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...
