用SPSS进行效度分析?

Question

我要对我的问卷调查数据做一个信度和效度分析。信度分析我会了，就是看Cronbach’s Alpha 系数。效度分表面效度、准则效度和构建效度，前面两项只要说明一下，但是构建效度要用SPSS分析，我想是在因子分析里面吧？就是不知道哪个值代表效度。百度上的贴子也都看了，看完以后还是不知道到底怎么操作。谢谢了！！

Answer 1

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

Answer 2

校正的项总计相关性，也称CITC值，比如某维度对应5个题项，那么此5个题项之间的相关关系情况则使用此指标进行表示，通常此值大于0.4即说明某题项与另外的题项间有着较高的相关性，预测试时通常会使用校正的项总计相关性这一指标。

效度即是数据测量的准确性。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。

效度分析的方法很多

传播研究中经常使用的是项目分析法、独立效标测度效度分析法和因素分析法。项目分析主要是测度量表中的各种项目的难度和辨别度，以选择难易适中的鉴别度较高的量表为有效量表。

独立效标测度分析方法主要以某种独立效度作为效度分析的准则和依据，每一个量表之项目均与此独立效标作相关分析。没有达到显著程度的为无效之项目，而达到显著程度的，为有效之量表。

以上内容参考：百度百科-效度分析

Answer 3

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。

Answer 4

可以看下在线spss分析平台SPSSAU的智能分析建议。
效度分析步骤：

第一：首先分析KMO值； 如果此值高于0.8，则说明效度高；如果此值介于0.7~0.8之间，则说明效度较好；如果此值介于0.6~0.7，则说明效度可接受，如果此值小于0.6，说明效度不佳。
第二：接着分析题项与因子的对应关系；如果对应关系与研究心理预期基本一致，则说明效度良好；
第三：如果效度不佳；或者因子与题项对应关系与预期严重不符，也或者某分析项对应的共同度值低于0.4;则可考虑对题项进行删除；
重复上述步骤；直止KMO达标以及题项与因子对应关系与预期基本吻合，最终说明效度良好。

Answer 5

用各变量间的相关检验量表的内容效度，根据各变量与总分的相关是否超过各变量间的相关检验量表的结构效度。
各项变量之间的相关大于.40；各因子分与总分的相关也大于.40，且均大于各项因子之间的相关。表明问卷在本次调查中具有较好的内容效度和结构效度。
具体操作是analyze>correlate>bivariate correlations。