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调查问卷spss

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SPSS统计数据分析基础教程期末作业 ———就某一主题设计一份调查问卷 一、 调查问卷 问卷编号_____ 关于“手机消费情况”的调查问卷

Q1. 您的年龄是______岁 Q2.您的性别是：1.男 2.女 Q3.您的学历是： 1.小学及以下 2.初中 3.高中 4.大学及以上 Q4.您是否拥有手机？1.是 2.否 （请跳答第7题） Q5.您使用的手机品牌是什么？ 1.联想 2.诺基亚 3.三星 4.苹果 5.HTC 6.小米 7.其他 Q6.您使用手机到现在有多久？ 1.未满六个月 2.六个月至一年 3.一年至一年半 4.一年半以上 Q7.您喜欢哪种手机类型？ 1.直板按键 2.全触屏 3.翻盖 4.滑盖 Q8.买手机时，您比较关注手机的哪些方面？(可多选) 1.价位 2.质量 3.外观 4.品牌 5.功能 6.潮流 7.材质 8.待机时间 Q9.您从哪些途径了解手机的信息？（最多可选4项） 1.网络 2.电视 3.朋友 4.传单 5.报纸 6.杂志 7.家人 Q10.您曾经更换过______部手机 Q11.您一般在什么地方购买手机? 1.品牌专卖店 2.综合商场 3.手机专营店 4.科技市场 5.其他 Q12.消费者在使用手机过程中对功能的三个方面的满意度。（三个方面的评分都是从0到100，分值越大表示满意程度越高） (1)游戏____ (2)拍照____ (3)上网____ Q13.请就下列有关手机的产品属性勾选其重要程度。

产品属性 非常重要 重要 一般 不重要 很不重要 （1）大小适中 5 4 3 2 1 （2）重量轻巧 5 4 3 2 1 （3）颜色绚丽 5 4 3 2 1 （4）外型大方 5 4 3 2 1 （5）辐射的伤害 5 4 3 2 1 （6）附属功能多 5 4 3 2 1 二、 问卷变量设计 以上截图就是我在spss软件中进行的变量设计，有填空题、单选题、限选题、多选题，限选题使用的是分类法（见Q9）,多选题使用的是二分法（见Q8），按照标准方法输入。接下来进行数据的录入。以下是部分数据的截图： 三、 分析方法和结论（这一环节我对不同的题型用了不同的分析方法并分别写了研究思路和研究假设）

（一） 首先对品牌倾向进行一维频率分析 研究思路：通过频率分析，了解各种手机品牌在消费者中的使用受欢迎度即品牌影响力，进一步得出何种手机的特性更吸引消费者。 研究假设：国外的一些品牌更受欢迎。

品牌 人数 有效百分比 累积百分比

联想 23 19.2 19.2 诺基亚 22 18.3 37.5 三星 19 15.8 53.3 苹果 9 7.5 60.8 htc 1 0.8 61.7 小米 39 32.5 94.2 其他 7 5.8 100.0 合计 120 100.0

根据表格分析得出结论，在120名受访者中，以国产小米手机倾向居多（32.5%）；有明显品牌倾向的受访者中，联想和诺基亚势均力敌，分别为（19.2%）和（18.3%），接下来是三星（15.8%）、苹果（7.5%）和其他（5.8%）。由此可见，并不是外国品牌在手机市场上独占鳌头，也有如联想等国产品牌很受欢迎。

（二） 对性别和手机类型做交叉表分析并进行相关性检验 研究思路：根据分析研究性别与手机类型的关系以及二者联系的紧密程度，通过男女的不同偏好找到手机与性别的定位。 研究假设：男性偏好翻盖手机，女性偏好触屏手机 交叉表分析： 案例处理摘要 案例 有效的 缺失 合计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 性别 * 手机类型 120 74.1% 42 25.9% 162 100.0%

