实证研究中的问卷调查部分,如何检验其可信性
工具/原料
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spss、计算机
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问卷数据
方法/步骤
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首先,导出您的调查问卷数据,生成为excel数据或spss可读的.sav文件。一般先导出为excel,并根据自己的需求进行相应的处理。这里spss最好用16.0以上的版本,兼容性更好。
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接下来,使用spss打开文件的功能打开您的问卷数据。如图所示,除了.sav外还支持图中数据格式。
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对于信度分析,请注意:α信度系数(克隆巴赫系数)是目前最常用的信度系数,“模型”会默认选α,不用改。至少选择两个题项才能进行信度检验,例子中选择了组织承诺 1、2、3,意味着检验这三题项在得分上的一致性(这 3 个题项的选择情况是否差不多一致,如果一致就有信度) 。在选项里勾选自己想要得到的统计量,点击“继续“提示:一般都只是需要信度系数,是自动生成的。很少用到“统计量”里面的内容 任何测验或量表的信度系数如果在 0.8 以上,则该测验或量表的信度非常好;信度系数0.7 以上都是可以接受的;如果在 0.6 以上,则该量表应进行修订,但仍不失其价值;如低于 0.6,量表就需要重新设计了。如果只是选取几个题项来进行信度检验,而不是对整个测验或量表进行信度检验时,可不必遵守上述标准。用α信度系数来估计信度时,应注意α信度系数与选取的题项多少有关。一个含 10 个左右题目的量表,α系数应能达到 0.80 以上;一个 4 个题目的量表,α系数有可能会低于 0.6 或 0.5。因此,判断信度时,首先应当了解选取题项的数量,然后再以此基础,判断α系数是否达到了可以接受的水平。
注意事项
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信度分析是检验问卷是否具有说服力的前提
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信度分析和效度分析一般是必须做的两种初始分析。
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