如何用SPSS进行信度、效度分析 5
校正的项总计相关性,也称CITC值,比如某维度对应5个题项,那么此5个题项之间的相关关系情况则使用此指标进行表示,通常此值大于0.4即说明某题项与另外的题项间有着较高的相关性,预测试时通常会使用校正的项总计相关性这一指标。
项删除后的克隆巴赫系数,如果某个维度或变量对应着5个题项,那删除掉某题项后余下4个题项的信度系数值即称作项删除后的克隆巴赫系数。克隆巴赫系数,也称信度系数,内部致性系数,或者Cronbach's Alpha,或者α系数,此值一般大于0.7即可。
如果在预测试中使用信度分析,则可能涉及到校正项总计相关性(CITC)和项已删除的α系数这两个指标,用于辅助判断量表题目是否应该进行修正处理。如果是正式数据的分析,通常此两个指标的意义相对较小。
扩展资料:
信度分析注意事项:
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,0.60~0.65(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。
参考资料来源:百度百科-spss
参考资料来源:百度百科-信度分析
参考资料来源:百度百科-效度分析
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2019-09-29 · 百度知道官方认证企业
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。
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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。
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