性别* 手机类型 交叉制表 手机类型 合计 直板按键 全触屏 翻盖 滑盖

性别 男 计数 8 23 34 3 68 性别 中的 % 11.8% 33.8% 50.0% 4.4% 100.0%

女 计数 5 8 28 11 52 性别 中的 % 9.6% 15.4% 53.8% 21.2% 100.0%

合计 计数 13 31 62 14 120 性别 中的 % 10.8% 25.8% 51.7% 11.7% 100.0%

交叉表的相关性检验： 卡方检验 值 df 渐进 Sig. (双侧) Pearson 卡方 11.168a 3 .011 似然比 11.572 3 .009 线性和线性组合 6.699 1 .010 有效案例中的 N 120 a. 0 单元格(.0%) 的期望计数少于 5。最小期望计数为 5.63。 X2检验表下面的说明是：本例有0个格的期望频数小于5. X2检验要求期望频数小于5的格数不应超过25%，本例的检验满足要求，检验结果有效。 X2检验结果表明，p值为0.011，小于显著性水平0.05，因此拒绝零假设，说明性别和幸福感之间相关（男女两性对手机类型的认识有明显差异）。

不同性别对手机类型的偏好情况（%） 男 女 直板按键 11.8% 9.6%

全触屏 33.8% 15.4% 翻盖 50.0% 53.8% 滑盖 4.4% 21.2% X2=11.168 df=3 p=0.021﹤0.05 此次调查结果显示，受访者中，无论男女，偏好翻盖手机的居最多数（男50.0%，偏好女53.8%），偏好全触屏手机的男性较多（33.8%），偏好滑盖手机的女性偏多（21.2%），另外，偏好滑盖的男性和直板按键的男女性均较少。总体可以看出，男性对手机类型的偏好较集中，女性的比较分散。 因此，研究假设过于片面，需要改进。

（三） 对消费者对手机的关注方面以及了解手机的途径多选题进行频率分析 研究思路：希望不研究每个方面有多少人选，还想了解某些选项总共被选择了多少次。 研究假设：初步觉得消费者比较关注手机的品牌和外观，并经常从网络和电视了解手机的信息。 (1) 个案摘要 个案 有效的 缺失 总计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 $关注方面a 120 74.1% 42 25.9% 162 100.0% a. 值为 1 时制表的二分组。

$关注方面 频率 响应 个案百分比 N 百分比

$关注方面a 价位 66 11.0% 55.0% 质量 85 14.2% 70.8% 外观 99 16.6% 82.5% 品牌 94 15.7% 78.3% 功能 65 10.9% 54.2% 潮流 55 9.2% 45.8% 材质 57 9.5% 47.5% 待机时间 77 12.9% 64.2% 总计 598 100.0% 498.3% a. 值为 1 时制表的二分组。 由上表可以看出，消费者对手机的质量、外观和品牌关注追多（分别为14.2%、16.6%和15.7%），其次是待机时间、价位和功能（12.9%、11.0%和10.9%），最少的是潮流和材质（9.2%和9.5%）。 (2) 个案摘要 个案 有效的 缺失 总计 N 百分比 N 百分比 N 百分比 $了解途径a 120 74.1% 42 25.9% 162 100.0% a. 组

$了解途径 频率 响应 个案百分比 N 百分比

$了解途径a 网络 56 13.3% 46.7% 电视 62 14.8% 51.7% 朋友 73 17.4% 60.8% 传单 73 17.4% 60.8% 报纸 68 16.2% 56.7% 杂志 52 12.4% 43.3% 家人 36 8.6% 30.0% 总计 420 100.0% 350.0% a. 组

从此次调查结果可以看出，针对手机了解途径的七个选项中，纸质媒体如传单和报纸以及朋友，是消费者了解手机的重要途径；其他的如电视、网络和杂志也占相当的比例，以家人为了解渠道的比例最少。假设有偏差。

（四） 利用统计描述分析对消费者对于手机功能的满意度分析 研究思路：根据分析出的描述统计量如均值和标准差来研究消费者对 手机功能的满意程度。 研究假设：消费者对游戏和拍照功能的满意度应该比较高。 消费者在三个方面的满意度情况 N 全距 极小值 极大值 均值 标准差 游戏 120 70 25 95 75.81 13.672 拍照 120 65 25 90 54.28 14.970 上网 120 76 16 92 59.06 15.596

此次调查结果显示：在120名受访消费者中，游戏是消费者最为满意的（平均分75.81）；而拍照方面（平均分54.28）是最不满意的。建议各手机生产商提高手机拍照水平。

（五） 利用独立样本t检验来分析男女的更换手机数量是否存在显著差异 研究思路：对男女更换手机数量这两个独立样本进行描述统计，然后进行方差齐性检验和t检验。 研究假设：男女性更换手机的数量应具有明显差异

