众文网1.如何用SPSS进行信度、效度分析
首先，你把A非常同意设置数值为1,B同意为2,C一般为3,D不同意，为4,E非常不同意为5。
信度分析：
步骤：分析——度量——可靠性分析，然后选入你所要分析的项目，例如，你要分析整个量表，就选如所有项目；若是一个维度，就只选一个维度下人项目。
数据分析：
得到的结果是克伦巴赫α信度系数，一般要大于0.7，最低不小于0.6,0.8就非常好了。
我不知道你的问卷有没有分维度，如果有，可采用内容效度。内容效度可用分量表之间的相关来考察，计算量表各维度之间的相关系数。
步骤：
计算各个维度的平均分——分析——相关分析——双变量，选入问卷所有项目，然后确定。
数据分析：
各个维度不出现相关即证明效度好，若有，也应该是低程度的相关。
欢迎追问。
2.SPSS的信度和效度
信度分析比较简单，选择菜单分析——度量——可靠性分析，把你的问卷问题全选到变量框里，然后点确定，看输出结果的可靠性统计量的表里的阿尔法值是否大于0.7，大于就认为信度很好，小于0.5就不能接受。
效度分析是在因子分析的结果里边，主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。
除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P希望对你有帮助哦。
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3.用SPSS进行效度分析?
相关分析是指两个变量之间是否存在相互依存的关系，比如学生的语文成绩和历史成绩之间是否存在正向的相互依存的关系，即是否学生语文成绩越好，历史成绩也会越好。相关分析是回归分析的前提条件，在具体的研究中只有变量之间相关显著，才有可能做进一步的回归分析，这在中介作用检验中是必须的前提步骤。
效度即是指数据测量的准确性。即测量结果的和所需要考察的内容的吻合度。一般在做研究时要报告数据的信效度以确定接下来一系列研究是否可信可行。在统计学中有很多种测量效度的标准和方法，比如效标效度，聚合（收敛）和区分效度，结构效度。
扩展资料：
注意事项：
1、针对效度分析，通常会使用内容效度或者结构效度，或者验证性因子分析（CFA）进行效度验证。
2、由于效度分析通过因子分析的方式验证，所以这里也涉及因子分析的指标。
3、分析α系数，如果此值高于0.8则说明信度高。如果此值介于0.7~0.8之间则说明信度较好；如果此值介于0.6~0.7，则说明信度可接受；如果此值小于0.6说明信度不佳。
4、如果CITC值低于0.3，可考虑将该项进行删除。
5、如果项已删除的α系数值明显高于α系数，此时可考虑对将该项进行删除后重新分析。
参考资料来源：百度百科-spss
参考资料来源：百度百科-效度分析
4.SPSS的信度和效度
信度分析比较简单，选择菜单分析——度量——可靠性分析，把你的问卷问题全选到变量框里，然后点确定，看输出结果的可靠性统计量的表里的阿尔法值是否大于0.7，大于就认为信度很好，小于0.5就不能接受。
效度分析是在因子分析的结果里边，主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。
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5.SPSS怎么做效度分析?请说下详细步骤,谢谢了
进入spss数据分析界面，analyze>>data reduction>>factor。，导入该量表所有题目。
接着点击上图中的descriptives。，特别注意选择kmo和bartlett球形检验，这是对数据是否适合因素分析进行检验，其细节在后面结果报告中讨论。
点击extraction。，进入因素抽取界面，抽取方法一般选择principal components（主成分）方法，为得到关于特征值的更直观的表示，可以勾选scree plot（陡坡图或译碎石图），eigenvalues（特征值）一般取大于1的因素。因为这是探索性因素分析，一般不对因素数量进行限制。如果有理论依据或进行验证性因素分析，可以在number of factors里输入因素数量。对于探索性因素分析和验证性因素分析的区别和联系，感兴趣的话可以参阅“多元统计”方面的书籍。
选择结束后，点击continue，，接着点击rotation。，即进行因素转轴设计。共同因素抽取后其意义有时还不十分明确，为了使共同因素更具有实际意义，就需要对因素负荷矩阵进行旋转变换。一般情况下，选择转轴方法时，点击选择varimax方法，即最大正交转轴。使用正交转轴的前提条件是，各共同因素被看作是正交的，即认为它们不相关。正交旋转的目的是将各因素轴旋转到适当的位置上，使得各变量在旋转后轴上的投影尽可能多地向最大或最小两极端分化，从而使得某些因素的高负荷只出现在少数变量上，其他变量上这些因素的负荷接近0。
当对共同因素进行正交旋转后，其实际意义仍然不能得到满意的解释是，就需考虑对共同因素进行斜交旋转。因为实际的教育和心理问题所涉及的因素往往相互关联，所以因素斜交的情况也是大量存在的。，感兴趣的话可以参阅相关spss教程，了解更多关于斜交旋转的操作。
设置结束以后，点击ok按钮，得出因素分析的结果
6.如何用spss进行效度检验
效度很多种，spss能做的是结构效度，采用因子分析因子分析1输入数据。
2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后，将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4单击主对话框中的Descriptive按扭，打开Factor Analysis: Descriptives子对话框，在Statistics栏中选择Univariate Descriptives项要求输出个变量的均值与标准差，在Correlation Matrix 栏内选择Coefficients项，要求计算相关系数矩阵，单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。5单击主对话框中的Extraction 按钮，打开如下图所示的Factor Analysis: Extraction 子对话框。
在Method列表中选择默认因子抽取方法——Principal Components，在Analyze 栏中选择默认的Correlation Matrix 项要求从相关系数矩阵出发求解主成分，在Exact 栏中选择Number of Factors;6， 要求显示所有主成分的得分和所能解释的方差。单击Continue按钮返回Factor Analysis主对话框。
6单击主对话框中的OK 按钮，输出结果。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴。
7.用SPSS进行效度分析
我晕死，我写了很多，但是没有显示出来。。
因子分析的效度分析主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。
除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>0.5，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<0.001，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。
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