品牌型号：联想

系统：win7 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29

效度检验是一种数据分析方法，其主要目的是明确获取到的数据能否得到想要的结论，能否反映在分析的问题，同时，判断量化变量是否合理和正确。下面就通过SPSS具体讲解，SPSS效度检验怎么做，以及SPSS效度检验结果分析方法相关内容。

一、SPSS效度检验怎么做

效度检验一般应用于问卷调查的有效性上。效度检验是检验问卷调查中设计的问题项是否合理，是否能够有效的反映调研人员的研究目的。接下来运用SPSS进行效度检验，具体如下。

1.在SPSS主界面菜单栏中，依次点击“文件”-“打开”-“数据”选项，在“打开数据”窗口将准备好的调查问卷数据导入到SPSS。

2.在菜单栏中，依次点击“分析”-“降维”-“因子分析”选项，打开“因子分析”窗口，可以看到窗口左侧是所有的问卷问题，通过移动箭头将符合量化的问题变量，移动到右侧的变量框中。

3.点击“因子分析”窗口右侧的“描述”按钮，在“因子分析：描述统计”窗口勾选中“原始分析结果”、显著性水平、KMO和Bartlett的球形度检验，点击“继续”按钮，返回“因子分析”窗口，再点击“确定”按钮。

4.完成后，在SPSS输出窗口可以得到KMO和Bartlett检验表、相关矩阵表公因子方差表以及解释的总方差表，其中KMO和Bartlett检验表中的指标值需要重点关注。

二、SPSS效度检验结果分析方法

要了解效度检验，就要理解效度。效度可以分为内容效度、校标效度以及结构效度三类。内容效度能检验问卷调查中的问题项内容是否符合研究目的和要求，主要通过文字描述量表的有效性。校标效度是问卷最终的测量结果和校标的相关程度，主要以经典的测量结果作为“标准”，与问卷调查结果进行相关性分析。结构效度是研究因子与问题项的对应关系是否符合预期，常用的方法有探索性因子分析和验证性因子分析，一般探索性因子分析应用的比较多。

在SPSS中，采用的就是探索性因子分析，其分析效度检验结果，主要根据以下指标进行判断，具体如下。

KMO值：判断多大程度上适合进行探索因子分析，其值要高于0.6。

Bartlett球形度检验：判断是否适合进行探索性因子分析，P值

因子载荷系数：表示因子分析与分析项之间的关系程度，如果某分析项对应的多个因子载荷系数绝对值均低于0.4，需要删除此分析项。

共同度：某分析项被提取的信息，共同度为0.5说明，50%的信息被提取，通常以0.4作为标准线。

方差解释率：因子提取的信息量，比如某因子提取信息为31.23%，说明该因子提取出所有分析项31.23%的信息量表。

累计方差解释率：所有因子提取出的信息量，该指标一般需要大于50%。

了解了效度检验主要的指标内容和标准，从上文的KMO和Bartlett的检验表中可以看到取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量是0.595，sig（显著性）是0.456，由上面的指标可以得出KMO值低于0.6，Bartlett球形度检验大于0.05，因此可以得出该问卷没有通过效度分析，问卷的问题不能够有效检测所需测量事物的程度。

总结：以上就是SPSS效度检验怎么做，以及SPSS效度检验结果分析方法的全部内容。本文不仅给大家讲解了如何进行SPSS效度检验，还给大家详细介绍了效度检验结果分析方法和效度分类，希望能够帮助到有需要的小伙伴。

作者：子楠