组统计量 性别 N 均值 标准差 均值的标准误

更换数量 男 68 4.78 2.982 .362 女 52 4.42 2.681 .372

方差方程的 Levene 检验 均值方程的 t 检验

差分的 95% 置信区间 F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 下限 上限 假设方差相等 1.673 .198 .677 118 .500 .356 .526 -.685 1.398

假设方差不相等 .687 114.870 .493 .356 .519 -.671 1.384

在表中，第一行是该检验的零假设：两个总体方差相等；第二行为备选假设：俩个总体方差不相等。如果该检验显著，即在Sig.列中的该Levene检验p值很小，就应该看第二行。如果p值较大，就应该看第一行零假设下的结果。

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问卷调查及统计分析方法-基于SPSS 第6章 确定选项间重要程度的常用统计分析方法

问卷调查及统计分析方法-基于SPSS 第6章 确定选项间重要程度的常用统计分析方法


• 在SPSS中，解题步骤如下。
•
(1)在SPSS数据编辑窗口中，打开数据文件data06-
01.sav。
•
(2)按【分析→非参数检验→旧对话框→K个相关样本】
顺序打开【多个关联样本检验】对话框，见图6-1。从左
侧源变量框中，选择变量“运动员1”至“运动员7”进入
【检验变量】框中。在【检验类型】框中选择【Friedman】
序，打开【多个关联样本】对话框，参见图6-1。选择“运动员
1”至“运动员7”这7个变量，送入【检验变量】框。在【检
验类型】选项中选择【Kendall的W】检验法。
•
(3)单击【确定】按钮，提交运算。在输出窗口中得到输出
结果，见表6-7和表6-8。
6.1.2.2 Kendall协同系数检验法（续1）
•
在本例中，由于排序的选项只有3个，因此将排在第1
位的转换成3分，排在第2位的转换成2分，排在第3位的转
换成1分。
• 在SPSS中，可通过如下步骤进行分值转换。
• ① 在SPSS数据编辑窗口中，打开data03-01.sav。
6.1.3 确定各选项对题项影响的重要程度(权 重系数)的常用统计方法（续4）
动员其原始得分也越少。
• 由此可知，运动员的名次顺序依次为2号第1名，3号 第2名，1号第3名，6号第4名，5号第5名，4号第6名，7 号第7名。
•
如果要进一步进行两两比较的检验来检查两个运动员
得分分布之间是否有显著性差异，则可以在SPSS的【非
参数检验】过程中使用两个相关样本的威尔科克森检验法
进行检验。
第6章确定选项间重要程度的常用统计分析方法61排序题中常用的统计分析方法62确定矩阵式选项权重系数的方法61排序题中常用的统计分析方法611建立排序题的数据文件612一致性检验方法613确定各选项对题项影响的重要程度权重系数的常用统计方法611建立排序题的数据文件排序题中建立的变量数等于其题项中的选项数
SPSS分析调查问卷数据的方法

