在统计学中,常用的一种数据收集方式就是问卷调查,通常一份问卷都会有数道不同的问题,但是这其中不是所有的问题都能对我们进行的统计和分析带来特定帮助,为了保证问卷调查的可靠性和一致性,我们可以对问卷调查的问题,进行信度量化分析。
通过信度分析,我们可以对问卷调查的问卷设置水平,有个大概的了解,这对于统计分析结果的准确性,能带来很大的帮助,下面我们用SPSS来演示如何进行信度分析。
一、信度分析操作步骤
第一步,点击【分析】--【刻度】--【可靠性分析】,打开可靠性分析设置界面,如图1。
第二步:在可靠性分析界面中,将我们准备的10个问题指标都放入到“项”中,然后设置模型选用“Alpha”阿尔法模型。
随后点击“统计”按钮,在图3所示界面中,勾选“项目”、“标度”和“删除项后的梯度”,再勾选项之间的“相关性”,然后点击“确定”完成设置。
要注意,“删除项后的标度”这一项是必须勾选上的,这是信度分析中的重要指标。
二、结果分析
完成上述设置以后,我们就可以使用SPSS去生成问卷调查的信度分析结果了,结果如下图4所示。我们从“可靠性统计”表格可以看出,克隆巴赫系数为0.794,这表示我们这10个题目的内部总体一致性水平算一般,还可以进行优化提升。
关于克隆巴赫系数,通常认为大于0.6尚可,大于0.7较不错,大于0.8甚佳,大于0.9以上为理想水平。
接下来我们就需要考虑下该如何进行问卷优化,我们就再看SPSS生成的“项目总体统计”结果表格,见图5,我们直接看最后一列:“项目删除后的克隆巴赫系数”。
我们可以看到,在删除q5之后,克隆巴赫系数达到0.825的较好水平,删除q6后克隆巴赫系数达到0.818,这说明这2个问题都删除后,问卷整体的一致性提高了,因此我们优先可以考虑删除这2个问题。
上述文章中我们使用涵盖了10个问题的实际问卷进行信度分析实战演示,再将IBM SPSS Statistics软件得出的结果进行讲解,由此我们可以了解到该演示问卷问题设置的整体一致性水平,并获得了提高问卷一致性方法的有效建议。以上就是本文的全部内容,希望能给大家带来帮助。