1、第12章信度分析经济管理学院 邓维斌SPSS统计分析2第12章信度分析12.1 信度(Reliability Analyze)分析信度分析的概念信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数（跨时间的一致性），等值系数（跨形式的一致性）和内在一致性系数（跨项目的一致性）。信度分析的方法主要有以下四种：重测信度：这一方法是用同样的问卷对同一组被调查者间隔一定时间重复施测，计算两次施测结果的相关系数。显然，重测信度属于稳定系数。重测信度法特别适用于事实式问卷，如性别、出生年月等在两次施测中不应
2、有任何差异，大多数被调查者的兴趣、爱好、习惯等在短时间内也不会有十分明显的变化；SPSS统计分析3第12章信度分析复本信度法：复本信度法是让同一组被调查者一次填答两份问卷复本，计算两个复本的相关系数。复本信度属于等值系数。复本信度法要求两个复本除表述方式不同外，在内容、格式、难度和对应题项的提问方向等方面要完全一致，而在实际调查中，很难使调查问卷达到这种要求，因此采用这种方法者较少。折半信度法：折半信度法是将调查项目分为两半，计算两半得分的相关系数，进而估计整个量表的信度。折半信度属于内在一致性系数，测量的是两半题项得分间的一致性。这种方法一般不适用于事实式问卷（如年龄与性别无法相比），常用于
3、态度、意见式问卷的信度分析；信度系数法：Cronbach信度系数是目前最常用的信度系数，其公式为：)1(122xiSSKK=SPSS统计分析4第12章信度分析其中，K为量表中题项的总数，Si为第i题得分的题内方差,Sx为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出，系数评价的是量表中各题项得分间的一致性，属于内在一致性系数。这种方法适用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。SPSS统计分析5第12章信度分析信度分析的基本原理进行可靠性分析时，最常用的度量统计量是Cronbach系数。该系数判断量表的内部一致性。当量表内的项目被标准化为标准差取1时，根据项目的平均相关系数来判断;当项目没有进行标准化时
4、，采用项目间的平均协方差进行判断。Cronbach (克伦巴赫)系数可被看作相关系数，即该量表与所有含有其他可能项目数的量表之间的相关系数。其大小可以反映量表随机误差影响的程度，反映测试的可靠程度。系数值越大，则量表受随机误差的影响较小，越可靠。SPSS统计分析6第12章信度分析信度分析的功能对量表设计的合理性进行分析和评价;通过研究测量数值和组成研究项目的特性，剔除无效的或者对研究对象作用较小的项目，从而达到将一个多维的研究对象进行降维的目的，正是由于对分析数据进行了降维，发现了反映研究对象的数据结构，从而提高数据的可靠性。信度分析的模型Alpha(Cronbach) Cronbach系数。
5、指出组成量表项的内在一致性程度如何，若内在可靠性系数在0.8以上，即显示量表有较高的可靠性;Split-half 分半模型。利用该模型，将量表分为两部分，考察两部分之间的相关性;Guttman Guttman下界。计算真可信度的Guttman下界;Parallel 平行模型。该模型假设所有项具有相等的方差和相等的误差方差;Strict Parallel严格平行模型。该模型在平行模型的假设基础上，还假设项目之间具有相等的均值。SPSS统计分析7第12章信度分析SPSS实现(以Cronbach系数为例)例12-1 学生的性格特征调查中，对某校学生男女各选10名同学，进行测试，其数据如表data12
6、-01所示，试对问卷设计进行信度(可靠性)分析。第1步分析：这里用Cronbach模型求出其Alpha系数来表示其内在一致性；第2步按Analyze|scale|Reliability Analyze打开Reliability Analyze对话框，将以上9个变量全选入Items中，选择Alpha模型，如下图所示。SPSS统计分析8第12章信度分析第3步单击Statistics打开Reliablity Analysis:Statistics对话框，后选择Scale if item deleted复选框，运行；第4步运行结果及分析：量表的系数为0.1827，如果删除CH1则变为0.7005，有较
7、大提升，说明CH1的数据值得怀疑，剔除该变量有助于提高整个表的可靠性。（请同学们尝试Statistics中的其它选项，并作分析）SPSS统计分析9第12章信度分析12.2 效度(Reliability Analyze)分析效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。常用于调查问卷效度分析的方法主要有以下几种。单项与总和相关效度分析：这种方法用于测量量表的内容效度。内容效度又称表面效度或逻辑效度，它是指所设计的题项能否代表所要测量的内容或主题。对内容效度常
8、采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。统计分析主要采用单项与总和相关分析法获得评价结果，即计算每个题项得分与题项总分的相关系数，根据相关是否显著判断是否有效。若量表中有反意题项，应将其逆向处理后再计算总分。SPSS统计分析10第12章信度分析准则效度分析：准则效度又称为效标效度或预测效度。准则效度分析是根据已经得到确定的某种理论，选择一种指标或测量工具作为准则（效标），分析问卷题项与准则的联系，若二者相关显著，或者问卷题项对准则的不同取值、特性表现出显著差异，则为有效的题项。评价准则效度的方法是相关分析或差异显著性
9、检验。在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，使这种方法的应用受到一定限制。结构效度分析：结构效度是指测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。结构效度分析所采用的方法是因子分析。有的学者认为，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。因子分析的主要功能是从量表全部变量（题项）中提取一些公因子，各公因子分别与某一群特定变量高度关联，这些公因子即代表了量表的基本结构。通过因子分析可以考察问卷是否能够测量出研究者设计问卷时假设的某种结构。在因子分析的结果中，用于评价结构效度的主要指标有累积贡献率、共同度和因子负荷。累积贡献率反映公因子对量表或问卷的累积有效程度，共同度反映由公因子解释原变量的有效程度，因子负荷反映原变量与某个公因子的相关程度。在结束本文时应再次强调，为了提高调查问卷的质量，进而提高整个研究的价值，问卷的信度和效度分析绝非赘疣蛇足，而是研究过程中必不可少的重要环节。
