(2020年)项目管理项目报告项目分析信效度检验2

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1、课 程:心理测量学班 级:2009级应用心理学一班 实验号数: 1 实验日期: 2011-11-11题 目: 量表的信效度分析 姓 名: 王菲 学 号:_ 200900430109 成 绩: 教师签字: 一、实验室名称心理测量学实验室二、实验目的与要求实验目的:会用spss对心理量表进行效度分析实验要求:熟悉spss因素分析的过程,能整理因素分析结果,掌握因素分析的相关标准。三、实验内容(一) 实验器材1. 安装有spss10.0及其以上版本的电脑一台。2. 教师提供spss数据库,数据库中被试数量在200人或以上,至少有一个量表,量表题目在50个或以上。(二) 实验步骤1、效度分析(1)首先

2、按照上一实验的程序,进行数据校验、缺失值处理。(2)接着点击Descriptives.,选择KMO和Bartlett球形检验。点击Extraction.,进入因素抽取界面,抽取方法选择Principal components(主成分)方法,勾选Scree plot(陡坡图或译碎石图),Eigenvalues(特征值)取大于1的因素。选择结束后,点击Continue,接着点击Rotation.,即进行因素转轴设计。选择转轴方法时,点击选择Varimax方法,即最大正交转轴。点击Options.,勾选Sorted by size选项。最后点击Ok按钮,得出因素分析的结果。2、信度分析(1)Alph

3、a信度系数进入SPSS数据分析界面,AnalyzeScaleReliability Analysis.在Model那里选择Alpha,将所有题目选入右边项目框中,点OK,即可计算Cronbach Alpha。(2)分半信度进入SPSS数据分析界面,AnalyzeScaleReliability Analysis.在Model那里选择Split-half,将所有题目选入右边项目框中,点OK即可。四、实验数据及结果分析(一)效度分析1. 通过因素分析数据所呈现的结果得知,KMO值为0.970.KMO值远大于0.50,表示变量间共同因素较多,较适合进行因素分析。2. Bartlett球形检验:sig

4、=0.000 ,小于0.05,说明达到了显著水平,代表总体的相关矩阵间有共同因素存在,适合进行因素分析。3. 记录各题共同度的值在Communalties的表格中列出了所有题目变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度,他表明,他表明对52个题目如果采取主因素分析的方法提取所有特征根(52个),则原有变量所有方差均可解释,变量共同度为1。第二列显示提取的特征根对所有题目的解释。spss分析出的共同度结果(上图)可知:共同度最低为0.469,大于0.35,并且大多数在0.6左右,所以不需要删除题目。4. 记录抽取因素的解释率根据取特征根大于1这一条件,可抽取出7个因素,他们对总方差的

5、解释比率分别为39.565%、5.582%、4.494%、2.977%、2.584%、2.429%、2.081%。7个因子共解释原变量总方差已经达到了59.711%。在60%左右即可接受,所以符合要求。 5.列出因素负荷矩阵 因素 题号 122 23 28 48 16 47 38 21 29 50 43 18 13 21 3 2 5 11 6 9 8 7 10 3 4 5 6 744 46 49 45 37 42 39 5232 35 31 41 33 34 30 40 14 4 12 1719 27 2620 15 2451 3625由上图知,每个因素都至少包含3个题目,所以不需要删除。剩余

6、题目在因子上的载荷均大于0.35,没有需要删除的题目。(二)信度分析1、Alpha系数信度检验结果显示,Alpha=0.97,该量表的总体内部一致性系数达到了0.97,说明信度较高。2.分半信度 因为题目总数52为偶数,所有看“Equal-length Spearman-Brown”的结果,结果显示分半信度系数为0.909,说明量表信度较高。五、实验结论1.抽取出的7个因素对题目的解释率达到了59%,而七个 因素的负荷矩阵也说明不需要删除题目,效度较好。2. Alpha=0.97,分半信度系数高达0.909,说明信都较高。六、对本实验过程及方法、手段的改进建议1.在录入数据时不符合要求的被试数据可以直接删除,以免给后来的数据处理造成麻烦。2.7个因素的解释率达到60%,不是特别高,可以通过其他方法使解释率再提高。五、实验结论(表格原有空间不够可自行扩大)六、对本实验过程及方法、手段的改进建议(表格原有空间不够可自行扩大)注:实验报告独立完成,第四、五、六部分,不得雷同。

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