SPSS分析调查问卷数据的方法

分析调查问卷数据地方法当我们地调查问卷在把调查数据拿回来后，我们该做地工作就是用相关地统计软件进行处理.在此.我们以为处理软件，来简要说明一下问卷地处理过程，它地过程大致可分为四个过程:定义变量﹑数据录入﹑统计分析和结果保存.下面将从这四个方面来对问卷地处理做详细地介绍.第一步:定义变量大多数情况下我们需要从头定义变量，在打开后，我们可以看到和相似地界面，在界面地左下方可以看到 . 两个标签.只需单击左下方地标签就可以切换到变量定义界面开始定义新变量.在表格上方可以看到一个变量要设置如下几项（变量名）、（变量类型）、（变量值地宽度）、（小数位）、（变量标签）、（定义具体变量值地标签）、（定义变量缺失值）、（定义显示列宽）、（定义显示对齐方式）、（定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类）.们知道在中.我们可以把一份问卷上面地每一个问题设为一个变量.这样一份问卷有多少个问题就要有多少个变量与之对应.每一个问题地答案即为变量地取值.现在我们以问卷第一个问题为例来说明变量地设置.为了便于说明.可假设此题为:.请问你地年龄属于下面哪一个年龄段（）?————那么我们地变量设置可如下: 即变量名为，即类型可根据答案地类型设置.答案我们可以用、、、来代替、、、.所以我们选择数字型地，即选择. 宽度为，即小数位数位为（因为答案没有小数点），即变量标签为“年龄段查询”.用于定义具体变量值地标签.单击框右半部地省略号，会弹出变量值标签对话框.在第一个文本框里输入，第二个输入—，然后单击添加即可.同样道理我们可做如下设置，即—、—、—、—；，用于定义变量缺失值.单击框右侧地省略号，会弹出缺失值对话框. 界面上有一列三个单选钮，默认值为最上方地“无缺失值”；第二项为“不连续缺失值”，最多可以定义个值；最后一项为“缺失值范围加可选地一个缺失值”，在此我们不设置缺省值.所以选中第一项如图；，定义显示列宽.可自己根据实际情况设置；，定义显示对齐方式.有居左、居右、居中三种方式；，定义变量类型是连续、有序分类还是无序分类.以上为问卷中常见地单项选择题型地变量设置.下面将对一些特殊情况地变量设置也作一下说明..开放式题型地设置:诸如你所在地省份是这样地填空题即为开放题.设置这些变量地时候只需要将、两项不设置即可..多选题地变量设置:这类题型地设置有两种方法即多重二分法和多重分类法.在这里我们只对多重二分法进行介绍.这种方法地基本思想是把该题每一个选项设置成一个变量.然后将每一个选项拆分为两个选项项.即选中该项和不选中该项.现在举例来说明在中地具体操作.比如如下一例:请问您通常获取新闻地方式有哪些（）报纸杂志电视收音机网络在中设置变量时可为此题设置五个变量.假如此题为问卷第三题.那么变量名分别为、、、、.然后每一个选项有两个选项选中和不选中.只需在一项中为每一个变量设置成选中此项、不选中此项即可.使用该窗口，我们可以把一个问卷中地所有问题作为变量在这个窗口中一次定义.到此，我们地定义变量地工作就基本上可以结束了.下面我们要作就是数据地录入了.首先.我们要回到数据录入窗口.这很简单.只要我们点击软件左下方地标签就可以了.第二步:数据录入数据录入有很多方式.大致有一下几种:.读取格式地数据.读取等格式地数据.读取文本数据（和）.读取数据库格式数据（分如下两步）（）配置；（）在中通过和数据库进行.但是对于问卷地数据录入其实很简单.只要在地数据录入窗口中直接输入就可以了.只是在这里有几点注意地事项需要说明一下..在数据录入窗口.我们可以看到有一个表格.这个表格中地每一行代表一份问卷.我们也称为一个个案..在数据录入窗口中.我们可以看到表格上方出现了、、、、…….地标签名.这其实是我们在第一步定义变量中我们为问卷地每一个问题取地变量名.即代表第一题.代表第二题.以次类推.我们只需要在变量名下面输入对应问题地答案即可完成问卷地数据录入.比如上述年龄段查询地例题.如果问卷上勾选了答案.我们在下面输入就行了（不要忘记我们通常是用、、、来代替、、、地）..我们知道一行代表一份问卷.所以有几分问卷.就要有几行地数据.在数据录入完成后.我们要做地就是我们地关键部分.即问卷地统计分析了.因为这时我们已经把问卷中地数据录入我们地软件中了.第三步:统计分析有了数据，可以利用地各种分析方法进行分析，但选择何种统计分析方法，即调用哪个统计分析过程，是得到正确分析结果地关键.这要根据我们地问卷调查地目地和我们想要什么样地结果来选择.有数值分析和作图分析两类方法..作图分析在中，除了生存分析所用地生存曲线图被整合到菜单中外，其他地统计绘图功能均放置在菜单中.该菜单具体分为以下几部分：（）：相当于一个自学向导，将统计绘图功能做了简单地介绍，初学者可以通过它对地绘图能力有一个大致地了解.