容效度（表面效度、逻辑效度）
内容效度是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题
内容效度常从表面上以题目分布的合理性来判断，属于命题 的逻辑分析，所以，内容效度也称为“逻辑效度” 、“内在效 度”。 ➢ 内容效度的评价主要通过经验判断进行，通常考虑3方面 的问题：
·三是计算某个问题与去掉此问题后总得分的相关性情况 ，分析是否需要被剔除（敏感性分析）。
（二）准则效度
也称为效标效度。
是根据已经确定的某种理论，选择一种指标或者测量工具作 为准则（校标），分析问卷题项与准则的联系，来分析有效 性。
（三）建构效度
是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。 效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的 结构效度。
· 特别适用于事实性问卷
· 2、复本信度法（等值系数跨形式的一致性）
·复本是内容相似，难易度相当的两份测验，对同一群受 测者，第一次用甲份测试，第二次使用乙份，两份分数 的相关系数为复本系数（Coefficient of Forms）或等 值系数（Coefficient of Equivalence）。若两份测验 不是同时实施，亦可相距一段时间再施测，这样算出的 相关系数为稳定和等值系数。
0.773表示若删除内向性题，此量表的α值由0.790降到0.773 0.802表示若删除支配性题，此量表的α值由0.790上升到0.802
• 第二节 效度分析

SPSS信度效度分析讲述

SPSS信度效度分析讲述

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。

spss数据分析教程之信度分析和效度分析

信度分析和效度分析数据计分方法说明类别小分类对应题项每题计分方法维度计分方法题项职业倦怠情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总 3 去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总 3 个人成就感7-10题逆向计分全部题项取倒数后加总4心理资本11-18题正向计分全部题项直接加总8组织气氛19-26题21题为逆向计分，其余题项正向计分21题取倒数后与其余题项加总8总体幸福感27-31题27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分27和31题取到术后与其余题项加总5整体问卷以上各个维度的总分直接加总31讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。

1 信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。

信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。

信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。

一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。

将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。

2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。

2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：表二KMO 和Bartlett 的检验由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显著性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。

SPSS信度、效度教程

而估计整个调查工程的信度。 ▪ 最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑，使两半
的问题尽可能有一致性。 ▪ 一般将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半 ▪ 适合于态度、意见等问卷
。
▪ 4、 α信度系数
▪ 克朗巴哈α系数〔Cronbach α〕：1951年Cronbach提出 α系数，抑制局部折半法的缺点，为目前社会科学研究最 常使用的信度。
算出的相关系数为稳定和等值系数。
▪
复本相关法是测验信度的一种很好方法，但是要编
制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用
的影响，对测量误差的相关性也比再测法低。
。
▪ 3、折半信度法〔内在一致性系数跨工程的一致性〕 ▪ 与复本相关法很类似，折半法是在同一时间施测。 ▪ 是指将调查工程分为两半，计算两半得分的相关系数，进
▪ 效度是信度的充分条件
▪ 有效度就有信度 ▪ 没有效度未必没有信度
▪ 信度是效度的必要条件
▪ 没有信度就没有效度 ▪ 有信度未必有效度
。
▪
低于0.6表示内部一致性较差
。
▪ Spss操作过程：分析——度量——可靠性分析
。
术语
▪ Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语
。
量表内工程之间 显示题项间的相关矩阵
。
。
0.773表示假设删除内向性题，此量表的α值由0.790降到0.773 0.802表示假设删除支配性题，此量表的α值由0.790上升到0.802
▪ 量测一组同义或平行测验总和的信度，如果尺度中的所 有工程都在反映一样的特质，那么各工程之间应具有真实 的相关存在。假设某一工程和尺度中其它工程之间并无相 关存在，就表示该工程不属于该尺度，而应将之剔除。

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s p s s数据分析教程之S P S S信度分析和效度分析Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】信度分析和效度分析数据计分方法说明讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后，接下来再进行如下分析。

