1樓：匿名使用者
可以，來一個量表的效度
源檢驗通常包含以下幾個部分：內容效度，效標關聯效度和結構效度。實際的測量學分析中往往檢驗後兩者即可，結構效度的分析一般就是做探索性因子分析和驗證性因子分析。
主成分分析是探索性因子分析最常用的方法。通常來說，如果是自編量表，往往需要進行探索性因子分析以確定因子結構；而若是修訂已有的量表，最好是做驗證性因子分析。此外，如果對自編問卷的結構有充分的理論支援和把握，也可以直接做驗證性因子分析。
所以主成分分析並不是在任何量表的效度檢驗時都必須做，但為了效度檢驗的完整性，探索性因子分析和驗證性因子分析至少應該要做一個。
spss中做效度分析，我有兩道量表題，請問是一起做信度分析還是分開做信度分析？
2樓：匿名使用者
他們屬於同一量表的同一維度就合起來求一個alpha係數作為信度指標，否則分開
用spss進行效度分析?
3樓：迴轉陌路
相關分析是指兩個變數之間是否存在相互依存的關係，比如學生的語文成績和歷史成績之間是否存在正向的相互依存的關係，即是否學生語文成績越好，歷史成績也會越好。相關分析是迴歸分析的前提條件，在具體的研究中只有變數之間相關顯著，才有可能做進一步的迴歸分析，這在中介作用檢驗中是必須的前提步驟。
效度即是指資料測量的準確性。即測量結果的和所需要考察的內容的吻合度。一般在做研究時要報告資料的信效度以確定接下來一系列研究是否可信可行。
在統計學中有很多種測量效度的標準和方法，比如效標效度，聚合（收斂）和區分效度，結構效度。
4樓：匿名使用者
我暈死，我寫了很多，但是沒有顯示出來。。。
因子分析的效度分析主要的指標可以看，因子提取的方差累積貢獻率，如果因子提取的越少且方差累積率又不低的話（一般如果2個因子達到40%以上的貢獻率就算可以的了），就可以認為因子分析的效度還可以。
除此之外，你可以用因子分析裡面descriotives裡面kmo和巴特利檢驗（battele，不知道是不是這樣寫的），kmo的值如果》0.5，則說明因子分析的效度還行，可以進行因子分析；另外，如果巴特利檢驗的p<0.001，說明因子的相關係數矩陣非單位矩陣，能夠提取最少的因子同時又能解釋大部分的方差，即效度可以。
5樓：伍馥樹高邈
旋轉那個可以不旋轉，如果做出來結構不清晰再重新試著旋轉一下，一般選方差最**（varimax）就可以，「抽取」選項裡面選擇碎石圖（根據這個可以配合方差貢獻率的表決定抽幾個因子），還有個選項是固定抽因子，一般是預設特徵值大於1的，但你也可以自己指定抽取因子的個數；「選項」裡面選取消小系數，這樣因子載荷太低的題目就不會顯示，這樣因子結構更清晰。
報表結果主要是看kmo，bartlett檢驗，總變異解釋（方差貢獻率），碎石圖，主成分矩陣，旋轉後的主成分矩陣這些
6樓：牛奶雞蛋酥酥
用各變數間的相關檢驗量表的內容效度，根據各變數與總分的相關是否超過各變數間的相關檢驗量表的結構效度。
各項變數之間的相關大於.40；各因子分與總分的相關也大於.40，且均大於各項因子之間的相關。表明問卷在本次調查中具有較好的內容效度和結構效度。
具體操作是analyze>correlate>bivariate correlations。
量表的效度檢驗時不做主成分分析可以嗎
7樓：匿名使用者
可以，bai一個量表的效度檢驗通常du包含以下zhi幾個部分：內容效dao度，效標版關聯效度和結構效權
度。實際的測量學分析中往往檢驗後兩者即可，結構效度的分析一般就是做探索性因子分析和驗證性因子分析。
主成分分析是探索性因子分析最常用的方法。通常來說，如果是自編量表，往往需要進行探索性因子分析以確定因子結構；而若是修訂已有的量表，最好是做驗證性因子分析。此外，如果對自編問卷的結構有充分的理論支援和把握，也可以直接做驗證性因子分析。
所以主成分分析並不是在任何量表的效度檢驗時都必須做，但為了效度檢驗的完整性，探索性因子分析和驗證性因子分析至少應該要做一個。
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