可靠性分析excel(可靠性分析spss)

1. 可靠性分析spss

SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，主要用于自动统计绘图、数据的深入分析，在可靠性中可以用以寿命的分布拟合

2. 可靠性分析spss结果为什么是一个数

Spss，可靠性分析主要就是信度分析，它采用的是科伦巴赫阿尔法系数

3. 可靠性分析spss怎么做

问卷星信度和效度分析步骤:

1.首先登录问卷星首页，会出现你创建的问卷，点击“分析&下载”，选择“查看下载答卷”选项。

2.点击“下载答卷数据”按钮，因为我们需要通过SPSS进行分析所以选择“按选项分数下载”。这样可以看到问卷数据被导出来成了Excel格式文件了。另外可根据自身需求筛选问题条件进行下载。

3.打开SPSS 26.0数据分析软件，点击“文件”-“导入数据”，选择“Excel”。

4.将之前从问卷星下载的问卷数据excel导入到SPSS中。

5.点击“分析”-“刻度”-“可靠性分析”。

6.信度分析仅是针对量表问题，本次问卷为标准的5度量表，1表示非常不同意，5表示非常同意意，共含有22个题项，首先检验这一份量表整体的信度。将所有的量表题选中至右侧项。模型默认选择“Alpha”。

7.点击右上角的“统计”选项，可勾选“删除项后的标度”，点击继续。

8.点击确定后就得到本次问卷整体信度分析结果如下。本次22个量表题得出问卷总体的Cronbach α系数值为0.82，大于0.8，说明样本数据总体信度质量高。

4. 可靠性分析spss的系数

1、录入数据，如图所示，假如这八个变量都是因子1的集合项，那么如何计算这个因子的信度呢？

2、在菜单中执行：reliability analysis，如图所示，也就是信度分析

3、将这个几个变量放入右侧的items框，记住这几个选项是属于一个维度或者因子的，点击ok即可得到科隆巴赫系数

4、有时候我们有大量的信度系数要计算，比如一个问卷有12个维度，每个维度都有一个信度系数，我们就需要重复地操作，不过我们可以使用命令，快速实现，在信度分析对话框中，我们点击paste

5、在命令窗口中，我们找到variables这个命令后面的item，如图所示，这里就是变量名，如果我们想要计算其他的信度，我们可以将变量名进行修改，然后选中所有的命令，点击执行按钮

5. 可靠性分析spssau

T值是负数说明前面一组的均值小于后面一组的均值，但具体这个差异是否显著则要看最终的sig， 也就是p的值，p值小于0。05 说明两组均值差异显著。 负值是对照组和研究组的数据进行比较得出的值，打个比方对照组的均值是3.50±0.59，研究组的是4.04±0.45 T值 -4.318，也就是说后面研究组的数据大于对照组的就是负，没其它什么意思！

6. 可靠性分析spss的意义

可以不剔除极端值，但是极端值会影响spss统计分析结果的准确性和可靠性。

7. 可靠性分析spss结果解读

用SPSS分析的问卷必须是李克特五级量表或七级量表，建议小白设计五级单因素的量表，问卷数据收集完成后，首先要剔除无效问卷，在保证数据的准确性。分析步骤如下： 

一. 录入问题及数据

在变量视图界面内输入问题及设置值，一般设置值为1非常不同意，2不同意，3不一定，4同意，5非常同意，同理输完一篇问卷即可。

二. 描述性分析

描述性分析主要是对被调查者的基本信息进行描述，如性别、学历、年龄、工作年限、居住地，这类问题一般放置在一份问卷的开头，主要对问卷的均值、标准差进行分析，均值相同时，比较标准差，标准差越小，表示越稳定。

二. 信度分析

信度分析主要是通过SPSS分析验证设计的问卷是否可靠，问卷题目之间是否具有良好的相关性进行分析，被调查者的答案是否存在矛盾，是否可靠等等。

先说一下问卷的设计。

实证分析的论文中比较简单的模型是：研究对象的自变量会影响研究对象的因变量，一般能够找出四五个影响因素设计为自变量，每一个影响因素可以设计3~7个问题进行调查。

在进行可靠性分析的时候，可以对每一个影响因素的题目数分析一次，看是否每一个自变量的设计的问题都具有较好的信度。

三. 效度分析和因子分析

效度分析是检验问卷题目与研究目的是否相一致即不能研究顾客对某产品的满意度，问卷设计的问题是调查某产品的市场覆盖率，通常分为内容效度和结构效度：

内容效度是指题项与所测变量的适合性和逻辑相符性；

结构效度是指题目衡量所测变量的能力。

实证分析一般着重分析结构效度，可以通过进行探索性因素分析检验来证明量表的结构有效性。

四. 相关分析

相关性分析一般是用来简单的分析数据之间的相关性关系，用来研究的是连续性的数值变量或者量表的数据，只能分析出来每两个变量之间的相关性关系。一般是用于在回归分析之前，用于对于数据进行一个简单的相关性探讨，回归分析说明的是数据之间的因果关系。

在进行相关分析前首先要取各个因子的平均值，得出因子的维度平均值后进行相关分析。

五. 回归分析

回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系，这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析需要看的图有模型摘要图、ANOVA、系数图等等。

相关性分析是检验自变量与因变量之间是否具有相关性，回归分析则说明了自变量对因变量是否具有显著性影响。

8. 可靠性分析spss 为负

一般我们做的所谓信度都是alpha系数，这个指标其实是对你问卷所用的题目的内部一致性，即内部相关的一种检测，相关越高，代表信度越好，那你就要想办法提高项目间的相关。一般就两种法子，第一，增加题目，自己根据理论依据和自己的合理论证给问卷添加符合其概念的题目，好题目（同质的题目）加的越多，信度越好，第二，删题目，把和其他项目明显不一样的题目删掉，也能增加alpha系数值，至于删哪个，你可以根据spss求alpha系数的操作来进行，在spss里面选分析——可靠性分析——然后在对话框里面找到有一项是如果删除该项目后所得的alpha系数，这个操作会告诉你每个题目删除后alpha系数的变化，这样你就知道该删哪个了，另外也可以根据理论依据，把不符合理论的题目删掉。 总而言之，就是增加同质的题目，删掉不同质的题目 信度是效度的必要条件，也就是说，要想效度高，首先要信度好，那么提高信度的方法也可以用来提高效度 可以说，增删题目是最常见也最有效的方法，本来增加样本容量也是个好办法，不过既然你说没时间，那就没法子了。

另外的话，就是去除异常数据，把乱答的找出来，比如全部填同一个答案的，规律作答的，还可以按均值上下3个标准差去除极端值

9. 可靠性分析spss怎么调整

那只能说明 你这个数据质量有问题，或者说数据就是完全没有信度