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SPSS度量问卷可靠性及其结果改进

发布时间:2021/10/18 10:54:34

SPSS的度量可靠性分析,实际上就是常用的信度分析,用于检验问卷的可靠性。其检验可靠性的方法包括检验问卷的跨时间、跨形式与跨项目的一致性,根据不同的检验方法,运用不同模型,如Alpha模型、折半模型等。接下来,我们通过一个实例来详细学习下SPSS度量问卷可靠性及其结果改进。

一、数据准备

本文使用的是一组品牌评价的问卷,受访者根据所给的品牌给予1-9的评分。

图1:品牌认定数据
图1:品牌认定数据

二、可靠性分析参数设置

如图2所示,依次单击IBM SPSS Statistic的分析-刻度-可靠性分析选项。

图2:可靠性分析
图2:可靠性分析

如图3所示,在可靠性设置面板中,将受访者变量添加到“项”方框中,用于检验问卷的可靠性。

图3:项设置
图3:项设置

接着,在模型设置处选择Alpha模型。该模型是一种常用的信度检验模型,适用于态度类、评价类的问卷形式,其检验的是各个题目得分的一致性。

其他如平行、严格平行等模型,需要满足同一被访者回答两次相同问卷、或同一被访者在相隔一段时间再进行测试等前提,实际操作比较困难。

图4:密码类型
图4:密码类型

三、可靠性分析结果解读

运行Alpha模型检验问卷的信度。

如图5所示,从可靠性统计表格得出问卷的Alpha值为0.733,具有一定的信度,但仍有修改的空间。一般来说,Alpha值要达到0.8-0.9才能说明问卷信度非常好;如果处于0.7-0.8之间,说明信度尚可,但仍需要进一步修改;如果小于0.6,则信度不可接受。

图5:Alpha系数
图5:Alpha系数

四、提高可靠性

那么,有什么办法可提高问卷的可靠性呢?

如图6所示,我们可以通过计算“删除项后的标度”(在统计设置中勾选项目)来了解不同问卷条目对量表信度的影响。

图6:统计设置
图6:统计设置

如图7所示,在项总计统计表中,可观察到删除每一个项目后的Alpha值。在删除受访者5的数据后,问卷信度可升高至0.749。

图7:删除项后Alpha值
图7:删除项后Alpha值

为了测试项总计统计表的准确度,如图8所示,可在可靠性分析中拿掉“受访者5”的数据,检验准确度。

图8:删除受访者5变量
图8:删除受访者5变量

如图9所示,删除受访者5的数据后,Alpha值升高至0.749,与项总计统计表的数据一致。

图9:Alpha值
图9:Alpha值

五、小结

综上所述, 通过应用SPSS度量可靠性分析,可检验问卷、量表等数据的时间、形式、项目等一致性,从而得到该数据的信度评价。而通过应用“删除项后标度”分析,可快速找出一些影响整体数据信度的“坏”数据,以进一步优化数据。

作者:泽洋

标签:SPSS

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