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关于问卷⼀致性检验（重测信度检验问题操作步骤）（精）
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。
2）Spss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）：
这⾥的kappa系数值为0.580，也就是说这个调查题⽬的信度为0.580.
Kappa取值于0到+1之间。
绝对值越⼤，信度越⾼。
⼀般认为：Kappa≥0.75信度较⾼；0.75>Kappa≥0.4信度⼀般；Kappa<0.4信度较差。
Kendall's W检验-SPSS教程一、问题与数据某研究者拟分析5位放射科医生对疾病严重程度诊断的一致性。
现搜集50位研究对象的MRI检查结果，并要求放射科医生分别针对每份MRI检查给予Grade I（最轻）到Grade V（最重）五个等级的临床诊断，Grade I、Grade II、GradeIII、Grade IV和Grade V赋值分别为1、2、3、4和5，部分数据如图1。
图1 部分数据二、对问题分析在本研究中，研究者拟探讨5位放射科医生对疾病严重程度（5分类）诊断的一致性。
对于这种存在3位及以上观察者，观测变量为连续变量或有序分类变量的一致性检验，我们推荐使用Kendall’s W检验。
一般来说，采用Kendall’s W 检验的研究设计需要满足以下3项假设：假设1：观察者不少于3人，判定结果是连续变量或有序分类变量。
如本研究中需要判断5位放射科医生诊断结果的一致性，且观测变量是Grade I到Grade V 五个等级，属于有序分类变量。
假设2：要求判定结果配对，即不同观测者判定的对象相同。
如本研究中，5位放射科医生诊断的是同一组研究对象的MRI，编号统一。
假设3：观察者之间相互独立。
这要求不同观测者独立完成结果判定，相互不干扰。
根据研究设计，我们认为本研究符合Kendall’s W 检验的3项假设，可以采用该方法进行一致性评价。
三、SPSS操作在主界面点击Analyze→NonparametricTests→Related Samples，确认What is your objective?栏中点选了Automatically compare observed data to hypothesized，如图2。
图2 NonparametricTests: Two or More Related Samples点击Fields→Use custom field assignments，并将50个观测变量P1到P50放入Test Fields栏。
层次分析法spss教程
层次分析法是一种用于多准则决策的方法，在SPSS软件中可以通过以下步骤进行：
1. 首先，导入数据。
数据应包括准则层和方案层的信息。
准则层是决策的准则，而方案层是待选择的各个方案。
2. 接下来，创建层次分析模型。
在SPSS软件中，可以使用层次分析法专用的插件进行创建。
选择“Analyze”->“Decision Trees”->“Analytic Hierarchy Process”。
3. 在创建模型时，需要确定决策的目标和准则。
设置准则的权重，权重表示每个准则对决策的重要程度。
在SPSS中，可以使用主观方法或客观方法来确定权重。
4. 设置方案的比较矩阵。
比较矩阵是用于比较各个方案在每个准则上的优劣程度。
在SPSS中，可以通过填写矩阵来完成方案的比较。
5. 进行一致性检验。
一致性检验用于检查比较矩阵的一致性，确保所选权重的合理性。
在SPSS中，可以通过CR值来判断一致性程度，CR值越接近0，表示一致性越好。
6. 根据准则权重和方案比较矩阵，计算各个方案的决策得分。
得分表示每个方案在总体考虑下的优劣情况。
在SPSS中，可以使用加权平均法来计算得分。
7. 最后，进行结果分析和决策选择。
根据各个方案的得分，可以进行排序和比较，选择最合适的方案。
需要注意的是，在使用层次分析法进行决策时，确保准则权重和比较矩阵的一致性是非常重要的。
此外，还需要进行灵敏度分析，检验准则权重的重要程度对最终决策结果的影响。
