spss26 效度和信度检验手把手教你操作

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spss26 效度和信度检验手把手教你操作

2023-12-13 10:40| 来源: 网络整理| 查看: 265

在这里插入图片描述 1 收集到问卷的第一步可能是要检验数据的可靠性以及和效度分析。具体操作如下：第一步导入数据：

文件-》导入数据-》选择对应的格式在这里插入图片描述

注意，如果excel存在数据格式，可能会存在导入不了的情况在这里插入图片描述

可通过变量视图去检查你的变量格式是否对，以及保留位数

第二步：可靠性分析得到Cronbach α系数

分析-刻度-可靠性分析

在这里插入图片描述

得到下面的结果：在这里插入图片描述

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`在这里插入代码片`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： 3 分析-降维-因子-描述-勾选KMO和Bartlett的检验在这里插入图片描述

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。

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