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1、SPSS 信度分析一、分半信度例 1 ：李老师对班上 9 位同学的随堂测验， Y 表示答对， N 表示答错，测验 结果如表 1 所示，请计算其信度。题目Item 1Item 2Item 3Item 4Item 5Item 6Item 7Item8王冬YYYYNYNN刘妮YNNYNYNY王苏YYNYYYYY张奇NYNNYNYN韩梅NYNNYYNN李利YNNYYNYY齐齐YNYYYNNY楚幕NYYNYYYY薛红红YYYNNYYN表 1 随堂测验成绩奇竝Pearson相左件1J09瞇性双侧）.730N99Pearson 相壮IT.1091显署性侧）.780表 2 相关性N 99解：（I）首先根据题意
2、，将资料输入SPSS，建立数据文件；（ 2 ）选择 转换 | 重新编码为相同变量 命令，打开 重新编码到相同的变 量中对话框；（ 3 ）单击 旧值和新值 按钮，打开 重新编码成相同变量：旧值和新值 对 话框。将N定义为0，将Y定义为1，单击继续按钮，完成转换。在SPSS 文件中将字符串属性改为数值。（4）计算奇数题与偶数题的和：选择转换|计算变量命令，打开计算 变量对话框。将奇数题变量相加移入数字表达式列表框内求和，偶数题的计算 方法亦同样。（5）执行双变量相关：选择分析|相关|双变量命令，打开双变量相 关对话框。将变量奇数和偶数移入右侧变量列表框中，在相关系数选 项组中勾选Pearson复选
3、框，在显著性检验选项中选中双侧检验单选按钮, 并勾选标记显著性相关复选框，单击确定按钮。（6）结果中输出对该测验奇、偶数题目进行的Pearson积差相关分析表， 如表2所示。Pearson相关系数为0.109,双侧检验的显著性概率（Sig）为0.78, 远大于0.05，说明该测验奇、偶题目的相关非常低且不显著，同时也说明了该 测验的信度非常低。分半信度也可直接使用可靠性分析命令来完成，简要步骤如下。（1）建立数据文件。（2）将资料转为数字（同上）。（3）选择模型：选择分析|度量|可靠性分析命令，弹出可靠性分析 对话框。将左边列表框中的题目依所需次序前后分半选入右边的项目列表框 中，在左下角的模
4、型下拉列表框中选取半分选项。（4）选择统计量，单击统计量按钮，打开统计量对话框并完成相应的 设置。最后单击确定按钮，输出统计结果。二、同质性信度（1）点击分析-度量-可靠性分析。性别2222221221122我（T）RFM分折比顿均值（砂 一展线性模型（ 广文线it模型 混合模型（Q 相美（）回归对数线性模型（Q）民族-121.0021.0011.0011.0011.0011.00卜21,00神经网络k11.00JHfe11,00陆维41.00度 8（s）k比可*惟分折（巳非夢数檢脸（M多维展开(PREFSCAL).專歩尺停rPROXSCAL、福逹酸计2）将要检验的问卷或者维度放入变量框中。舶
5、可It性分析0 1 2 3 4 5 6Ld3 一 1 三Stilly* If(&)*AMftn（3）点击确定，生成结果。信度指标就是 Cronbachs Alpha。三、重测、复本信度（1）打开或建立数据文件。（2）选择分析丨相关丨双变量相关命令，打开双变量相关对话框,如下图所示。4 Pear son end w 的 tau-b( j当变量多于择变量:选择要进行分析的变量并将其移入右侧的变量列 两个时，结果中会计算所有选入变量列表框中变量两两之I表框中。系数。（4）选择相关系数： 相关系数选项组包含 Pearson、Kendall 的 tau-b 和Spearman 3个复选框，研究中根据数据
6、类型可以通过勾选对应的复选框来选 择相关系数的计算方法。（5）选择显著性检验类型：通过选中显著性检验选项组下相应的单选按钮，选择显著性检验使用双侧检验还是单侧检验。（6）标记显著性相关：勾选标记显著性相关复选框，在统计结果中将用 *号标记有显著相关的相关系数，系统默认选中。当P0.05时，相关系数旁会 标识*，表明两变量在0.05水平上达到显著相关；当P0.01时，相关系数旁会标识*，表明两变量在0.01水平上达到显著相 关。（7）选项设置：单击选项按钮，打开双变量 相关性：选项对话框，对统计量和缺失值完成 相应的设置。（8）单击确定按钮，执行操作，输出结果。四、评分者信度（肯德尔和谐系数）例
