SPSS学习（三）可靠性（用α系数衡量）

1.定义

（1）可靠性：指某些感兴趣的测量结果的一致性或可重复性。

（2）重测信度（test-retest reliability，重复测量两次）和复本信度（alternate form reliability，执行两次非常类似的测量，每次一个版本）：用于评估一个测量多次执行的可靠性包括在两个不同时刻执行量表以及测量参与者在两个执行内对这些项目的反映的一致性。

（3）α系数（Cronbach’s α，不是对测量的单独划分进行计算，而是对测量所有可能的花费的均值)和折半系数（self-half reliability，将受测题目分成两半，然后估计参与者对这两部分反应的一致性）用于评估一个测量单独执行的可靠性。

α是衡量量表或检验信度的一种方法。一般来说，α>0.7可以接受，0.7<α<0.98属于高信度，α<0.35属于低信度，予以拒绝。取值范围是0<α<1.

α系数一般用于测量量表的内部一致性，至少需要两个项目（变量）的得分，所有的项目应当测量同样的特点或特征。

2.操作

（1）在变量视图窗中，填入测量的名称（meaning1，可自定义），在类型中选择数字，在测量中选择标度。

（2）在数据视图中，输入数据。

（3）在菜单栏中选择分析-刻度-可靠性分析，将所需要分析可靠性的变量一次性放入项框中，点击统计，在统计对话框中选择项和刻度，点击继续，点击确定，即可得到结果。

3.分析结果：科隆巴赫Alpha下的值即为可靠性。系数值越高，表明项目内部具有较高的一致性。接着分析每个项目的平均取值和标准差，此处需要和量表本身中的设定相呼应，得到相应结果。比如得到的平均取值都偏高且分数越高代表越好，可以反映人群普遍对什么比较满意。