求SPSS的内在一致性信度的解释.doc

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1、求SPSS的内在一致性信度的解释1。Cronbachs Alpha系数即克朗巴哈值为0.8222。Cronbachs Alpha Based on Standardized Items是0.825即项目平均值为0.8253。上述两项问卷信度值都在0.8以上,说明问卷具有很高高的内在一致性。(系数越大表示条目间相关性越好,一般而言,大于0.8表示内部一致性极好,在0.6到0.8表示较好,而低于0.6表示内部一致性较差。)如何计算信度好好写文章 加油 !信度的分类(一般分为两类): 1、内在信度调查表中的一组问题(也可称之为题项)是否在测量同一个概念,即这些问题(题项)的内在一致性如何,能否稳定地

2、衡量这一概念(变量或维度)。如果内在信度系数在0.8以上,则可认为这一组问题有较高的内在一致性。最常用的内在信度系数为克朗巴哈和折半信度。 2、外在信度在不同时间进行测量时调查表结果的一致性程度。最长用的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: 1、先做因子分析,Analyze-Data Reduction-Factor;Rotation-Method选Varimax;Option-coefficient display format选Supress absolute values less than 0.5。运算出结

3、果中,注意指标:KMO=0.5(Yes) then communaity0.5?(Yes)那么删去所有communaity=0.5;或KMO=0.5(Yes) then communaity=0.5?(Yes);Rotated Component Matrix中如果有题项落到两个或两个以上的因子上,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。 2、运行Cronbach Alpha,Analyze-Scale-Reliability analysis,statistics选descriptives for下Scale if item deleted。

4、运行出结果中,如果Cronbach Alpha=0.8那么不用删掉任何题项,结果足够好。如果Cronbach Alpha=0.8,便不用再杀。Alpha值的最低要求=0.7。若AlphaData Reduction-Factor;Rotation-Method选Varimax;Option-coefficient display format选Supress absolute values less than 0.5。运行出结果中,注意指标:KMO=0.5(Yes) then communaity0.5?(Yes)那么删去所有communaity=0.5;或KMO=0.5(Yes) then

5、communaity=0.5?(Yes);Rotated Component Matrix中如果有题项落到两个或两个以上的因子上,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。 2、运行Cronbach Alpha,Analyze-Scale-Reliability analysis,statistics选descriptives for下Scale if item deleted。运行出结果中,如果Cronbach Alpha=0.8那么不用删掉任何题项,结果足够好。如果Cronbach Alpha=0.8,便不用再杀。Alpha值的最低要求=0.

6、7。若Alpha0,说明该反转的题项没反转,检查题项,将其反转。信度 该怎么说阿?credit 调查问卷中有多选题怎么做信度分析问卷的信度分析一、概念: 信度是指根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性,反映被测特征真实程度的指标。一般而言,两次或两个测验的结果愈是一致,则误差愈小,所得的信度愈高,它具有以下特性:1、信度是指测验所得到结果的一致性或稳定性,而非测验或量表本身; 2、信度值是指在某一特定类型下的一致性,非泛指一般的一致性,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的结果; 3、信度是效度的必要条件,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

7、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,同时组成量表题项的内在一致性程度如何;常用的检测方法是Cronbachs alpha系数。外在信度:对相同的测试者在不同时间测得的结果是否一致,再测信度是外在信度最常用的检验法。 二、信度指标: 1. 用信度系数来表示信度的大小。信度系数越大,表明测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度。学者DeVellis(1991)认为,0.600.65(最好不要);0.650.70(最小可接受值);0.700.80(相当好);0.800.90(非常好)。由此,一份信度系数好的量表或问卷,最好在0.80以上,0.70至0.

8、80之间还算是可以接受的范围;分量表最好在0.70以上,0.60至0.70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下,应考虑重新修订量表或增删题项。 2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)。 三、信度分析方法: 1.重测信度法: 用 同样的问卷对同一被测间隔一定时间的重复测试,也可称作测试再测方法,计算两次测试结果的相关系数。很显然这是稳定系数,即跨时间的一致性。重测信度法适用于事实性的问卷,也可用于不易受环境影响的态度、意见式问卷。由于重测信度需要对同一

9、样本试测两次,而被测容易受到各种事件、活动的影响,所以间隔 时间需要适当。较常用者为间隔二星期或一个月。 2.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,计算两个复本的相关系数。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、难度和对应题项的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。在实际的调查中,问卷很难达到这种要求,这种方法较少被采用。 3. 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的相关系数(实际应用EXCEL软件),再据此确定整个测量的信度系数RXX。折半信度属于内在一致性系数,测量的是两半项目间的

10、一致性。这种方法不适合测量事实性问卷,常用于态度、意见式问卷的信度分析。在问卷调查中,态度测量最常见的形式是5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,应先将反意题项的得分作逆向处理,以保证各题项得分方向的一致性,然后将全部题项按奇偶或前后分为尽可能相等的两半,计算二者的相关系数(rhh),即半个量表的信度系数),最后用斯皮尔曼-布朗(Spearman-Brown)公式:rtt=2rhh/(1+rhh),求出整个量表的信度系数rtt。 4. 评分者信度: 这种方法在测量工具的标准化程度较低的情况下进行的。不同评分者的判分标准也会影响测量的信度,要检验评分者信度,可计算一个评分者

11、的一组评分与另一个评分者的一组评分的相关系数。 5. a信度系数法: 克伦巴赫a信度系数是目前最常用的信度系数。其公式为:a=(k/k-1)*(1-(Si2)/ST2)其中,K为量表中题项的总数,Si2 为第i题得分的题内方差,ST2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出,a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。 在李克特量表法中常用的信度检验方法为“Cronbachs a”系数及“折半信度”.四、利用SPSS进行信度分析 在SPSS中,专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysi

12、s;使用Data Reduction之下的Factor模块。 Reliability Analysis模块主要功能是检验测验的信度,主要用来检验折半信度、库李及a系数以及Hoyt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)测验的分数的数据合并到同一数据文件之后,利用Correlate之下的Bivariate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的Spearman等级相关及Kendall和谐系数。 表1 Reliability Analysis模块的Model选项的参数及对应中文术语 关键字 功 能 Alpha Cronbach a系数 Split-half 折

13、半信度,n是第二分量表的题数 Guttman Guttman最低下限真实信度法 Parallel 各题目变异数同质时的最大概率(maximum-likelihood)信度 Strict parallel 各题目平均数与变异数均同质时的最大概率信度表2 Reliability Analysis模块的Statistics部分选项的参数及对应中文术语关键字 功 能 F test Hoyt信度系数 Friedman Chi Friedman等级变异数分析及Kendall和谐系数 Cochran Chi Cochrans Q检验,适用于答案为二分(如是非题)的量表 Hotellings T Hotellings T2 检验 Tukeys Tukey的可加性检验 Intraclass 量表内各题目平均数相关系数

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