SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)---信度分析

可靠性分析允許您研究測量尺度的屬性以及組成這些標(biāo)度的項(xiàng)?！翱煽啃苑治觥边^程計(jì)算標(biāo)度可靠性的眾多常用度量，還提供關(guān)于標(biāo)度中的各項(xiàng)之間關(guān)系的信息。類內(nèi)相關(guān)系數(shù)可用來計(jì)算評(píng)分者間的可靠性估計(jì)。

示例。我的調(diào)查表能以有用的方式度量客戶滿意度嗎？使用可靠性分析，您可以確定調(diào)查表中各項(xiàng)的相互關(guān)聯(lián)程度，可以獲取重復(fù)性的總體指標(biāo)或作為一個(gè)整體的標(biāo)度的內(nèi)部一致性，并且可以識(shí)別應(yīng)從標(biāo)度中排除的問題項(xiàng)。

統(tǒng)計(jì)量。每個(gè)變量和標(biāo)度的描述、跨項(xiàng)的摘要統(tǒng)計(jì)量、項(xiàng)之間的相關(guān)性和協(xié)方差、可靠性估計(jì)、ANOVA 表、類內(nèi)相關(guān)系數(shù)、Hotelling T2 以及Tukey 的可加性檢驗(yàn)。

模型。以下可靠性模型可用：

?Alpha (Cronbach)。此模型是內(nèi)部一致性模型，基于平均的項(xiàng)之間的相關(guān)性。

?半分。此模型將標(biāo)度分割成兩個(gè)部分，并檢查兩部分之間的相關(guān)性。

?Guttman。此模型計(jì)算Guttman 的下界以獲取真實(shí)可靠性。

?平行。此模型假設(shè)所有項(xiàng)具有相等的方差，并且重復(fù)項(xiàng)之間具有相等的誤差方差。

? 嚴(yán)格平行。此模型假設(shè)為平行模型，還假設(shè)所有項(xiàng)具有相等的均值。

數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可以是二分?jǐn)?shù)據(jù)、有序數(shù)據(jù)或區(qū)間數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)應(yīng)是用數(shù)值編碼的。

假設(shè)。觀察值應(yīng)是獨(dú)立的，且項(xiàng)與項(xiàng)之間的誤差應(yīng)是不相關(guān)的。每對(duì)項(xiàng)應(yīng)具有二元正態(tài)分布。標(biāo)度應(yīng)是可加的，以便每一項(xiàng)都與總得分線性相關(guān)。

相關(guān)過程。如果想要探索標(biāo)度項(xiàng)的維數(shù)（以查明是否需要多個(gè)結(jié)構(gòu)來代表項(xiàng)得分的模式），則使用因子分析或多維尺度。要標(biāo)識(shí)同類變量組，可使用系統(tǒng)聚類分析以使變量聚類。

獲取可靠性分析

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分析> 尺度> 可靠性分析

可靠性分析統(tǒng)計(jì)量

Alpha 模型。系數(shù)alpha；對(duì)于二分?jǐn)?shù)據(jù)，它等同于Kuder-Richardson 20 (KR20)系數(shù)。

半分模型。形式之間的相關(guān)性、Guttman 半分可靠性、Spearman-Brown 可靠性（相等長度和不相等長度）以及每一半的alpha 系數(shù)。

Guttman 模型?？煽啃韵禂?shù)lambda 1 到lambda 6。

平行和嚴(yán)格平行模型。模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)；誤差方差的估計(jì)值、公共方差和真實(shí)方差；估計(jì)的公共項(xiàng)間相關(guān)性；估計(jì)的可靠性以及可靠性的無偏估計(jì)。