求地内在一致性信度地解释.' 系数即克朗巴哈α值为.' 是即项目平均值为.上述两项问卷信度值都在以上，说明问卷具有很高高地内在一致性.（α系数越大表示条目间相关性越好，一般而言，α大于表示内部一致性极好，α在到表示较好，而低于表示内部一致性较差.）如何计算信度好好写文章加油！信度地分类（一般分为两类）：、内在信度——调查表中地一组问题（也可称之为题项）是否在测量同一个概念，即这些问题（题项）地内在一致性如何，能否稳定地衡量这一概念（变量或维度）.如果内在信度系数在以上，则可认为这一组问题有较高地内在一致性.最常用地内在信度系数为克朗巴哈和折半信度.、外在信度——在不同时间进行测量时调查表结果地一致性程度.最长用地外在信度指标是重测指标是重测信度，即用同一问卷在不同时间对同一对象进行重复测量，然后计算一致性程度.信度分析过程：、先做因子分析，> >；>选；> 选.运算出结果中，注意指标：>() <？()那么删去所有<地题项，再重运算因子分析,直到全部>；或>() >？()；中如果有题项落到两个或两个以上地因子上，或有题项没有落到任何一个因子上，都要删掉再重运算，按照上述方法循环，直到所有指标全部达标.、运行，>> ，选下.运行出结果中，如果>那么不用删掉任何题项，结果足够好.如果<，看指标（指如果把对应地题项杀掉，可提高或降低为此值），把题项杀掉，使>，便不用再杀.值地最低要求>.若<，说明该反转地题项没反转，检查题项，将其反转.可信度计算信度地分类（一般分为两类）：、内在信度——调查表中地一组问题（也可称之为题项）是否在测量同一个概念，即这些问题（题项）地内在一致性如何，能否稳定地衡量这一概念（变量或维度）.如果内在信度系数在以上，则可认为这一组问题有较高地内在一致性.最常用地内在信度系数为克朗巴哈和折半信度.、外在信度——在不同时间进行测量时调查表结果地一致性程度.最长用地外在信度指标是重测指标是重测信度，即用同一问卷在不同时间对同一对象进行重复测量，然后计算一致性程度.信度分析过程：、先做因子分析，> >；>选；> 选.运行出结果中，注意指标：>() <？()那么删去所有<地题项，再重运行因子分析,直到全部>；或>() >？()；中如果有题项落到两个或两个以上地因子上，或有题项没有落到任何一个因子上，都要删掉再重运行，按照上述方法循环，直到所有指标全部达标.、运行，>> ，选下.运行出结果中，如果>那么不用删掉任何题项，结果足够好.如果<，看指标（指如果把对应地题项杀掉，可提高或降低为此值），把题项杀掉，使>，便不用再杀.值地最低要求>.若<，说明该反转地题项没反转，检查题项，将其反转.信度该怎么说阿？调查问卷中有多选题怎么做信度分析问卷地信度分析一、概念：信度是指根据测验工具所得到地结果地一致性或稳定性，反映被测特征真实程度地指标.一般而言，两次或两个测验地结果愈是一致，则误差愈小，所得地信度愈高，它具有以下特性：、信度是指测验所得到结果地一致性或稳定性，而非测验或量表本身；、信度值是指在某一特定类型下地一致性，非泛指一般地一致性，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地结果；、信度是效度地必要条件，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，同时组成量表题项地内在一致性程度如何；常用地检测方法是’系数.外在信度：对相同地测试者在不同时间测得地结果是否一致，再测信度是外在信度最常用地检验法. 二、信度指标：. 用信度系数来表示信度地大小.信度系数越大，表明测量地可信程度越大.究竟信度系数要多少才算有高地信度.学者()认为，～（最好不要）；～（最小可接受值）；～（相当好）；～（非常好）.由此，一份信度系数好地量表或问卷，最好在以上，至之间还算是可以接受地范围；分量表最好在以上，至之间可以接受.若分量表地内部一致性系数在以下或者总量表地信度系数在以下，应考虑重新修订量表或增删题项.．信度指标多以相关系数来表示：大致可分为三类：稳定系数（跨时间地一致性）、等值系数（跨形式地一致性）和内在一致性系数（跨项目地一致性）.三、信度分析方法:.重测信度法：用同样地问卷对同一被测间隔一定时间地重复测试，也可称作测试——再测方法，计算两次测试结果地相关系数.很显然这是稳定系数，即跨时间地一致性.重测信度法适用于事实性地问卷，也可用于不易受环境影响地态度、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、活动地影响，所以间隔时间需要适当.较常用者为间隔二星期或一个月..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，计算两个复本地相关系数.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、难度和对应题项地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.在实际地调查中，问卷很难达到这种要求，这种方法较少被采用.. 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地相关系数(实际应用软件)，再据此确定整个测量地信度系数.折半信度属于内在一致性系数，测量地是两半项目间地一致性.这种方法不适合测量事实性问卷，常用于态度、意见式问卷地信度分析.在问卷调查中，态度测量最常见地形式是级李克特量表.