SPSS分析：可靠性分析

一、概念：

可靠性分析允許您研究測量尺度的屬性以及組成這些標度的項。“可靠性分析”過程計算標度可靠性的眾多常用度量，還提供關于標度中的各項之間關系的信息。類內(nèi)相關系數(shù)可用來計算評分者間的可靠性估計。

二、模型：（分析-度量-可靠性分析）

1、Alpha (Cronbach)。此模型是內(nèi)部一致性模型，基于平均的項之間的相關性。系數(shù)alpha，對于二分數(shù)據(jù)，它等同于Kuder-Richardson 20 (KR20)系數(shù)。

2、半分。此模型將標度分割成兩個部分，并檢查兩部分之間的相關性。形式之間的相關性、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)。

3、Guttman。此模型計算Guttman的下界以獲取真實可靠性。可靠性系數(shù)lambda 1到lambda 6

4、平行。此模型假設所有項具有相等的方差，并且重復項之間具有相等的誤差方差。模型擬合優(yōu)度檢驗；誤差方差的估計值、公共方差和真實方差；估計的公共項間相關性；估計的可靠性以及可靠性的無偏估計。

5、嚴格平行。此模型假設為平行模型，還假設所有項具有相等的均值。

三、統(tǒng)計量（分析-度量-可靠性分析-統(tǒng)計量）

1、描述性。為跨個案的標度或項生成描述統(tǒng)計。◎項。為跨個案的項生成描述統(tǒng)計?！驑硕取闃硕壬擅枋鼋y(tǒng)計?！驑硕龋ㄈ绻椧褎h除）。顯示將每一項與由其他項組成的標度進行比較時的摘要統(tǒng)計量。這些統(tǒng)計量包括：該項從標度中刪除時的標度均值和方差、該項與由其他項組成的標度之間的相關性，以及該項從標度中刪除時的Cronbach alpha值。

2、摘要。提供跨標度中所有項的項分布的描述統(tǒng)計?！蚓?項均值的摘要統(tǒng)計量。顯示項均值的最小、最大和平均值，項均值的范圍和方差，以及最大項均值與最小項均值的比?！蚍讲?項方差的摘要統(tǒng)計量。顯示項方差的最小、最大和平均值，項方差的范圍和方差，以及最大項方差與最小項方差的比。◎協(xié)方差.項間協(xié)方差的摘要統(tǒng)計量。顯示項之間的協(xié)方差的最小、最大和平均值，項之間的協(xié)方差的范圍和方差，以及最大項之間協(xié)方差與最小項之間的協(xié)方差的比?！蛳嚓P性.項之間的相關性的摘要統(tǒng)計量。顯示項之間的相關性的最小、最大和平均值，項間相關性的范圍和方差，以及最大項之間的相關性與最小項之間的相關性的比。

3、項之間。生成項與項之間的相關矩陣或協(xié)方差矩陣。ANOVA表。生成相等均值的檢驗。◎F檢驗.顯示重復度量方差分析表?！騀riedman卡方.顯示Friedman的卡方Kendall的協(xié)同系數(shù)。此選項適用于以秩為形式的數(shù)據(jù)。卡方檢驗在ANOVA表中替換通常的F檢驗。◎◎Cochran卡方.顯示Cochrans Q。此選項適用于雙分支。Q統(tǒng)計在ANOVA表中替換通常的F統(tǒng)計。

4、Hotelling的T平方。生成以下原假設的多變量檢驗：標度上的所有項具有相同的均值。

5、Tukey的可加性檢驗。生成以下假設的檢驗：項中不存在可乘交互關系。

6、類內(nèi)相關系數(shù)。生成個案內(nèi)值的一致性或符合度的測量?！蚰Ｐ汀＿x擇用于計算類內(nèi)相關系數(shù)的模型?？捎玫哪Ｐ蜑殡p向混合、雙向隨機和單向隨機。當人為影響是隨機的，而項的作用固定時，選擇雙向混合；當人為影響和項的作用均為隨機時選擇雙向隨機。當人為影響隨機時選擇單向隨機?！蝾愋汀＿x擇指標類型。可用的類型為“一致”和“絕對一致”。◎置信區(qū)間。指定置信區(qū)間的置信度。缺省值為95%?！驒z驗值。指定假設檢驗系數(shù)的假設值。該值是用來與觀察值進行比較的值。缺省值為0。