1。输入数据过程:首先将所得的信度越接近于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。数据输入到excel里面,在输入数据时,将A用1来代替,B用2,C用3,。。。以此类推。然后将数据从excel中导入SPSS中,打开文件----打开---数据文件 即可
spss信效度分析 spss信效度分析步骤
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2。问卷信效度分析:在SPSS页面中的 分析----尺度分析------信度分析 中进行信度分析。效度分析:分析---数据缩减---因子分析 选择要分析的变量 在描述中将相关矩阵的KMO值和Bartlett检验打上勾 点继续 点确定 即可
老师也未必都是很懂的
而问卷根本就不在所谓的信效度概念信度分析有很多种,不是每种都适合的,
量表设计主要是围绕一个主题进行的,而问卷里面涵盖各种不同的主题,所以问卷不需要做信效度
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把所有的结果输入SPSS后,就可以检验了。。
希望对你有帮助哦。
以上就是spss效度分析结果解读的全部过程,看完之后大家应该非常清楚了,但是在作的时候需要注意一些细节的问题,想要熟练掌握还是希望大家能够重复多作几次。,希望以上的作步骤可以能够帮第二步,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。助到你。
不能做的。
所谓信度效度 主要是针对量表,而一般的问卷是无法做的。
量表主要是针对一个程度进行打分评级式的,所有的选项只是表示程度的不同,一般是分5级、7级等,叫做李克特量表式,比如你对某个产品的喜好程度,从不喜欢-----喜欢,选项只是一个角度的程度级别不同。
而信度 效度主要是因为量表才会有的,就是对一个事物评价的一致性和有效性。对于问卷选择不同的方面来说 不存在是否一效度分析是在因子分析的结果里边,主要的指标可以看,因子提取的方累积贡献率,如果因子提取的越少且方累积率又不低的话(一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了),就可以认为因子分析的效度还可以。致性和有效性的问题
不可以,不定项选择题无法量化,无所谓信度和效度。
如果是自己做的问卷,在问卷出做出来的时候就要做小样本施测,对施测所得的数据做信效度分析,信度和效度都达到一定水平问卷才有价值,然后对目标人群进行测试,搜集数据,录入数据,根据你的课题进行一系列分析,包括信度分析。
如果用SPSS,菜单Analyze->Scale->Reliability ysis一般是先将数据随机分:1、进入SPSS,打开相关数据文件,选择“分析”|“降维”|“因子分析”命令2、选择进行信度分析的变量。或者是:Step1:选择对应数据打开后进行预览,确认无误后点击开始分析;step2:选择【效度分析】;step3:查看对应成2部分第三步,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。,部分在SPSS做探索性因素分析,获得因子结构以后再用AMOS等软件对这个结构做验证性因素分析。验证性因子分析就是验证你的结构效度的。
效度分析对于很多的同学来说是不好处理的。效度比较好代表的是问卷的数据内部一致性比较好,也就是说每个维度的所有题目的选择上基本是一致的,维度划分比SPSSAU「在线SPSS」有对数据格式要求的说明:较好。
比方说:职要1-5分的题目才行的业目标维度的5个题目分别为:1、对于将来做什么工作,我已经做了决定2、尽管现在我还是个学生,但是我能想象出将来自己工作状况3、我已经选定了我的职业,所以,现在我不用担心职业的问题4、对于职业,我已经做了明确的决定5、尽管以后我可能会改变想法,但现在,我已经选定了一个吸引我的职业。
所以说题目间相关的分析即可以作为信度的证据,也可以作为效度的证据,对于这一点,你可以在测量学的教材中得到相关的叙述。
信度分析比较简单,选择菜单分析——度量——可靠性分析,把你的问卷问题全选到变量框里,然后点确定,看输出结果的可靠性统计量的表里的阿尔法值是否大于0.7,大于就认为信度很好,小于0.5就不能接受。一般来说,信度主要是做两个分析,是科隆巴赫alpha系数,第二是重测信度。
效度则主要是做效标关联效度(求效标和题目的相关)和结构效度(通过因子分析的手段)
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