各位小伙伴们，在推出《问卷设计与统计分析》系列后，有许多小伙伴来反馈怎样设计更为优质的问卷？为了解决这一问题，学堂推出了量表信效度系列，超详细的为大家讲解如何对问卷进行试测,调整问卷结构,设计更为优质的问卷。为让大家更加方便的学习信效度分析的基础知识与应用，学堂现将《

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进行因素分析时，样本应该多少才能使结果最为可靠，学者间没有一致的结论,然而多数学者均赞同因素分析要有可靠的结果需要受试样本数比量表题项数还多。根据学者的研究，样本的数量主要取决于量表的题目数量。

step2：选择创建模型框架，得到这样的空白的模型结构step3：将题目纳入模型中选择，将题目q5-11至q5-15移动到方框内，然后点击Plugins---Name

数据化简；③发展测量量表。验证性因子分析允许研究者将观察变量依据理论或先前假设构成测量模式，然后评价此因子结构和该理论界定的样本资料间符合的程度。因此，主要应用于以下三个方面：①

封面：自己想吧在进行研究的过程中，为了达成研究目的，往往会考虑多个变量对结果的影响，而这许多个的变量由于其背后所蕴藏的“共同因素”使其具有较高的相关性。通过因子分析（factor

表现优秀，可以加入合作出书计划，出版合著。欢迎各界人士的加入，有意向者可以添加微信号：j1447963624。非诚勿扰！

>1，所以可以提取一个因素成分矩阵a成分1应该对自己好点.527希望自己像模特一样.680同龄人都在服用.632年轻人对我说该服用.800女为悦己者容.688提取方法：主成分分析法。a.

3：点击【提取】。在“方法”中选择【主成分】，“分析”框选择【相关性矩阵（R）】，在“提取”框选择【因子的固定数目】，在“要提取的因子数”后面输入3（表示限定提取3个因素），点击【继续】。Step

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因素分析是spss中一个重要的功能，他的作用是从多个变量中提取少数几个因子，达到减少指标的目的；有时候因素分析方法用在问卷编制中，可以从各个题项中提取中几个维度。

作者：红豆牛奶

4：结果分析。1下表是个案处理摘要表，进行效度分析时有效观察值50个，被排除的观察值0个，全部观察值为50个。2下表为量表内部一致性

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对问卷量表加总后的数据依据一定的比例进行分组，一般采用前27%为高分组和后27%为低分组的极端分组法，如果样本量较大可以采用更大的比例。今天我们就来学习如何利用极端分组法进行高低排序分组。操作：

封面：自己想吧按照总分排序指找出高低分组总人数27%处的分数。【例子】某学校统计了120名学生的成绩，请对其按照总分排序。1方法一：Step1.

3：结果分析。点击【确定】后，可以看到新增加的一个变量，以及计算出了前五列的总分。另外，身体健康方面”以及“心理因素”的评分总数也是按照上述方法进行操作的。【注】至于总量表的汇总，只需要在

情绪衰竭量表采用5点计分，5-1分分别代表非常同意、同意、中立、不同意、非常不同意。第5题为反向题，为了使情绪衰竭量表测量分数代表的意义相同，需要将第5题进行重新计分。Step1:

作者：穿羽绒服的芒果

封面：自己想吧效度代表着正确性，一份问卷的效度越高，表示其测验结果越能代表其测量对象的真实特征。提高效度的方法如下：1问卷的设计要科学合理:

（1）结构效度的大小首先取决于事先假定的心理特质理论。要使得关于某一特质测验的结构效度的研究结果可以进行比较，则对于该特质的假设和定义就应该相同；否则，不能进行比较。

作者：穿羽绒服的芒果

内容效度的含义内容效度，顾名思义，测量的效度主要与测量的内容相关。具体来说，就是指测量的内容是否适合测量的目标，或者说是否反应出所测的特征或者态度。2.

和美国国家教育测量协会(NCME)

作者：章画

封面：自己想吧前言：我们知道，客观性测验一般都有固定的答案,无论谁评分差异都极小，所以误差都较小，因而无需考虑评分者之间的一致性问题。但是，当测验是主观性试题时,不同评分者的评分便会存在差异，这时，

封面：自己想吧第一重测信度的含义重测信度（test-retest

依次选择【分析】→【相关】→【双变量】第二步

2018）是第21届世界杯足球赛。比赛将于2018年6月14日至7月15日在俄罗斯境内11座城市中的12座球场内举行。分半信度的含义分半信度(split-half

2.项统计中，给出8道题的平均值、标准差、个案数。通过平均值可以判断出这一题在选择时，其分数的高低。根据标准差判断此题的稳定性，标准差越小，题目越稳定，标准差越大，题目越不稳定，有可能使信度下降。

a系数不仅适用于两级记分的问卷,还适用于多级计分的问卷。a系数评价的是量表中各题项得分间的一致性,属于内在一致性信度系数。这种方法适用于态度、意见式问卷(量表)的信度分析。低信度：a

各位小伙伴们，为让大家更加方便的学习线性回归分析的相关知识，学堂现将线性回归系列文章汇总起来呈现给大家。线性回归系列线性回归概述（简单线性、多重线性）简单线性回归假设条件（独立及线性相关）简单线性回归假设条件（残差近似正态性）

6：结果分析。1从“模型”栏可以看出，本研究共有3个模型。“输入的变量”栏显示该研究中每个模型较前一个模型增加的变量。需要注意的是，模型

作者：夏雨骄阳

/k=允许搜索的K值个数，默认为999.注意，最后的“.”不能去掉，否则语句就不完整了。案例：引用的案例为，20个数据体现肥胖与肱三头肌、大腿围以及上手臂之间的关系。希望可以得出他们之间的回归方程。

多重共线性的处理方法若自变量之间存在多重共线性就需要对自变量进行处理后才能进行回归分析，处理方法为主成分分析（Principal

作者：红豆牛奶

作者：章画

cofficient），ε为随机误差，又称残差（residual），是y的变化中不能用自变量解释的部分

5：选择【图】，将“ZRESID”和“ZPRED”选入右边对应位置，并选中【直方图】、【正太概率图】、【生成所有局部图】，点击【继续】——【确定】。Step

建立未标化预测值（PRE_1）和学生化残差（SRE_1）的散点图结果：未标化预测值（PRE_1）和学生化残差（SRE_1）的散点图呈水平带状，满足因变量与所有自变量之间存在线性关系的假设。（2）

封面：自己想吧1.什么是残差？进行线性回归分析一个重要的前提条件是：残差近似正态性，那么什么是残差呢？残差即因变量的观测值Yi与利用回归模型求出的预测值^

稳健回归方法。稳健回归方法可以帮助我们识别真正的异常值，因为他本质上的就是减少异常值对估计值的扰动而存在的，属于诊断后的治疗方法。当然可以作为识别强影响点的工具。

0.5，则极有可能为异常值）库克距离：若库克距离>1，则此个案极有可能为异常值。解读方法一：从下图中各项指标的最大值、最小值可以看到以上三个指标都在安全范围内，所以可以判定不存在异常值。

膨胀因子:膨胀因子是容许度的倒数。膨胀因子越接近1（膨胀因子理论最小值是1），表示解释变量之间的多重共线性越弱，通常膨胀因子=10,说明膨胀因子存在严重多重共线性。03多重共线性诊断案例分析

SPSS实践过程

3：选择【未标准化】、【学生化】、【学生化删除后】、【库克距离】、【杠杆值】，点击【继续】——【确定】。此时表格中会出现5列新值。Step