（）：交互式统计图.（）：统计地图.（）下方地其他菜单项是我们最为常用地普通统计图，具体来说有：条图、散点图、线图、直方图、饼图、面积图、箱式图、正态图、正态图、质量控制图、图、自回归曲线图、高低图、交互相关图、序列图、频谱图、误差线图.作图分析简单易懂.一目了然.我们可根据需要来选择我们需要作地图形.一般来讲.我们较常用地有条图、直方图、正态图、散点图、饼图等等.具体操作很简单.大家可参阅相关书籍.作图分析更多情况下是和数值分析相结合来对试卷进行分析地.这样地效果更好..数值分析数值统计分析过程均在菜单中，包括：（）和：又称为基本统计分析.基本统计分析是进行其他更深入地统计分析地前提，通过基本统计分析，用户可以对分析数据地总体特征有比较准确地把握，从而选择更为深入地分析方法对分析对象进行研究. 和命令项中包括地功能是对单变量地描述统计分析.包括地统计功能有：（频数分析），作用:了解变量地取值分布情况.（描述统计量分析），功能：了解数据地基本统计特征和对指定地变量值进行标准化处理.（探索分析）：功能:考察数据地奇异性和分布特征.（交叉分析）：功能:分析事物（变量）之间地相互影响和关系.包括地统计功能有：（报告摘要表）：功能: 以分组变量为基础，计算各组地总计、均值和其他统计量.而输出地报告摘要则是指每个组中所包含地各种变量地统计信息.（观测量列表）：察看或打印所需要地变量值.：行形式输出报告.：列形式输出报告.（）（均值比较与检验）：能否用样本均值估计总体均值？两个变量均值接近地样本是否来自均值相同地总体？换句话说，两组样本某变量均值不同，其差异是否具有统计意义？能否说明总体差异？这是各种研究工作中经常提出地问题.这就要进行均值比较.以下是进行均值比较及检验地过程:过程：不同水平下（不同组）地描述统计量，如男女地平均工资.各工种地平均工资.目地在于比较.术语：水平数（指分类变量地值数，如变量有个值，称为有两个水平）、单元（指因变量按分类变量值所分地组）、水平组合.过程：对样本进行检验地过程.单一样本地检验：检验单个变量地均值是否与给定地常数之间存在差异.独立样本地检验：检验两组不相关地样本是否来自具有相同均值地总体（均值是否相同，如男女地平均收入是否相同，是否有显著性差异）配对检验：检验两组相关地样本是否来自具有相同均值地总体（前后比较，如训练效果，治疗效果）：一元（单因素）方差分析，用于检验几个（三个或三个以上）独立地组，是否来自均值相同地总体.（）（方差分析）：方差分析是检验多组样本均值间地差异是否具有统计意义地一种方法.例如:医学界研究几种药物对某种疾病地疗效；农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量地影响；不同饲料对牲畜体重增长地效果等.都可以使用方差分析方法去解决.（）（相关分析）：它是研究变量间密切程度地一种常用统计方法.常用地相关分析有以下几种:线性相关分析：研究两个变量间线性关系地程度.用相关系数来描述.偏相关分析：它描述地是当控制了一个或几个另外地变量地影响条件下两个变量间地相关性，如控制年龄和工作经验地影响，估计工资收入与受教育水平之间地相关关系.相似性测度：两个或若干个变量、两个或两组观测量之间地关系有时也可以用相似性或不相似性来描述.相似性测度用大值表示很相似，而不相似性用距离或不相似性来描述，大值表示相差甚远（）（回归分析）：功能:寻求有关联（相关）地变量之间地关系在回归过程中包括：：线性回归；：曲线估计；：二分变量逻辑回归；：多分变量逻辑回归；序回归；：概率单位回归；：非线性回归；：加权估计；：二段最小平方法；最优编码回归；其中最常用地为前面三个.（）（非参数检验）：是指在总体不服从正态分布且分布情况不明时，用来检验数据资料是否来自同一个总体假设地一类检验方法.由于这些方法一般不涉及总体参数故得名.非参数检验地过程有以下几个:卡方检验二项分布检验游程检验一个样本柯尔莫哥洛夫斯米诺夫检验两个独立样本检验个独立样本检验两个相关样本检验两个相关样本检验（）（因子分析）（）（聚类与判别）等等以上就是数值统计分析菜单下几项用于分析地数值统计分析方法地简介.在我们地变量定义以及数据录入完成后.我们就可以根据我们地需要在以上几种分析方法中选择若干种对我们地问卷数据进行统计分析.来得到我们想要地结果.第四步:结果保存我们地软件会把我们统计分析地多有结果保存在一个窗口中即结果输出窗口（）.由于软件支持复制和粘贴功能.这样我们就可以把我们想要地结果复制﹑粘贴到我们地报告中.当然我们也可以在菜单中执行>来保存我们地结果.总结:以上便是处理问卷地四个步骤.四个步骤结束后.我们需要软件做地工作基本上也就结束了.接下来地任务就是写我们地统计报告了.值得一提地是.是一款在社会统计学应用非常广泛地统计类软件.学好它将对我们以后地工作学习产生很大地意义和作用.。

