spss效度分析方法

㈠ 如何使用spss进行问卷效度和信度分析

信度在可靠性分析里面
效度可以做因子分析
1输入数据。
2点Analyze
下拉菜单，选Data
Rection
下的Factor
。
3打开Factor
Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables
对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor
Analysis:
Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate
Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation
Matrix
栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor
Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction
按钮，打开如下图所示的Factor
Analysis:
Extraction
子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal
Components，在Analyze
栏中选择默认的Correlation
Matrix
项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact
栏中选择Number
of
Factors;6，
要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor
Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK
按钮，输出结果。
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㈡ 用SPSS做效度分析怎么做

1、打开电脑，在桌面上鼠标右键新建Excel工作表，向工作薄中插入几列数据。

㈢ 跪求！！spss效度如何分析啊！！

效度的话 有很多种效度，因此关于效度的检验方法也不是一种，个人根据情况可以采用不同的方式
有区分效度，得分最高和得分最低的人群之间是否有显着差异，这是区分效度
校标效度，需要事先有一个校标题目作为参考，比如你可以添加这样一个题目“总体上你觉得你的失眠质量怎么样”，把这个题作为校标，然后其他题目跟这个题目求相关，用相关系数表示，相关系数越大，说明效度越好。
结构效度，用因子分析探索你的问卷结构，当然用的多的 是结构方程建模的方式，来验证一个假想的效度。

㈣ SPSS怎么做效度分析请说下详细步骤，谢谢了。

首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。
然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。

pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以着名，因子载荷在输出的结果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷。
如果要更详细的步骤，请追问我。
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㈤ 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。

(5)spss效度分析方法扩展阅读：

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。

㈥ 效度在SPSS上进行分析 要实际操作步骤哦

进入SPSS数据分析界面，Analyze>>Data Rection>>Factor...，导入该量表所有题目。
接着点击上图中的Descriptives...，特别注意选择KMO和Bartlett球形检验，这是对数据是否适合因素分析进行检验，其细节在后面结果报告中讨论。
点击Extraction...，进入因素抽取界面，抽取方法一般选择Principal components（主成分）方法，为得到关于特征值的更直观的表示，可以勾选Scree plot（陡坡图或译碎石图），Eigenvalues（特征值）一般取大于1的因素。因为这是探索性因素分析，一般不对因素数量进行限制。如果有理论依据或进行验证性因素分析，可以在Number of factors里输入因素数量。对于探索性因素分析和验证性因素分析的区别和联系，感兴趣的话可以参阅“多元统计”方面的书籍。
选择结束后，点击Continue，，接着点击Rotation...，即进行因素转轴设计。共同因素抽取后其意义有时还不十分明确，为了使共同因素更具有实际意义，就需要对因素负荷矩阵进行旋转变换。一般情况下，选择转轴方法时，点击选择Varimax方法，即最大正交转轴。使用正交转轴的前提条件是，各共同因素被看作是正交的，即认为它们不相关。正交旋转的目的是将各因素轴旋转到适当的位置上，使得各变量在旋转后轴上的投影尽可能多地向最大或最小两极端分化，从而使得某些因素的高负荷只出现在少数变量上，其他变量上这些因素的负荷接近0。
当对共同因素进行正交旋转后，其实际意义仍然不能得到满意的解释是，就需考虑对共同因素进行斜交旋转。因为实际的教育和心理问题所涉及的因素往往相互关联，所以因素斜交的情况也是大量存在的。，感兴趣的话可以参阅相关SPSS教程，了解更多关于斜交旋转的操作。
。设置结束以后，点击Ok按钮，得出因素分析的结果

㈦ spss信度和效度分析怎么做

1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。

㈧ 如何用spss进行效度检验

效度很多种，spss能做的是结构效度，采用因子分析
因子分析
1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单，选Data Rection 下的Factor 。
3打开Factor Analysis后,将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。
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