7、 2 ：某校举办校园歌手大赛， 6 人进入决赛，请 5 位评委老师为这 6 名选 手评定等级。结果如下。如何衡量 5 位老师评定结果的一致性程度？表1 5 位老师为 6 名选手评定的等级评分教师（k=5）选手编号(n=6)A1A2A3A4A5A6A316452B215634C215643D126534E126543R.i9728261916解：（1）数据录入。计算肯德尔和谐系数的数据编排与通常的不同：一个被 评对象为一列数据（相当于变量），一个评分者为一行数据（相当于样品）。数据 编排同表 1.（2）单击“分析|非参数检验丨旧对话框|K个相关样本检验”，在对话框中，将 A1A6 全部选定，单击
8、肯德尔和谐系数，确认即可。（3）在结果分析中，肯德尔和谐系数W=0.845,渐近显著性概率为0.001, 小于0.01，故而，相关非常显著。（ 4）值得注意的是，如果数据是按照通常的编排输入的，即一位选手得到 的等级为一行，一个评分者的评分为一列，那么可以使用“数据”菜单下的“转 置”（transpose）功能，将原数据行列互换。一、结构效度SPSS 效度分析结构效度是测验对理论上的构想或特质的测量程度。结构效度所采用的方法是因子分析。有学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或者整个h”- $5MiE) M9rV 計站側 wwn*MM： ?ffl IG) ?JDQy)舀口咗)戢购
9、也问卷的结构效度。因子分析的步骤如下：1）选择分1 iR) EHL4ai022A z22*2232224222莓tte平坤i删m（c）EM3蜩他 分离旧 mso） 懂凶f#R（p inHiP Sj氐鮎夷（i甘忻理）ftWKP 豪制阴）析中的“降维”“因子分析”；豐QROCffil.fffi/：|2）将所有的变量都选到因子分析变量中。3）描述选项卡，勾选，原始数据分析和 KMO 和 Bartlett 球形度检验4）抽取选择主成分分析方法，其他默认即可。5）旋转选项卡，方法选择最大方差法。（6）点击确定即可得出 spss 分析出的 结果。KMO的值在0.9以上，表明非常适合 做因子分析；0.8-0
10、.9：很适合；0.7-0.8 适合；0.6-0.7 尚可；0.5-0.6 表示很差； 0.45 以下：应该放弃。二、效标关联效度确定效标关联效度最常用的方法是，计 算测验分数与效标测量的相关。如以学生平 时成绩为效标，计算问卷的效标效度，计算 平时成绩和问卷得分的相关即可。4越因子分衍:釉取方法（M）：主威份ILiX7JVT相关性腳$回0协方差矩脾电）N未jttt的因子縈（日 E ecES（S）-抽取基于特征值（目 特征值大于G）：h|C因子的固定数量1）耍提取的因子（I）:最大收敘性送代次数Q）： |25|、继续取消帮助然后点击“分析相关双相关”，将“问卷”和“平时成绩”选中点 箭头，然后点
11、击确定。得到下表的结果表中r是Pearson相关性=0.997； p是显著性（双侧），该指等于0.000, 小于 0.001，说明二者存在显著的正相关关系。SPSS 难度分析一、难度计算公式1. 某题的难度=通过人数/总人数。2. 某题的难度=（高分组+低分组通过率） /2.3. 某题的难度=平均分/满分相关性躺卷翅式卷Pearson 性1.99厂显葩（双侧）.000N1515数学成绩Pearson相关性.997*1显葩（双侧）.000N1515*.在.01水平（双侧）上显著相关。4. 选择题难度矫正，吉尔福特公式。CP=（KP-1）/（K-1）二、SPSS操作步骤例 3：本试卷（满分 100
12、 分） 有两个部分组成：客观性与主观性 试题，其中客观性试题共40分，占 40%，主观性试题共60 分，占 60%。 具体情况见下表。注：q1是填空、q2是选择、q3是判断、q4是简答、q5是问答、q6论述。解：（1）数据录入，将 47份试卷按照各部分得分情况和他们的总成绩、平 时成绩输入到相应的表格中。（2）基本描述性统计分析 主要包括参加考试的学生总数、缺考人数、每个部分的最高分、最低分、极 差、平均分、标准偏差（方差）等。在试卷质量分析数据中，运行菜单：分析|描述统计|描述,把除平时成绩外 的所有变量加入到“变量”中，点击“选项”对话框，选中 Mean、Minimum、Maximum、 Range、Std. deviation、