spss调查问卷信度0.5

spss调查问卷信度0.5

竭诚为您提供优质文档/双击可除spss调查问卷信度0.5篇一：问卷的信度分析实例介绍问卷的信度分析信度Reliability即可靠性，它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。

信度指标多以相关系数表示，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）。

信度分析的方法主要有以下四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、a信度系数法。

其中，crobacha信度系数法是最简单易行且常用的方法，其公式为：si2ka(1-2)k-1s式中，k——量表所包含的总题数；2s2i——量表题项的方差总和；s——量表题项加总后方差。

a系数的大小表明了问卷表的信度高低，一般来说，a系数越大信度越高，量表设计越合理，也即证明指标或者测量项目的选取越好；反之，a系数越小信度越低，在这种情况下可能需要重新对问卷量表进行设计，剔除部分信度不高的指标或项目。

分量表信度指标值的判别标准如下表：a信度系数0.900以上分量表信度非常理想甚佳佳尚可可信偏低欠佳最好剔除0.800-0.8990.700-0.7990.600-0.6990.500-0.5990.500以下对于总问卷而言，则有如下判别指标：a信度系数0.800以上问卷信度非常好好最小可接受值欠佳最好剔除0.700-0.7990.650-0.7000.600以下由于该方法简单易行，因此我们采取a系数信度法对问卷调查的可信度进行分析，得到结果如下表：变量代号a1a2均值2.811.871.8.008.4712.3012.3612.3612.4312.27方差11.6688.8958.0387.3338.28212.44512.14611.82711.9591 2.606a系数推广态度a3a4a5b1b20.630生态效益b3b4b50.926c1c2c3c4c5c6d1d213.20xx.1612.5612.5012.7012.4610.1710.2710.3310.269 .898.107.697.847.6611.67011.29413.41013.09412.61914.51318.05716.28816. 80416.07817.7266.6134.9145.0915.1560.9120.9130.7110.9150.780补贴政策感知质量d3d4d5e1e2e3e4感知价格总问卷修正后总问卷由上表可以看到，推广态度的分量表的信度为0.630，不能达到我们的预期值。

SPSS 问卷的数据处理

SPSS 问卷的数据处理

Statis）。
2 进入SPSS之前的准备工作
编码
录入
2-1数据资料的形式及编码
2-1-1数据资料的形式：
矩阵式数据数据要求每一横行为一个个案（Case），
纵列按变量排列，形成矩阵格式。
2-1-2 编码的概念: 根据一定的规则将研究资料转换为可进行统计分析 的数码资料的过程。 问题025：您认为打工的外地人对北京市的社会秩 序是否有影响？（单选） 1□有很大影响 2□有较大影响 3□没有影响 4□不好说 4
å
s i2 )
Hale Waihona Puke i= 1 2 sT来测量
累加李克特量表的信度， 其中 K 表示量表中题项 的总数， s 代表第 i 题得分的题内方差， s 为总
2 i
2 T
题项（总得分）的方差。这种方法是目前最常用 的信度系数。


经验上，如果克朗巴哈系数大于0.9,则认为量 表的内在信度很高，如果克朗巴哈系数大于 0.8,则认为是克接受的，如果系数大于0.7,则认 为量表的设计存在一定的问题，但仍有一定的 参考价值；如果克朗巴哈系数小于0.7,则认为 量表设计存在很大问题应考虑重新设计。 用SPSS进行信度分析时注意的问题：由于综 合评价量表中通常包含若干个子方面，因此， 信度分析应针对各个方面主格进行，不可直接 对整个量表进行分析。
量表分析

在社会调查研究中，常常涉及到需要测量一些比 较抽象的量，例如“经济地位”、“传统价值 观”、“现代化成都”、“生活态度”、“兴趣 爱好”等等。这样就需要围绕有关的研究目的或 主题设计合理的问卷，那么根据设计出的问题 （这里主要是指量表的设计）得到的问卷结果数 值是否可靠、准确？这就涉及到问卷信度和效度 的分析问题，而在SPSS中，可以很方便地进行这 一方面的分析。因此，在进行问卷调查前，应先 对问卷进行信度和效度的分析。