spss效度分析结果怎么看

发布网友 发布时间：2022-05-02 05:30

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热心网友 时间：2023-09-17 09:54

效度分析

效度用于测量题项(定量数据)设计是否合理，通过因子分析(探索性因子分析)方法进行验证；研究人员心中预期着变量与题项对应关系；进行因子分析后，因子(即变量，使用因子分析时称因子)与题项对应关系；二者预期基本一致时，则说明具有良好效度水平.正常情况下，效度分析仅仅针对量表数据，非量表题目比如多选，单选性别之类的题目不能进行效度分析。如果一定想分析效度，建议可使用‘内容效度’，即用文字详细描述问卷设计的过程，用文字的形式描述清楚问卷是做什么，有什么用处，为什么合理，而且有专家认证，这样就说明问卷设计合理有效。

如果用户预期分析项可分为几个方面(变量)，则用户可自行设置因子个数（维度个数），如果不设置，系统会以特征根值大于1作为判定标准设定因子个数;

●因子与题项对应关系判断

假设分析题项为10个，预期分为3个因子(维度或变量)；因子与题项交叉共得到30个数字，此30个数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度)；针对每个分析项对应行，则有3个”因子载荷系数值”(比如0.765,-0.066,0.093),3个数字绝对值大于0.4，如果其对应因子1，则说明此题项应该划分在因子1下面.如下表所示:

位置，本应该在‘因子3’下面却跑到‘因子1’下面，因而‘分析项1’就属于‘张冠李戴’。针对‘张冠李戴’，一定需要将题目删除重新进行分析。

●效度分析对不合理题项进行删除

共有三种情况; 第一类：如果分析项的共同度值小于0.4，则对应分析项应该作删除处理；第二类：某分析项对应的”因子载荷系数”的绝对值，全部均小于0.4，也需要删除此分析项；第三类：如果某分析项与因子对应关系出现严重偏差，也需要对该分析项进行删除处理（此现象称作‘张冠李戴’）.

●效度分析的其余判断指标

特征根值(通常使用旋转后，以大于1作为标准)，方差解释率(意义较小)，累积方差解释率(通常使用旋转后，以大于50%作为标准),KMO值(大于0.6作为标准)，巴特球形值对应的sig值(小于0.01作为标准).

效度分析

效度用于测量题项(定量数据)设计是否合理，通过因子分析(探索性因子分析)方法进行验证；研究人员心中预期着变量与题项对应关系；进行因子分析后，因子(即变量，使用因子分析时称因子)与题项对应关系；二者预期基本一致时，则说明具有良好效度水平.正常情况下，效度分析仅仅针对量表数据，非量表题目比如多选，单选性别之类的题目不能进行效度分析。如果一定想分析效度，建议可使用‘内容效度’，即用文字详细描述问卷设计的过程，用文字的形式描述清楚问卷是做什么，有什么用处，为什么合理，而且有专家认证，这样就说明问卷设计合理有效。

如果用户预期分析项可分为几个方面(变量)，则用户可自行设置因子个数（维度个数），如果不设置，系统会以特征根值大于1作为判定标准设定因子个数;

●因子与题项对应关系判断

假设分析题项为10个，预期分为3个因子(维度或变量)；因子与题项交叉共得到30个数字，此30个数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度)；针对每个分析项对应行，则有3个”因子载荷系数值”(比如0.765,-0.066,0.093),3个数字绝对值大于0.4，如果其对应因子1