信度分析
1、作用
信度分析主要用来考察问卷中量表所测结果的稳定性以及一致性，即用于检验问卷中量表样本是否可靠可信。量表题型就是问题的选项，是分陈述等级进行设置的。比如我们对手机的喜爱从非常喜欢到不喜欢这个程度的变化。在量表里面最出名的就是李克特 5 级量表，在这种量表的选项里面主要是分为'非常同意'、'同意'、'不一定'、'不同意'、'非常不同意'五种回答，分别记为 5、4、3、2、1。
2、输入输出描述
输入：至少两项或以上的定量变量或有序的定类变量，一般要求数据为量表数据。
输出：收集问卷量表的信度是否可靠。
3、案例示例
案例：测量收集到的现有的一个由 12 个量表题客户满意度量表，测量是否结果可靠。
4、案例数据
5、案例操作
Step1：新建项目；
12月25日圣诞节Step2：上传数据；
Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；
Step4：选择【信度分析】；
Step5：查看对应的数据数据格式，【信度分析】要求输入数据为放入 [定量] 或有序的 [定类] 自变量 X（变量数 ≥2）；
Step6：点击【开始分析】，完成全部操作。
6、输出结果分析
输出结果 1：Cronbach’s α 系数表张子健主演的电视剧
关于公关礼仪的论文图表说明：上表展示了模型的 Cronbach's α 系数的结果，包括 Cronbach α 系数值、标准化 Cronbach α 系数值、项数、样本数，用于测量数据的信度质量水平。
Cronbach's α系数值：评价收集的数据是否真实可靠，据此排查出题不合理或胡乱作答。
标准化Cronbach's α系数值：标准化是为了转化不同分值的量表进行统一度量，在量纲
不一致的时候，例如5分制和10分值的量表在一起分析需要做标准化，可以使用。
项数：参与信度分析计算的变量数。
结果分析：模型的 Cronbach’s α 系数值为 0.607，说明该问卷的信度还可以接受。如果低分。可以检查题目是否合理，或者剔除答题质量差的答卷，或者剔除/增加某些量表题等。
输出结果 2：删除分析项统计汇总
图表说明：上表展示了模型的项总计统计的结果，删除的项与删除项后的总体的相关性和删除项后的 α 系数等指标，用于辅助判断量表题目是否应该进行修正处理。跳水动作姿势分几种
一般首先判断题项删除后总体相关性是否小于0.3，若满足再判断是否删除题项后的α系数是否大于原系数。若均不满足，则可认为该题项情况较好，否则为需要检查。
删除项后的平均值：此列数据为删除该题项变量后，分量表其余题项加总的新平均数。
删除项后的方差：此列数据为删除该题项变量后，分量表其余题项加总的新方差。
删除的项与删除项后的总体的相关性：此列数据为该题与其余题目的积差相关系数，此系数越高，表明改题项与其余题项的内部一致性越高，一般可作为题项保留或 者删除的指标之一。
此列表示的是该题项删除后：其余题项变量构成的分量的Cronbach's α系数改变情况。一般而言，题项越多，Cronbach's α系数将越高。删除某个题项之后的 新α系数减少说明该题项与其余题项一致性较好，若α系数增加则说明这个题项与其余题项一致性较差。
结果分析你是我的荣耀什么时候播出：如项总计统计的结果显示，删除 b1 项后总体相关性(CITC)和删除项后的 α 系数这两个指标表现较好，可不对量表题目进行修正处理。删除 b3，其与删除后的总体相关性的值为 0.0556，小于判断标准 0.3，可考虑对将该项进行删除后重新分析。
桃花源记原文7、注意事项
信度分析只针对问卷中的量表数据，其他数据如性别、年龄、学历等非量表数据不可以做信度；
信度分析时，如果分析项的 CITC 值（删除的项与删除项后的总体的相关性）很低，可以查看删除项后的 Cronbach α 系数是否提升，若该项明显上升，若有上升，后续所有的分析均应该以删除后作为标准进行。
8、模型理论
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