描述性。為跨個(gè)案的標(biāo)度或項(xiàng)生成描述統(tǒng)計(jì)。

項(xiàng)。為跨個(gè)案的項(xiàng)生成描述統(tǒng)計(jì)。

標(biāo)度。為標(biāo)度生成描述統(tǒng)計(jì)。

標(biāo)度（如果項(xiàng)已刪除）。顯示將每一項(xiàng)與由其他項(xiàng)組成的標(biāo)度進(jìn)行比較時(shí)的摘要統(tǒng)計(jì)量。這些統(tǒng)計(jì)量包括：該項(xiàng)從標(biāo)度中刪除時(shí)的標(biāo)度均值和方差、該項(xiàng)與由其他項(xiàng)組成的標(biāo)度之間的相關(guān)性，以及該項(xiàng)從標(biāo)度中刪除時(shí)的Cronbach alpha 值。

摘要。提供跨標(biāo)度中所有項(xiàng)的項(xiàng)分布的描述統(tǒng)計(jì)。

? 均值. 項(xiàng)均值的摘要統(tǒng)計(jì)量。顯示項(xiàng)均值的最小、最大和平均值，項(xiàng)均值的范圍和方差，以及最大項(xiàng)均值與最小項(xiàng)均值的比。

? 方差. 項(xiàng)方差的摘要統(tǒng)計(jì)量。顯示項(xiàng)方差的最小、最大和平均值，項(xiàng)方差的范圍和方差，以及最大項(xiàng)方差與最小項(xiàng)方差的比。

?協(xié)方差. 項(xiàng)間協(xié)方差的摘要統(tǒng)計(jì)量。顯示項(xiàng)之間的協(xié)方差的最小、最大和平均值，項(xiàng)之間的協(xié)方差的范圍和方差，以及最大項(xiàng)之間協(xié)方差與最小項(xiàng)之間的協(xié)方差的比。

?相關(guān)性. 項(xiàng)之間的相關(guān)性的摘要統(tǒng)計(jì)量。顯示項(xiàng)之間的相關(guān)性的最小、最大和平均值，項(xiàng)間相關(guān)性的范圍和方差，以及最大項(xiàng)之間的相關(guān)性與最小項(xiàng)之間的相關(guān)性的比。

項(xiàng)之間。生成項(xiàng)與項(xiàng)之間的相關(guān)矩陣或協(xié)方差矩陣。

ANOVA 表。生成相等均值的檢驗(yàn)。

F 檢驗(yàn). 顯示重復(fù)度量方差分析表。

Friedman 卡方. 顯示Friedman 的卡方Kendall 的協(xié)同系數(shù)。此選項(xiàng)適用于以秩為形式的數(shù)據(jù)。卡方檢驗(yàn)在ANOVA 表中替換通常的F 檢驗(yàn)。

Cochran 卡方. 顯示Cochrans Q。此選項(xiàng)適用于雙分支。Q 統(tǒng)計(jì)在ANOVA 表中替換通常的F 統(tǒng)計(jì)。

Hotelling 的T 平方。生成以下原假設(shè)的多變量檢驗(yàn)：標(biāo)度上的所有項(xiàng)具有相同的均值。

Tukey 的可加性檢驗(yàn)。生成以下假設(shè)的檢驗(yàn)：項(xiàng)中不存在可乘交互關(guān)系。

類內(nèi)相關(guān)系數(shù)。生成個(gè)案內(nèi)值的一致性或符合度的測量。

模型。選擇用于計(jì)算類內(nèi)相關(guān)系數(shù)的模型?？捎玫哪Ｐ蜑殡p向混合、雙向隨機(jī)和單向隨機(jī)。當(dāng)人為影響是隨機(jī)的，而項(xiàng)的作用固定時(shí)，選擇雙向混合；當(dāng)人為影響和項(xiàng)的作用均為隨機(jī)時(shí)選擇雙向隨機(jī)。當(dāng)人為影響隨機(jī)時(shí)選擇單向隨機(jī)。

類型。選擇指標(biāo)類型?？捎玫念愋蜑椤耙恢隆焙汀敖^對(duì)一致”。

置信區(qū)間。指定置信區(qū)間的置信度。缺省值為95%。

檢驗(yàn)值。指定假設(shè)檢驗(yàn)系數(shù)的假設(shè)值。該值是用來與觀察值進(jìn)行比較的值。缺省值為0。