1 信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。

信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。

信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。

一般而言，如果问卷的信度系数达到以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在以上，是不错的；一般认为试卷信度在至以内是合理的，如果信度系数低于，则此问卷的调查结果就不可信了。

将以上63份问卷的数据用先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。

2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用对其进行效度分析。

因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：表二 KMO 和 Bartlett 的检验KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

.657Bartlett 的球形度检验近似卡方df465 Sig..000由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为，并且通过了显着性水平为的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。

因子分析结果在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下：表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 % 合计方差的 % 累积 %123456789 .95810 .88011 .76212 .71413 .68414 .62315 .58016 .50917 .44918 .39419 .34220 .289 .93421 .276 .89222 .258 .83323 .204 .65924 .184 .59225 .171 .55226 .148 .47827 .121 .39128 .101 .32529 .079 .25430 .058 .18631 .039 .127提取方法：主成份分析。

SPSS信度、效度分析

SPSS信度、效度分析
目录
• 信度分析 • 效度分析 • SPSS在信度、效度分析中的应用 • 信度、效度分析的注意事项
01 信度分析
信度分析的定义
信度分析是指对测量工具或问卷的一致性、稳定性进行评估的过程，用以 检验测量结果的可靠性。
信度分析的目的是确定测量工具是否能够稳定、一致地反映被测对象的特 征或属性。
总结评估结果
根据各项效度分析的结果，总结评估 测量工具的准确性和有效性，并提出 改进意见和建议。
03 SPSS在信度、效度分析 中的应用
SPSS在信度分析中的应用
信度分析：信度分析用于评估问卷的一致性，常用的 方法有Cronbach's Alpha系数和重测信度法等。
输标02入题
Cronbach's Alpha系数：Cronbach's Alpha系数是 一种常用的信度分析方法，通过计算问卷内部一致性 系数来评估问卷的一致性。
信度分析的方法有多种，常用的有Cronbach's Alpha系数和重测信度法 等。
信度分析的方法
Cronbach's Alpha系数
01
通过计算问卷内部一致性系数来评估信度，该系数值介于0-1之
间，值越高表示信度越好。
重测信度法
02
通过比较同一被试在不同时间点的测量结果来评估信度，这种
方法适用于时间间隔较短的情境。
根据所选的信度分析方法计算 信度系数，如Cronbach's Alph结果对问卷进行 修正和完善，提高测量工具的 可靠性和稳定性。
02 效度分析
效度分析的定义
效度分析是对测量工具或手段准确性和有效性的评估，即衡 量测量结果是否真实、准确地反映了所要研究的内容和概念 。
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s p s s数据分析教程之s p s s信度分析和效度分析Prepared on 21 November 2021信度分析和效度分析数据计分方法说明1 信度分析这里有63份问卷，首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和调查的意图，问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息；同时，对于调查问卷所得到的数据是否具有可靠性，就必须在对问卷分析之前做信度分析。

信度本身与测量结果的正确与否无关，它的用途在于检测问卷本身的稳定性。

信度分析中常用Cronbach α系数的大小来衡量调查问卷的信度。

一般而言，如果问卷的信度系数达到0.9以上，该问卷调查的信度就较好；信度系数在0.8以上，是不错的；一般认为试卷信度在0.5至0.9以内是合理的，如果信度系数低于0.5，则此问卷的调查结果就不可信了。

将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理，再进行信度分析，其结果如表一所示：表一信度分析表表一显示，整体问卷和问卷中的各个维度的Cronbach's Alpha系数值均大于0.6，所以可以推断此问卷的可信度一般，该评价问卷只具有很较高的内在一致性。

2 效度分析具备信度的问题不一定具备效度，因此做完信度分析，再用SPSS21.0对其进行效度分析。

2.1 因子模型适应性分析效度分析使用的是因子分析模型，在运用因子模型分析之前，首先要对问卷数据进行因子模型适应性分析，分析结果如下表所示：表二 KMO 和 Bartlett 的检验KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

