课 程:心理测量学班 级:2009 级应用心理学一班 实验号数: 1 实验日期: 2011-11-11 题 目: 量表的信效度分析 姓 名: 王菲 学 号:_ 200900430109 成 绩: 教师签字: 一、实验室名称心理测量学实验室二、实验目的与要求实验目的:会用 spss 对心理量表进行效度分析实验要求:熟悉 spss 因素分析的过程,能整理因素分析结果,掌握因素分析的相关标准。三、实验内容(一) 实验器材1. 安装有 spss10.0 及其以上版本的电脑一台。2. 教师提供 spss 数据库,数据库中被试数量在 200 人或以上,至少有一个量表,量表题目在 50 个或以上。(二) 实验步骤1、效度分析(1)首先按照上一实验的程序,进行数据校验、缺失值处理。(2)接着点击 Descriptives...,选择 KMO 和 Bartlett 球形检验。点击 Extraction...,进入因素抽取界面,抽取方法选择 Principal components ( 主 成 分 ) 方 法 , 勾 选 Scree plot ( 陡 坡 图 或 译 碎 石图),Eigenvalues(特征值)取大于 1 的因素。选择结束后,点击 Continue,接着点击 Rotation...,即进行因素转轴设计。选择转轴方法时,点击选择 Varimax 方法,即最大正交转轴。点击 Options...,勾选 Sorted by size 选项。最后点击 Ok 按钮,得出因素分析的结果。2、信度分析(1)Alpha 信度系数进入 SPSS 数据分析界面,Analyze>>Scale>>Reliability Analysis...在 Model 那里选择 Alpha,将所有题目选入右边项目框中,点 OK,即可计算Cronbach Alpha。(2)分半信度进入 SPSS 数据分析界面,Analyze>>Scale>>Reliability Analysis...在 Model 那里选择 Split-half,将所有题目选入右边项目框中,点 OK 即可。四、实验数据及结果分析(一)效度分析1. 通过因素分析数据所呈现的结果得知,KMO 值为 0.970.KMO 值远大于 0.50,表示变量间共同因素较多,较适合进行因素分析。2. Bartlett 球形检验:sig=0.000 ,小于 0.05,说明达到了显著水平,代表总体的相关矩阵间有共同因素存在,适合进行因素分析。3. 记录各题共同度的值在 Communalties 的表格中列出了所有题目变量的共同度数据。第一列是因子分析初始解下的变量共同度,他表明,他表明对 52 个题目如果采取主因素分析的方法提取所有特征根(52 个),则原有变量所有方差均可解释,变量共同度为 1。第二列显示提取的特征根对所有题目的...