项目分析 信效度检验2.doc

《项目分析 信效度检验2.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、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）

2、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Principalcomponents（主成分）方法，勾选Screeplot（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Sortedbysize选项。最后

3、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，Analyze>>Scale>>ReliabilityAnalysis...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CronbachAlpha。（2）分半信度进入SPSS数据分析界面，Analyze>>Scale>>ReliabilityAnalysis...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，KM

4、O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

5、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1222328481647382129504318132132511698710345674446494537423952323531413334304014

6、41217192726201524513625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-lengthSpearman-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

7、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，可以通过其他方法使解释率再提高。五、实验结论（表格原有空间不够可自行扩大）六、对本实验过程及方法、手段的改进建议（表格原有空间不够可自行扩大）注：实验报告独立完成，第四、五、六部分，不得雷同。