SPSS数据分析—信度分析

Posted 2020-08-03

测量最常用的是使用问卷调查。信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性，如果多次重复测量的结果都很接近，就可以认为测量的信度是高的。与信度相对应的概念是效度，效度是指测量值和真实值的接近程度。二者的区别是：信度只是描述测量工具的准确性，而效度描述测量工具的有效性，效度高信度一定高（有效一定准确），而信度高，效度不一定高（准确不一定有效）

基于信度分析而产生的测量理论分为两种，一种是真分数测量理论，另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达：X=T+E，X为实测分数，T为真分数，E为随机误差。效度可以用X=V+I+E表达，V代表有效分数，I代表系统误差分数，显然信度将所有误差均归为随机误差，而效度则将随机误差进一步分解为系统误差，而将真分数也改称为有效分数。

信度可以用信度系数来表示，不同的分析目的具有不同的信度系数，根据关注的重点不同，可以分为内在信度和外在信度，常用的内在信度表示方法有克朗巴哈系数，折半信度；常用的外在信度表示方法有重测信度，评分者信度信度系数如果大于0.8是可以接受的，在0.7-0.8之间说明需要进行修改，小于0.7的话，则说明量表存在较大问题，需要重新设计了。

SPSS中的分析—度量—可靠性分析过程中包含了大部分的信度分析系数，但是由于某些信度分析可以使用相关系数来表示，因此相关分析过程也可以使用。

我们首先看一下最常用的过程

分析—度量—可靠性分析

这是一个有10道题的问卷，设计为9分量表，考察此问卷的信度

下面我们再来看一下评分者信度，我们模拟了5个评分者在10道问题上的评分，假设分值为有序分类变量