进行折半信度分析时，如果量表中含有反意题项，应先将反意题项地得分作逆向处理，以保证各题项得分方向地一致性，然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等地两半，计算二者地相关系数（）），即半个量表地信度系数），最后用斯皮尔曼布朗（）公式：()，求出整个量表地信度系数.. 评分者信度:这种方法在测量工具地标准化程度较低地情况下进行地.不同评分者地判分标准也会影响测量地信度，要检验评分者信度，可计算一个评分者地一组评分与另一个评分者地一组评分地相关系数.. 信度系数法:克伦巴赫信度系数是目前最常用地信度系数.其公式为：()*((∑))其中，为量表中题项地总数，为第题得分地题内方差，为全部题项总得分地方差.从公式中可以看出，系数评价地是量表中各题项得分间地一致性，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）地信度分析.在李克特量表法中常用地信度检验方法为“’”系数及“折半信度”.四、利用进行信度分析在中，专门用来进行测验信度分析地模块为下地；使用之下地模块.模块主要功能是检验测验地信度，主要用来检验折半信度、库李及系数以及信度系数值.至于重测信度和复本信度，只需将样本在二次（份）测验地分数地数据合并到同一数据文件之后，利用之下地求其相关系数，即为重测或复本信度；而评分者信度则就就是使用地等级相关及和谐系数.表模块地选项地参数及对应中文术语关键字功能系数折半信度，是第二分量表地题数最低下限真实信度法各题目变异数同质时地最大概率（）信度各题目平均数与变异数均同质时地最大概率信度表模块地部分选项地参数及对应中文术语关键字功能信度系数等级变异数分析及和谐系数’检验，适用于答案为二分（如是非题）地量表’’检验’地可加性检验量表内各题目平均数相关系数。
SPSS数据分析的医学统计方法选择目录数据分析的统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。
目录 (1)●资料1 (2)完全随机分组设计的资料 (2)配对设计或随机区组设计 (3)变量之间的关联性分析 (4)●资料2 (5)1。
连续性资料 (5)1.1两组独立样本比较 (5)1。
2两组配对样本的比较 (5)1.3多组完全随机样本比较 (6)1。
4多组随机区组样本比较 (6)2．分类资料 (6)2.1四格表资料 (6)2。
2 2×C表或R×2表资料的统计分析 (7)2。
3 R×C表资料的统计分析 (7)2。
4 配对分类资料的统计分析 (8)●资料3 (8)一、两个变量之间的关联性分析 (8)二、回归分析 (9)●资料4 (10)一．统计方法抉择的条件 (10)1．分析目的 (10)2．资料类型 (10)3．设计方法 (11)4．分布特征及数理统计条件 (12)二．数据资料的描述 (13)1．数值变量资料的描述 (13)2．分类变量资料的描述 (13)三．数据资料的比较 (14)1．假设检验的基本步骤 (14)2．假设检验结论的两类错误 (15)3．假设检验的注意事项 (15)4．常用假设检验方法 (16)四．变量间的相关分析 (17)1．数值变量（计量资料)的关系分析 (18)2．无序分类变量（计数资料)的相关分析 (18)3．有序分类变量（等级资料）等级相关 (18)●资料1完全随机分组设计的资料一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性,则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性,则作完全随机的方差分析.如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较.2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验.如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。
SPSS效度分析1. 介绍SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计分析软件，广泛应用于社会科学研究领域。
效度分析是验证测量工具的有效性和准确性的一种方法，它可以用来评估一个测量工具测量的是我们想要测量的概念，而非其他因素。
本文将介绍SPSS中常用的效度分析方法和步骤。
2. 效度分析方法在SPSS中，常用的效度分析方法有以下几种：2.1 内部一致性分析内部一致性分析是通过统计测量工具中各项指标之间的相关性来评估测量工具的一致性。
常用的内部一致性分析方法有Cronbach’s alpha 系数、Kuder-Richardson 20 (KR20) 系数等。
在SPSS中，可以通过计算相关系数矩阵或使用相关性分析功能来进行内部一致性分析。
2.2 构效效度分析构效效度分析是通过与其他已被广泛接受的测量工具进行比较，来评估测量工具与所测概念的关联程度。
常用的构效效度分析方法有因子分析、回归分析等。
