SPSS 26效度和信度检验：从数据导入到结果解读

SPSS 26效度和信度检验：从数据导入到结果解读

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/stay_foolish12/article/details/130289666

在进行问卷数据分析时，第一步通常是检验数据的可靠性和效度。本文将手把手教你使用SPSS 26进行效度和信度检验。

第一步：导入数据

1. 打开SPSS，选择“文件”菜单下的“导入数据”，然后选择相应的数据格式。
2. 注意：如果使用Excel数据，可能会遇到导入失败的情况。此时，可以通过“变量视图”检查变量格式是否正确，以及保留位数是否合适。

第二步：可靠性分析（Cronbach α系数）

1. 在SPSS中选择“分析”菜单下的“刻度”选项，然后选择“可靠性分析”。
2. Cronbach α系数是一种常用的衡量问卷信度的统计方法，通常用于评估一个问卷在测量同一概念时的内部一致性。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示问卷的信度越高。Cronbach α系数的计算基于问卷各项的得分，可以通过计算各项得分之间的相关性来得到。如果各项得分间的相关性较高，则Cronbach α系数会比较高，说明问卷的信度较高；反之，则说明问卷的信度较低。

第三步：KMO和Bartlett的检验

1. 在SPSS中选择“分析”菜单下的“降维”选项，然后选择“因子”。
2. 在因子分析对话框中，选择“描述”选项卡，勾选“KMO和Bartlett的检验”。

KMO和Bartlett的检验是一种常用的衡量数据适合因子分析的统计方法。该检验通过计算变量间的相关性和样本大小来评估数据是否适合因子分析。如果变量间的相关性较高，且样本大小较大，则数据适合因子分析。否则，数据可能不适合因子分析。

KMO值是Kaiser-Meyer-Olkin值的缩写，是一种常用于评估数据适合因子分析的统计方法。KMO值的取值范围在0到1之间，通常认为KMO值大于0.6或0.7表示数据适合因子分析，而KMO值小于0.5则表示数据不适合因子分析。