SPSS实例:[1]计算信度(α系数)
1、录入数据,如图所示,假如这八个变量都是因子1的集合项,那么如何计算这个因子的信度呢?
2、在菜单中执行:reliability analysis,如图所示,也就是信度分析
3、将这个几个变量放入右侧的items框,记住这几个选项是属于一个维度或者因子的,点击ok即可得到科隆巴赫系数
4、有时候我们有大量的信度系数要计算,比如一个问卷有12个维度,每个维度都有一个信度系数,我们就需要重复地操作,不过我们可以使用命令,快速实现,在信度分析对话框中,我们点击paste
5、在命令窗口中,我们找到variables这个命令后面的item,如图所示,这里就是变量名,如果我们想要计算其他的信度,我们可以将变量名进行修改,然后选中所有的命令,点击执行按钮
spss26如何进行信度分析
首先,你把A非常同意设置数值为1,B同意为2,C一般为3,D不同意,为4,E非常不同意为5。
信度分析:
步骤:分析——度量——可靠性分析,然后选入你所要分析的项目,例如,你要分析整个量表,就选如所有项目;若是一个维度,就只选一个维度下人项目。
数据分析:
得到的结果是克伦巴赫α信度系数,一般要大于0.7,最低不小于0.6,0.8就非常好了。
我不知道你的问卷有没有分维度,如果有,可采用内容效度。内容效度可用分量表之间的相关来考察,计算量表各维度之间的相关系数。
步骤:
计算各个维度的平均分——分析——相关分析——双变量,选入问卷所有项目,然后确定。
数据分析:
各个维度不出现相关即证明效度好,若有,也应该是低程度的相关。
α信度系数法作用
Cronbach α信度系数是目前最常用的信度系数,其公式为:α=(k/(k-1))*(1-(∑Si^2)/ST^2)
其中,K为量表中题项的总数, Si^2为第i题得分的题内方差, ST^2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出,α系数评价的是量表中各题项得分间的一致性,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)的信度分析。
如何用SPSS进行信度、效度分析
SPSS(统计分析软件包)是一款常用的统计分析软件,可以用来进行信度和效度分析。以下是使用SPSS进行信度和效度分析的步骤:
打开SPSS软件,并导入你的数据文件。在菜单栏中选择“文件” > “导入” > “数据”,选择你的数据文件并导入。
选择你要分析的变量,并将它们添加到分析模型中。在菜单栏中选择“分析” > “可靠性分析”或“效度分析”,根据你要进行的分析选择相应的选项。
进行信度分析:在“可靠性分析”窗口中,选择你要进行信度分析的变量,并选择适当的信度统计量(如Cronbach’s Alpha)。点击“统计量”按钮并选择相应的选项,然后点击“确定”开始计算信度。
进行效度分析:在“效度分析”窗口中,选择你要进行效度分析的变量,并选择适当的效度统计量(如Pearson’s Correlation)。点击“统计量”按钮并选择相应的选项,然后点击“确定”开始计算效度。
查看结果并解读:分析完成后,你可以查看结果并进行解读。在“可靠性分析”窗口中,你可以查看Cronbach’s Alpha系数、项目间相关系数等指标,判断变量的信度。在“效度分析”窗口中,你可以查看相关系数、回归分析等指标,判断变量的效度。
需要注意的是,信度和效度分析需要根据实际研究情况选择适当的方法和统计量,同时需要进行结果的解释和论证,以保证分析的科学性和可靠性。
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