spss信度分析步骤,如何使用spss进行问卷效度和信度分析

今天给各位分享spss信度分析步骤的知识，其中也会对spss信度分析步骤进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注皮肤病网，现在开始吧！

求高手看下测验修订的SPSS分半信度结果解释

我不知道你的数据情况是否可以做分半信度。就算可以做，你这样做应该是有问题的，应该分为差不多的两半，不能判定分成两半的项目相同，最好的办法是将项目按得分情况排序，再选择奇偶（各为一半）。你看你的两半是按顺序分的。 结果各半都给出了Alpha系数，勉强过关，分半信度还不错，超过0.8 你有两个CASE无效，应该是有缺失值。

分半信度检验用SPSS怎么操作啊？

在analyze菜单选择scale，选择reliability analysis，在model的下拉框里选择split half。 我认真的把spss打开研究了一下，有问题再跟我说吧，呵呵。。。

spss怎么做二次函数分析

在spss菜单里选择分析——度量——可靠性分析，然后在弹出的对话框中将要分析信度的题目选入右边的项目框，然后在 “模型”下拉菜单中选择“分半”（默认是alpha），点击OK即可 结果中节会呈现spearman——brown分半系数的计算结果，此即分半信度

如何用SPSS进行信度、效度分析

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Cronbachs 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

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、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

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