问卷信度效度检验是保证后续分析有效性的必要保障

问卷的信度和效度检验都是针对量表进行

在spss中信度检验通常采用“可靠性检验”

效度分析采用探索性因子分析或者验证性因子分析

本次信度和效度检验以真实案例数据进行教程详解。

本次问卷分为6大维度，内容如下：

一、信度分析

1.数据录入，结果如下（变量视图）：

2.依次点击分析-标度（度量）-可靠性分析

3. 每个量表维度分别进行信度分析，选中专业了解度包含的5个题目，并且点击中间的箭头。

3. 在模型下拉选项中选中Alpha或者α，一般默认，这个是科隆巴赫系数。

3. 点击右上角的统计选项，然后勾选打钩的内容，并且点击继续：

3. 点击确定就得到了第一个维度（专业了解度）的信度分析结果：

在以下结果图中打红√的为重点内容，先看第一个√的内容，为主要的信度检验结果，我们要关注的是基于标准化项的克隆巴赫系数，这个系数取值范围在0-1之间，越接近1，就说明可靠性就越高，一般低于0.5就要考虑重新对问卷进行调整了。

在项总计统计表中我们要重点关注最后一列，项删除后的克隆巴赫系数，1-5行，分别对应1-5题，每一行说明删除对应的题目后，克隆巴赫系数的情况。目的就在于判断维度或者问卷中的题目有没有存在不合适的题目。只要删除后的系数小于标准化的系数就不需要对题目进行调整。

3. 按照以上的步骤分别对所有的维度进行可靠性分析，最后的结果在Excel中进行整理就得到了如下的结果。

二、效度分析

在本图文教程中，效度分析采用的是探索性因子分析。需要的注意的是，绝大部分情况下效度分析是针对量表总体进行的，不再像信度分析一样分维度进行。

1. 在主界面点击分析——降维——因子

1. 选中左边所有的量表题目。然后点击中间的箭头

1. 点击描述，选择打钩的内容：

1. 其他的全部默认，接着点击确定：

关于效度分析，在所有因子分析的结果中我们只需要关注这个表，这里面有两个指标是评价效度的。

第一个：KMO系数，取值范围在0-1之间，越接近1说明问卷的结构效度越好。

第二个：巴特利球形检验的显著性，如果小于0.05，我们也可以认为问卷具有良好的结构效度。

做信度效度分析的注意事项：

1. 必须是量表

2. 每个维度的题目数量不能小于2个