1樓：冷豔綠子
首先必須要做kmo和bartlett球形檢驗,這個你應該會了吧,如果這兩個檢驗合格的話說明資料是適合做因子分析的。
然後提取因子後，看主因子解釋總變異的百分比和個因子的因子載荷，主因子解釋總變異一般若大於60%的和因子載荷大於0.6的話說明結構效度很好。
ps: ,如果題目沒有規定就是選特徵值大於1的,如果題目事先要提取幾個因子,那麼在操作的時候,用spss那個因子分析的選項裡面有一個地方可以著名，因子載荷在輸出的結果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋轉後的因子載荷
如何使用spss進行問卷效度和信度分析
2樓：匿名使用者
如何進行bai信度分析？
一、首先du
確定zhi維度與題項的對應關
dao系，使用spssau的'信度版'，以維度為單位進行分權析。
二、根據cronbach α係數判斷，問卷量表信度質量。
三、將各個維度對應的信度分析結果整理匯
3樓：匿名使用者
漢朝末年黃巾起義形勢漢朝末年黃巾起義形勢
4樓：匿名使用者
效度：1、內容效bai度，一般不需要計算du2、結zhi構效度：spss裡只能做因子dao分析內或相關分析3、效標關聯效度：一容
般用相關
信度：1、重測信度或複本信度，看資料型別，一般用積差相關或等級相關，spss在相關分析選單中
2、內在一致性信度：
（1）分半信度（2）同質信度，都在可靠性分析選單中，做分半信度或α係數
3、評分者信度，看資料型別，積差相關、等級相關、α係數、kandall w係數。
用spss做效度分析怎麼做
5樓：卯靈祈冰彥
問卷的效度有不同種類，分為內容效度（content
validity）、效標效度（criterion
validity）和結構效度（construct
validity）三個主要型別。
內容效度也稱表面效度或邏輯效度，是指測量目標與測量內容之間的適合性與相符性。對內容效度常採用邏輯分析與統計分析相結合的方法進行評價。邏輯分析一般由研究者或專家評判所選題項是否「看上去」符合測量的目的和要求。
準則效度又稱效標效度、實證效度、統計效度、**效度或標準關聯效度，是指用不同的幾種測量方式或不同的指標對同一變數進行測量，並將其中的一種方式作為準則（效標），用其他的方式或指標與這個準則作比較，如果其他方式或指標也有效，那麼這個測量即具備效標效度。例如，是一個變數，我們使用、兩種工具進行測量。如果使用作為準則，並且和高度相關，我們就說也是具有很高的效度。
當然，使用這種方法的關鍵在於作為準則的測量方式或指標一定要是有效的，否則越比越差。現實中，我們評價效標效度的方法是相關分析或差異顯著性檢驗，但是在調查問卷的效度分析中，選擇一個合適的準則往往十分困難，也使這種方法的應用受到一定限制。
結構效度也稱構想效度、建構效度或理論效度，是指測量工具反映概念和命題的內部結構的程度，也就是說如果問卷調查結果能夠測量其理論特徵，使調查結果與理論預期一致，就認為資料是具有結構效度的。它一般是通過測量結果與理論假設相比較來檢驗的。確定結構效度的基本步驟是，首先從某一理論出發，提出關於特質的假設，然後設計和編制測量並進行施測，最後對測量的結果採用相關分析或因子分析等方法進行分析，驗證其與理論假設的相符程度。
在實際操作的過程中，前面兩種效度（內容效度和準則效度）往往要求專家定性研究或具有公認的效標測量，因而難以實現的，而結構效度便於可以採用多種方法來實現：
第一種方法是通過模型係數評價結構效度。如果模型假設的潛變數之間的關係以及潛變數與可測變數之間的關係合理，非標準化係數應當具有顯著的統計意義。特別地，通過標準化係數[1]可以比較不同指標間的效度。
第二種方法是通過相關係數評價結構效度。如果在理論模型中潛變數之間存在相關關係，可以通過潛變數的相關係數來評價結構效度：顯著的相關係數說明理論模型假設成立，具有較好的結構效度。
第三種方法是先構建理論模型，通過驗證性因子分析的模型擬合情況來對量表的結構效度進行考評。因此資料的效度檢驗就轉化為結構方程模型評價中的模型擬合指數評價
6樓：呂秀才
效度有很多中，有效標效度、結構效度、內容效度等
所謂內容效度 就是指你的問卷內容 是否反映了你所調研的內容，這個通常是通過專家評審來體現的，不用量化分析
效標效度 是指問卷題目與某個已經明確有效的標的目標之間是否有顯著的相關性，這個首先需要確定效標，然後採用相關分析 來分析 問卷題目與效標題目之間的相關性大小就可以體現
最後是結構效度，分兩種方法，一種是探索性結構效度，即事先沒有結構維度的分類，然後用spss通過探索性因子分析來 探索問卷的結構維度； 另一種是驗證性結構效度，即事先已經有假設或者分好的維度結構，然後通過amos軟體 來做驗證性因子分析 來驗證事先分好的維度結構是否有效等。
所以要看你想要做的效度分析，一般spss 通常都是做探索性因子分析 來做探索性結構效度
spss:問卷完成後怎麼做效度的分析？ 5
7樓：夏天語莫稻微香
首先必須要做kmo和bartlett球形檢驗,這個你應該會了吧,如果這兩個檢驗合格的話說明資料是適合做因子分析的。
然後提取因子後，看主因子解釋總變異的百分比和個因子的因子載荷，主因子解釋總變異一般若大於60%的和因子載荷大於0.6的話說明結構效度很好。
