项目分析信效度检验2.doc

课 程：心理测量学班 级：2009级应用心理学一班 实验号数： 1 实验日期： 2011-11-11题 目： 量表的信效度分析 姓 名： 王菲 学 号：_ 200900430109 成 绩： 教师签字： 一、实验室名称心理测量学实验室二、实验目的与要求实验目的：会用spss对心理量表进行效度分析实验要求：熟悉spss因素分析的过程，能整理因素分析结果，掌握因素分析的相关标准。三、实验内容（一） 实验器材1. 安装有spss10.0及其以上版本的电脑一台。2. 教师提供spss数据库，数据库中被试数量在200人或以上，至少有一个量表，量表题目在50个或以上。（二） 实验步骤1、效度分析（1）首先按照上一实验的程序，进行数据校验、缺失值处理。（2）接着点击Descriptives.，选择KMO和Bartlett球形检验。点击Extraction.，进入因素抽取界面，抽取方法选择Principal components（主成分）方法，勾选Scree plot（陡坡图或译碎石图），Eigenvalues（特征值）取大于1的因素。选择结束后，点击Continue，接着点击Rotation.，即进行因素转轴设计。选择转轴方法时，点击选择Varimax方法，即最大正交转轴。点击Options.，勾选Sorted by size选项。最后点击Ok按钮，得出因素分析的结果。2、信度分析（1）Alpha信度系数进入SPSS数据分析界面，AnalyzeScaleReliability Analysis.在Model那里选择Alpha，将所有题目选入右边项目框中，点OK，即可计算Cronbach Alpha。（2）分半信度进入SPSS数据分析界面，AnalyzeScaleReliability Analysis.在Model那里选择Split-half，将所有题目选入右边项目框中，点OK即可。四、实验数据及结果分析（一）效度分析1. 通过因素分析数据所呈现的结果得知，KMO值为0.970.KMO值远大于0.50，表示变量间共同因素较多，较适合进行因素分析。2. Bartlett球形检验：sig=0.000 ,小于0.05，说明达到了显著水平，代表总体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因素分析。3. 记录各题共同度的值在Communalties的表格中列出了所有题目变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度，他表明，他表明对52个题目如果采取主因素分析的方法提取所有特征根（52个），则原有变量所有方差均可解释，变量共同度为1。第二列显示提取的特征根对所有题目的解释。spss分析出的共同度结果（上图）可知：共同度最低为0.469，大于0.35，并且大多数在0.6左右，所以不需要删除题目。4. 记录抽取因素的解释率根据取特征根大于1这一条件，可抽取出7个因素，他们对总方差的解释比率分别为39.565%、5.582%、4.494%、2.977%、2.584%、2.429%、2.081%。7个因子共解释原变量总方差已经达到了59.711%。在60%左右即可接受，所以符合要求。 5.列出因素负荷矩阵 因素 题号 122 23 28 48 16 47 38 21 29 50 43 18 13 21 3 2 5 11 6 9 8 7 10 3 4 5 6 744 46 49 45 37 42 39 5232 35 31 41 33 34 30 40 14 4 12 1719 27 2620 15 2451 3625由上图知，每个因素都至少包含3个题目，所以不需要删除。剩余题目在因子上的载荷均大于0.35，没有需要删除的题目。(二)信度分析1、Alpha系数信度检验结果显示，Alpha=0.97,该量表的总体内部一致性系数达到了0.97，说明信度较高。2.分半信度 因为题目总数52为偶数，所有看“Equal-length Spearman-Brown”的结果，结果显示分半信度系数为0.909，说明量表信度较高。五、实验结论1.抽取出的7个因素对题目的解释率达到了59%，而七个 因素的负荷矩阵也说明不需要删除题目，效度较好。2. Alpha=0.97，分半信度系数高达0.909，说明信都较高。六、对本实验过程及方法、手段的改进建议1.在录入数据时不符合要求的被试数据可以直接删除，以免给后来的数据处理造成麻烦。2.7个因素的解释率达到60%，不是特别高，可以通过