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如何使用spss进行问卷效度和信度分析

如何进行信度分析? 一、首先确定维度与题项的对应关系,使用SPSSAU的'信度',以维度为单位进行分析. 二、根据Cronbach α系数判断,问卷量表信度质量. 三、将各个维度对应的信度分析结果整理汇

在SPSS中,专门用来进行测验信度分析的模块为Scale下的Reliability Analysis;使用Data Reduction之下的Factor模块,可以利用因素分析的方法来进行测验的建构效度检验;至于项目分析则没有专门的模块可以之间进行计算分析,但是却可以

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.欢迎追问.

SPSS17中文版比较好用.第一步,点击【分析】→【度量】→【可靠性分析】.出现“可靠性分析”对话框,把需要分析的试题项目全部拖到“项目(I)”中.第二步,点击“统计量(S)”按钮,出现“可靠性分析:统计量”对话框.选取“相关性”,单击“继续”按钮回到“可靠性分析”对话框,单击“确定”按钮,分析数据.第三步,打开“SPSS Statistics查看器”窗口.把生成的相关数据导出到Word文档中,得出表格.信度越接近于1,说明信度越好.从上表可以看出标准的科隆巴赫 ( Cronbach's Alpha)系数值是0.765>0.7,可满足一般要求.

点击可靠性分析,将您要分析的变量放进去,就可以跑出信度结果;效度分析可以用探索性因子分析,对数据进行降维处理(精智数据分析)可以帮您做

我觉得很多问卷都是可以用来进行信度和效度的分析 关键是你的问题维度设计 以及问题结构的设计

效度用KMO 信度用alpha来测

信度即可靠性,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.信度系数越大,表示测量的可信程度越大.学者DeVellis(1991)认为,0.60~0.65(最好不要);0.65~0.70(最小可接受值);0.70~0.80(相当好);0.80~0.90(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0.80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.统计专业研究生工作室为您服务

信度分析是检验数据是否可信,这个有几个指标可以看,一个是信度系数,还有CITC值,有的时候数据信度不好,也许是因为某个题CITC值较低导致,还有一个是删除题项后的信度系数值,在线SPSS分析软件SPSSAU里面就有这个分析,而且智能化的出来文字分析,直接就出来文字分析,非常智能而且傻瓜,拖拽点一下就能看见整理好的结果和文字分析,你可以尝试使用下.

单因素方差分析方差分析前提:不同水平下,各总体均值服从方差相同的正态分布.方差齐性检验:采用方差同质性检验方法(Homogeneity of variance)在spss中打开你要处理的数据,在菜单栏上执行:analyse-compare means--one-way anova,打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中,将因变量放到dependent list中,将自变量放到factor中,点击post hoc,选择snk和lsd,返回确认ok统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴

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