spss信度为多少时应该删除题项删除

后面那个是指评估项目的标准化克朗巴哈系数,我们一般看的也是这个系数.之所以要标准化的一个主要目的是要消除项目之间的一些误差,使结果更接近实际吧.具体怎么算就不清楚了.

呵呵你是无尽吗?只有看下你的数据和操作才能知道你的问题到底哪出错了,出现负值肯定是不对的.信度分析的操作步骤（这里是计算内部一致性系数的步骤）应该是：Analyse——Scale——Reliabili

排序题的信度分析应该是在卡方也检验里面做的,而且也不是叫做信度分析,应该叫一致性检验再问：大侠的说法貌似可行，但能不能具体点？再答：你找一下卡方分析里面做一致性检验的方法讲解就有了

信度分析：SPSS经常做的是内部一致性系数和拆半系数.在Analyze——Scale——ReliabilityAnalysis效度分析：SPSS可以检测结构效度.在Analyze——DataReduc

有数据和参考论文吗有的话发到luguoda9you@sina.com我看看如何处理

1、自己肯定是不能再把问卷补上来,这是原则问题.2、确定该维度下的量表题目个数,有文献指出,一个含10个左右题目的量表,内部a系数0.8以上,20个题目,a系数升至0.9以上,若果量表题目减少,a会随

严格来说,α系数只适合随机变量,而且自变量和因变量都是定距以上的变量的情况,信度计算的方法很多,要注意适用范围

sig要小于0.1是10%水平上显著sig=0说明在1%的水平上显著,比10%水平要求更高

复测信度?就是重测信度吧,测两次结果的相关就可以了.

用SPSS作分析.不知道你的是哪个版本,你的应该是做单因素方差分析,分别设置两个变量,信度,效度（大概这样随便输）,输入数据,找到分析,选择比较均值-单因素ANOVA,因变量-效度,因子-信度,即可得

一般异常值或者离群点应该不会很多,所以大多都是找到异常值所对应的个案号,一个个剔除,我以前也找过简便的方法,无果.再问：我的数据都是上千的，一个个剔除要死人了呵呵再答：你把标准差作为新的变量存起来，然

效度用KMO信度用alpha来测

信度分析在度量里边.分析——度量——可靠性分析.把你的所有的变量选到框框里边,然后看阿尔法值.spss没办法直接做效度分析.你得用因子分析看效度.如果旋转后因子层面分来了,那就是效度不错.同学你玩不玩

只有看下你的数据和操作才能知道你的问题到底哪出错了,出现负值肯定是不对的.信度分析的操作步骤（这里是计算内部一致性系数的步骤）应该是：Analyse——Scale——ReliabilityAnalys

1.Cronbach'sAlpha系数即克朗巴哈α值为0.8222.Cronbach'sAlphaBasedonStandardizedItems是0.825即项目平均值为0.8253.上述两项问卷信

不是说不能大于0.9,而是一般情况下设置的问卷很难达到0.9,当然最理想的状态是信度达到1,也就是100%,但这个只是理论上的最可信,而实际上可以说永远达不到,可以无限接近的,最低可以接受的值也是要看

原意是宁可相信量好的尺码,也不相信自己的脚.郑人买履中郑人会“信度,无自信也”是因为郑人固执己见,死守教条,不知变通,不懂得根据客观实际采取灵活对策

采用项目分析的方法对问题进行删减,这个方法比较多,比如你算一下众多题目之间的相关系数,看那几个题目的相关系数特别低或者不显著的可以将其删掉再比如你检查一下选项是否有几乎都选择同一个选项的,这样的也要删

你是说的克隆巴赫α系数么?点击analyze→scale→reliabilityanalysis,在model中选择alpha（一般默认的就是这个）,可以在statistics中选择你所需要的统计方法

回收前做,就是在目标人群中小范围内做,据此收回的问卷,进行效度和信度分析,删除和更改某些题项,在预调查时因为要进行,因子分析、信度分析等,问卷发放不宜过少,而且信度检验与你的问卷构成有很大关系,如果你