ps: ,如果題目沒有規定就是選特徵值大於1的,如果題目事先要提取幾個因子,那麼在操作的時候,用spss那個因子分析的選項裡面有一個地方可以著名，因子載荷在輸出的結果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋轉後的因子載荷
用spss做問卷的結構效度分析，因子分析的範圍
8樓：
這需要看你問卷的具體問題，如果你問卷中包含若干量表，則需要對每一個量表進行效度分析（kmo和巴特利檢驗及因子分析），如果你整張問卷就是一張普通的調查問卷的話，對問卷進行整體的效度分析就可以了。
如何用spss進行信度、效度分析 5
9樓：陌路情感諮詢
校正的項總計相關性，也稱citc值，比如某維度對應5個題項，那麼此5個題項之間的相關關係情況則使用此指標進行表示，通常此值大於0.4即說明某題項與另外的題項間有著較高的相關性，**試時通常會使用校正的項總計相關性這一指標。
項刪除後的克隆**係數，如果某個維度或變數對應著5個題項，那刪除掉某題項後餘下4個題項的信度係數值即稱作項刪除後的克隆**係數。克隆**係數，也稱信度係數，內部致性係數，或者cronbach's alpha，或者α係數，此值一般大於0.7即可。
如果在**試中使用信度分析，則可能涉及到校正項總計相關性(citc)和項已刪除的α係數這兩個指標，用於輔助判斷量表題目是否應該進行修正處理。如果是正式資料的分析，通常此兩個指標的意義相對較小。
10樓：匿名使用者
s後 ，資料的型別需要修改，或者資料的型別不適合你需要用的分析
11樓：
首先，你把a非常同意設定數值為1，b同意為2，c一般為3，d不同意，為4，e非常不同意為5。
信度分析：
步驟：分析——度量——可靠性分析，然後選入你所要分析的專案，例如，你要分析整個量表，就選如所有專案；若是一個維度，就只選一個維度下人專案。
資料分析：
得到的結果是克倫**α信度係數，一般要大於0.7，最低不小於0.6，0.8就非常好了。
我不知道你的問卷有沒有分維度，如果有，可採用內容效度。內容效度可用分量表之間的相關來考察，計算量表各維度之間的相關係數。
步驟：計算各個維度的平均分——分析——相關分析——雙變數，選入問卷所有專案，然後確定。
資料分析：
各個維度不出現相關即證明效度好，若有，也應該是低程度的相關。
歡迎追問。
用spss做問卷的結構效度分析時，是對問卷所有變數的測量題項得到的結果進行因子分析
12樓：spss統計事務所
對每個所有題項進行因子分析，如果kmo和bartlett球形檢驗的結果表明其並不適合做因子分析這說明你的資料有問題，結構效度現在分為兩種一種用因子分析的方法，但是這種不咋用了，還有一種是用結構模型驗證，這是當前常用的方法
還有不明白的可以看我們的資料，加我們
13樓：手機使用者
要看你的研究是否有理論基礎，如果沒有的話，是efa，它的外部效度就會比較低。換句話說，就沒有意義。如果有理論模型，就只是cfa，就說明你的樣本有問題。
spss怎樣檢驗問卷的信度和效度
14樓：匿名使用者
信度分析常用方法有cronbach α係數法、折半信度法、重測信度法、複本信度法。
效度分析通常可以探索性因子分析、驗證性因子分析。
都可以在spssau進行分析，具體可結合幫助手冊快速瞭解操作步驟。
15樓：義柏廠
spss怎樣檢驗問卷的信度和效度，這種適應度的話，可能每一個都有一個規定，但是這種規定我這邊也無法給你解答，所以這道題幫你解答不了，希望你諒解。
16樓：淺思淺念淺微笑
樓上說的是因子分析中的球形檢驗吧，跟問卷的信度和效度檢驗不一樣吧。問卷的信度檢驗，我記得是在「分析」下拉，有一個叫「標度」的，點進去後選「可靠性分析」才對，它對應的是有α係數。
17樓：匿名使用者
信度α信度，效度可以做因子分析
因子分析
1輸入資料。
2點analyze 下拉選單，選data reduction 下的factor 。
3開啟factor analysis後,將資料變數逐個選中進入variables 對話方塊中。
4單擊主對話方塊中的descriptive按扭，開啟factor analysis: descriptives子對話方塊，在statistics欄中選擇univariate descriptives項要求輸出個變數的均值與標準差，在correlation matrix 欄內選擇coefficients項，要求計算相關係數矩陣，單擊continue按鈕返回factor analysis主對話方塊。
5單擊主對話方塊中的extraction 按鈕，開啟如下圖所示的factor analysis: extraction 子對話方塊。在method列表中選擇預設因子抽取方法——principal components，在analyze 欄中選擇預設的correlation matrix 項要求從相關係數矩陣出發求解主成分，在exact 欄中選擇number of factors;6， 要求顯示所有主成分的得分和所能解釋的方差。
單擊continue按鈕返回factor analysis主對話方塊。
6單擊主對話方塊中的ok 按鈕，輸出結果。
統計專業研究生工作室原創，請勿複雜貼上
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