.657Bartlett 的球形度检验近似卡方1187.636 df465 Sig..000由上表的数据可知，问卷数据的KMO值为0.657，并且通过了显着性水平为0.05的巴特利球型检验，说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。

2.2 因子分析结果在进行了适应性检验之后，接下来就进行因子分析，其结果如下：表三方差贡献率解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %18.75228.23128.2318.75228.23128.231 4.93715.92615.9262 3.25910.51438.745 3.25910.51438.745 3.76612.14828.0743 2.7158.75847.503 2.7158.75847.503 2.9969.66637.7404 2.2867.37454.877 2.2867.37454.877 2.7148.75646.4965 1.516 4.89159.768 1.516 4.89159.768 2.5848.33554.8316 1.342 4.32864.096 1.342 4.32864.096 2.076 6.69761.5287 1.252 4.03868.134 1.252 4.03868.134 1.709 5.51167.0408 1.053 3.39871.532 1.053 3.39871.532 1.393 4.49271.5329.958 3.08974.62010.880 2.84077.46111.762 2.45979.92012.714 2.30282.22213.684 2.20784.42914.623 2.01186.44015.580 1.87088.30916.509 1.64289.95117.449 1.44991.40018.394 1.27292.67219.342 1.10493.77720.289.93494.71021.276.89295.60222.258.83396.43523.204.65997.09424.184.59297.68625.171.55298.23926.148.47898.71727.121.39199.10828.101.32599.43329.079.25499.68730.058.18699.87331.039.127100.000提取方法：主成份分析。

根据表三方差贡献率分析表可以知道，具备信度的31个问题一共可以提取8个主成分，这8个主因子解释的方差占到了将近71.532%，由此我们可以认为，这次提取的8个公因子在充分提取和解释原变量的信息方面比较理想。

表四旋转后的因子载荷矩阵旋转成份矩阵a成份12345678职业倦怠10.8120.0240.0460.0060.012-0.172-0.206-0.085职业倦怠20.788-0.0430.051-0.1410.176-0.2110.094-0.086职业倦怠30.651-0.112-0.056-0.155-0.172-0.217-0.053-0.299职业倦怠40.743-0.0850.067-0.19-0.172-0.2750.017-0.073职业倦怠50.741-0.186-0.010.077-0.455-0.01-0.120.008职业倦怠60.744-0.2040.053-0.109-0.0840.115-0.0630.078职业倦怠70.297-0.1130.67-0.189-0.1730.0250.2230.246职业倦怠8-0.0990.0240.902-0.1-0.056-0.073-0.087-0.002职业倦怠90.0480.0080.856-0.027-0.141-0.079-0.143-0.103职业倦怠100.010.0930.88-0.0070.0750.014-0.097-0.075心理资本1-0.170.0220.0110.7590.2840.0630.0370.064心理资本2-0.1380.173-0.080.6740.148-0.110.37-0.179心理资本3-0.090.099-0.1940.6640.4650.0910.008-0.191心理资本4-0.185-0.029-0.110.6160.086-0.080.1410.27心理资本5-0.0720.009-0.0950.801-0.0740.133-0.1160.195心理资本6-0.5240.309-0.0260.20506010.230.147-0.279心理资本7-0.1850.097-0.1380.2210.8020.0710.014-0.014心理资本8-0.090.6510.0660.067-0.5990.015-0.082-0.101组织氛围10.0450.444-0.0090.1610.4050.3260.1240.567组织氛围20.1060.076-0.1230.1720.2450.2380.1010.611组织氛围3-0.4050.273-0.0770.0120.1020.125-0.0340.609组织氛围4-0.160.6340.0040.0370.3640.1660.0940.28组织氛围50.1480.679-0.0060.102-0.3060.1940.397-0.044组织氛围6-0.4250.7530.051-0.0040.2280.066-0.093-0.017组织氛围7-0.1470.6750.001-0.0850.056-0.0410.2910.127组织氛围8-0.4470.5690.0010.1440.097-0.1150.1810.408总体幸福感1-0.1730.145-0.0060.2590.1480.0430.5380.076总体幸福感2-0.3470.435-0.0240.1490.1940.0670.613-0.15总体幸福感3-0.2540.103-0.177-0.005-0.140.797-0.0850.08总体幸福感4-0.445-0.0260.110.0660.2610.5860.2230.141总体幸福感5-0.1610.205-0.232-0.0180.0690.8190.0090.004提取方法 :主成份。

旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。

a. 旋转在 14 次迭代后收敛。

根据以上旋转后的因子载荷表可以知道：主成分一：包含职业倦怠1、职业倦怠2、职业倦怠3、职业倦怠4、职业倦怠5、职业倦怠6这6个题项，说明主成分一是反映情感枯竭和去个性化的维度。

其方差贡献率是15.926%，是8个主成分中贡献最大的一个，说明这一主成分对整体问卷的的影响最大。

主成分二：包含组织氛围4、组织氛围5、组织氛围6、组织氛围7、组织氛围8这5个题项，说明主成分二是反映组织氛围维度中学校氛围的主因素。

其方差贡献率是12.148%，是8个主成分中贡献第二大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第二大。

主成分三：包含职业倦怠7、职业倦怠8、职业倦怠9、职业倦怠10这4个题项，说明主成分三是反映个人成就感的主因素。

其方差贡献率是9.666%，是8个主成分中贡献第三大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第三大。

主成分四：包含心理资本1、心理资本2、心理资本3、心理资本4、心理资本5这5个题项，说明主成分四是反映心理资本维度中工作情绪方面的主因素。

其方差贡献率是8.756%，是8个主成分中贡献第四大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第四大。

主成分五：包含心理资本6、心理资本7、心理资本8这3个题项，说明主成分五是反映心理资本维度中工作状态方面的主因素。

其方差贡献率是8.335%，是8个主成分中贡献第五大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第五大。

主成分六：包含总体幸福感3、总体幸福感4、总体幸福感5这5个题项，说明主成分六是总体幸福感维度中生活压力方面的主因素。

其方差贡献率是6.697%，是8个主成分中贡献第六大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第六大。

主成分七：包含总体幸福感1、总体幸福感2这2个题项，说明主成分七是总体幸福感维度中生活信心面的的主因素。

其方差贡献率是5.511%，是8个主成分中贡献第七大的，说明这一主成分对整体问卷的的影响第六大。

主成分八：包含组织氛围1、组织氛围2、组织氛围3这3个题项，说明主成分八是组织氛围维度中同事关系氛围方面的主因素。

其方差贡献率是4.492%，是8个主成分中贡献最小的，说明这一主成分对整体问卷的的影响最小。

此外，观察表四旋转后的因子载荷矩阵，31个题项都仅仅只在某一个主成分上的载荷比较大，由此可以知道，职业倦怠的每一个题项是具有效度的。

差异性分析1、不同性别在各个维度中的差异分析女5518.5567 5.63688.76008心理资本男828.8750 4.82368 1.70543女5529.3273 3.99098.53814组织气氛男822.6979 2.54442.89959女5525.2482 4.52235.60979总体幸福感男89.7292 2.07343.73307女5511.5924 2.33254.31452表18性别男女t值P值职业倦怠21.82±3.9418.56±5.64 1.5770.12心理资本28.87±4.8229.33±3.99-0.2920.771组织气氛22.69±2.5425.25±4.52-1.5520.126总体幸福感9.729±2.0711.59±2.33-2.1370.037我们可以从上表中看出，男女性别不同，在职业倦怠、心里资本、组织气氛上是没有明显差异的。