SPSS統計基礎---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度的項?！翱煽啃苑治觥边^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。類內相關系數可用來計算評分者間的可靠性估計。

示例。我的調查表能以有用的方式度量客戶滿意度嗎？使用可靠性分析，您可以確定調查表中各項的相互關聯程度，可以獲取重復性的總體指標或作為一個整體的標度的內部一致性，并且可以識別應從標度中排除的問題項。

統計量。每個變量和標度的描述、跨項的摘要統計量、項之間的相關性和協方差、可靠性估計、ANOVA 表、類內相關系數、Hotelling T2 以及Tukey 的可加性檢驗。

模型。以下可靠性模型可用：

?Alpha (Cronbach)。此模型是內部一致性模型，基于平均的項之間的相關性。

?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。

?Guttman。此模型計算Guttman 的下界以獲取真實可靠性。

?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。

? 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。

數據。數據可以是二分數據、有序數據或區間數據，但數據應是用數值編碼的。

假設。觀察值應是獨立的，且項與項之間的誤差應是不相關的。每對項應具有二元正態分布。標度應是可加的，以便每一項都與總得分線性相關。

相關過程。如果想要探索標度項的維數（以查明是否需要多個結構來代表項得分的模式），則使用因子分析或多維尺度。要標識同類變量組，可使用系統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

可靠性分析統計量

Alpha 模型。系數alpha；對于二分數據，它等同于Kuder-Richardson 20 (KR20)系數。

半分模型。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。

Guttman 模型?？煽啃韵禂祃ambda 1 到lambda 6。

平行和嚴格平行模型。模型擬合優度檢驗；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。

描述性。為跨個案的標度或項生成描述統計。

項。為跨個案的項生成描述統計。

標度。為標度生成描述統計。

標度（如果項已刪除）。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計量。這些統計量包括：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。

摘要。提供跨標度中所有項的項分布的描述統計。

? 均值. 項均值的摘要統計量。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。

? 方差. 項方差的摘要統計量。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。

?協方差. 項間協方差的摘要統計量。顯示項之間的協方差的最小、最大和平均值，項之間的協方差的范圍和方差，以及最大項之間協方差與最小項之間的協方差的比。

?相關性. 項之間的相關性的摘要統計量。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。

項之間。生成項與項之間的相關矩陣或協方差矩陣。

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。

Friedman 卡方. 顯示Friedman 的卡方Kendall 的協同系數。此選項適用于以秩為形式的數據?？ǚ綑z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 統計在ANOVA 表中替換通常的F 統計。

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。

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。

類內相關系數。生成個案內值的一致性或符合度的測量。

模型。選擇用于計算類內相關系數的模型?？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。

類型。選擇指標類型?？捎玫念愋蜑椤耙恢隆焙汀敖^對一致”。

置信區間。指定置信區間的置信度。缺省值為95%。

檢驗值。指定假設檢驗系數的假設值。該值是用來與觀察值進行比較的值。缺省值為0。