在SPSS中，可以使用主成分分析或最大似然因子分析来进行因子分析，得出测量工具的因子结构。
2.3 与外部变量关系效度分析与外部变量关系效度分析是通过测量工具与其他已知变量之间的关联程度来评估测量工具的效度。
常用的与外部变量关系效度分析方法有相关性分析、卡方检验、t检验等。
在SPSS中，可以使用相关性分析功能来计算测量工具与其他变量之间的相关系数，或使用t检验功能来比较测量工具在不同组别间的差异。
3. SPSS效度分析步骤在进行SPSS效度分析时，通常需要以下步骤：3.1 收集数据首先，需要收集一组用于效度分析的数据。
数据可以通过问卷调查、实验设计等方式获取。
3.2 数据预处理在进行效度分析之前，需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失数据处理等。
SPSS提供了丰富的数据处理功能，可以帮助我们对数据进行加工和清洗。
3.3 内部一致性分析使用SPSS中的相关性分析功能，计算测量工具中各项指标之间的相关系数。
利⽤SPSS进⾏⼀致性检验并计算Kappa值利⽤SPSS进⾏⼀致性检验并计算Kappa值例⼦：对弹幕⽂本的分类编码，判定结果为A~N 14种类别。
采⽤Cohen's kappa系数分析。
⼀、问题与数据 通过分析弹幕⽤户所发送的弹幕，判断其使⽤弹幕的动机。
现拟分析不同编码员判断的⼀致性，随机抽取600份弹幕⽂本，再分别请两位编码员进⾏分类，判断弹幕动机属于哪种分类。
这两位编码员操作的是同⼀份⽂本，编号统⼀，部分研究数据如下：⼆、问题的分析在本研究中，研究者拟探讨两位警察对受试者⾏为判断的⼀致性，我们推荐使⽤ Cohen's kappa系数分析。
⼀般来说，采⽤Cohen's kappa系数的研究设计需要满⾜以下5项假设： 假设1：判定结果是分类变量且互斥。
如本研究中受试者⾏为的判定结果为“正常”或“可疑”，属于分类变量，并且相互排斥。
假设2：要求进⾏观测变量配对，即不同观测者判定的对象相同。
如本研究中，两位警察观看的是同⼀组录像，编号统⼀。
假设3：每个观察对象可能被判定的结果种类相同。
如本研究中每位受试者的⾏为都可能被判定为“正常”或“可疑”。
假设4：观测者之间相互独⽴。
这要求不同观测者独⽴完成结果判定，相互不⼲扰。
假设5：由固定的两位观测者完成所有判定。
如本研究中由两位警察分别观看100段录像，中途不换⼈。
根据研究设计，我们认为本研究符合Cohen's kappa系数的5项假设，可以采⽤该分析⽅法进⾏⼀致性评价。
三、SPSS操作在主菜单点击分析(Analyze)→描述统计(DescriptiveStatistics)→交叉表(Crosstabs)分别将编码1和编码2变量放⼊⾏和列栏点击统计，选择Kappa，点击继续点击单元格，按如下选择即可注释：如果⼤家想要得到频率的预测值，可以点击计数栏中的期望；若⼤家还想得到百分⽐值，可以点击百分⽐栏中的⾏、列和总计四、结果 从上表可以看出，本研究共有600对有效数据，没有缺失，总数据为600例。
⼀致性检验的⼏种⽅式--ICC、kappa、weightedkappa、Kendall ICC(intraclass correlation coeficient)：⽤来评价对同⼀对象的多次测量之间的信度（reliability scale）#在SPSS中就是在这个词组⾥包含ICC检验的。
⽐如测量实验⽼⿏的影像学指标，需对同⼀只⽼⿏测量8次，取其平均数或中位数来表⽰该⽼⿏的最终结果值计算公式为MS（mean square）均⽅差，m为测量次数。
均⽅差的计算见two-way ANOVA对⽅差的分解。
ICC最后得到⼀个0--1的值，如果ICC值⼩于0.4，我们认为诊断试验的可重复性较差；如果ICC值⼤于0.75，那么诊断试验的可重复性好。
KAPPA⽤于评价不同测量者（2位）对同⼀事物的判断（⼆分类）是否准确，⽐如医⽣对同⼀批患者使⽤两种诊断⽅式，评价两种诊断⽅式的⼀致性P0（实际⼀致性）=a+d/n #两种⽅法⼀致的占总数的⽐例Pe（理论⼀致性）=((p1*m1)/n+(p2*m2)/n)/n #这样的公式看起来费劲，见下图红圈⾥的计算了对⾓线格⼦的理论频数，所以Pe(理论⼀致性)就是理论上两⽅法评价⼀致之和占总数的⽐例 #对理论频数不清楚的童鞋参看流病书，灵敏度特异度那块KAPPA评价标准：加权KAPPA⽤于在多分类有序变量的情况，⽐如写这篇博⽂的动机来⾃，需要评价对同⼀个患者在前瞻和回顾两个scenarioes得到的同⼀量表的得分是否⼀致。
量表得分为等级资料。
加权分为两种：线性加权（linear）、平⽅加权（quadratic）理解：⽐如对于眼底图像识别的数据，class=0为健康，class=4为疾病晚期⾮常严重，所以对于把class=0预测成4的⾏为所造成的惩罚应该远远⼤于把class=0预测成class=1的⾏为，使⽤quadratic的话0->4所造成的惩罚就等于16倍的0->1的惩罚。
