2.信效度检验

信效度检验①信度信度主要是指测量结果的可靠性、一致性和稳定性，即测验结果是否反映了被测者的稳定的、一贯性的真实特征。信度包括：重测信度、复本信度、内部一致性信度、评分者信度百度百科链接：=8mPYcI_nrNf7APWHBK4lpnH0xo3-dIQ0CBoeQSopWn1w95r7iZcBrMuRWCggM9eU可以采用克伦巴赫α信度指标来测量内部一致性从而进行信度检验。需测量的量有：各题项与整体的相关系数，多元相关系数平方，总体克伦巴赫α系数，删去某一题项，α系数的变化情况1．各题项与整体的相关系数越大越好，最好均能达到0.45以上。0.6以上（强正相关）则为优。2．多元相关系数平方即决定系数（r²），或称判定系数or拟合优度，越大表示模型越好，但没有统一的明确界限值。“对截面数据而言，能够有0.5就不错了”——百度百科我认为起码要有0.3以上吧，0.3以下则坚决摒弃。3．总体克伦巴赫α系数根据罗纳德·L·海尔、罗尔夫·E·安德森、罗纳德·L·塔汉姆、威廉·C·布莱克（RonaldL.Hair,RolphE.Anderson,RonaldL.Tatham,WilliamC.Black）等统计学者的观点，克伦巴赫α系数应达到或超过0.7。在探索性研究中，可以低于0.7，但不能低于0.5。4．删去某一题项，α系数的变化情况删去任一题项，α系数无显著提高则为优。SPSS运用操作：（1）选择分析︱度量︱可靠性分析命令，打开可靠性分析对话框。（2）选取模型：在左下角的模型下拉列表框中选择α。（3）选择统计量：单击统计量按钮，弹出可靠性分析：统计量对话框，勾选相关性和如果项已删除则进行度量复选框。（4）单击继续按钮，返回可靠性分析对话框。（5）单击确定按钮，输出统计结果。结果：（1）在结果首先呈现可靠性分析表，表中Cronbach'sAlpha即为总体克伦巴赫α系数（2）因在前面统计量中勾选了如果项已删除则进行度量复选框，所以在结果中还输出了表“总计统计量”。该统计表给出了如果将相应的题目删除后，则总的统计量及信度将如何改变。表中各栏从左至右依次为：项已删除的刻度均值、项已删除的刻度方差、校正的项总计相关性、多相关性的平方和项已删除的Cronbach'sAlpha值。前两项分别表示对应的题项删除后其余题项加总后的新平均数、新方差。校正的项总计相关性表示对应的题项与其他题目总分的积差相关系数，系数值越高，表示该题与其他题项的内部一致性越高。多相关性的平方为多元回归分析中的决定系数，该值越大，表示该题与其他题项的内部一致性越高，因此该数值也可作为题项删除或保留的参考指标之一。项已删除的Cronbach'sAlpha值表示该题删除后，其他题项构成的分量表的内部一致性α系数的变动情况，如果某问卷题项的内部一致性很好，那么删除某题项后，新的内部一致性α系数会降低，若由于某些题项导致该问卷内部一致性较低，则删除该题后内部一致性系数往往会提高。②效度效度即有效性，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。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。效度包括：内容效度、准则效度和结构效度。百度百科链接:=7ve_4jHfn7HQqEecxShFpkGkmg7xB_D0llUkBz--j_gpg0d-QvfpOdRcP61XNMRm可以采用结构效度&校标效度&使用原有量表作依据结构效度可采用因子分析法，适合做因子分析说明效度良好，其判定指标为KMO检验与巴特利特（Bartlett’s）球形检验需测量的量有：KMO值，X²统计量（Approx.Chi-Square），概率P（Sig.）（后3者用于巴特利特球形检验）KMO检验是对变量是否适合做因子分析的检验，根据Kaiser常用度量标准，KM00.9表示非常合适；0.8表示合适；0.7表示一般；0.6表示不太合适；0.5以下表示极不适合。Bartlett球度统计量越大越好，其概率P0.05，说明数据适合做因子分析SPSS运用分析——降维——因子分析——描述——相关矩阵——KMO检验&Bartlett’s球形检验