效度是指设计的题确实在测量某个东西，一般问卷中使用到。如果是量表类的数据，其一般是用因子分析这种方法去验证效度水平，其可通过因子分析探究各测量量表的内部结构情况，分析因子分析得到的内部结构与自己预期的内部结构进行对比，进而判断效度情况。 但如果本身数据不是量表，比如都是些选择题，这些测量项是否有效地测量对应的概念（变量或维度信息），此时无法使用因子分析，此时可考虑使用内容效度，内容效度的概念较为广

目录 信度效度介绍：Cronbach's α：信度分析中的常见问题spss中操作步骤1.导入数据：2.信度分析：3.结果分析4.展示删除项后的标度操作为： 小结： 信度效度介绍： 效度：有效性、正确性，即是能否测量出所要测量的内容 信度：稳定性、可靠性，即多次测量数值的一致性 信度低则效度一定低信度高则效度不一定高效度低则信度不一定低效度高则信度一定高 比如一个体重秤，真

SPSS信效度分析 1.信度检验 对问卷进行Cronbach’s Alpha信度检验。如果此值高于0.8，则说明信度高；如果此值介于0.7-0.8之间，则说明信度较好；如果此值介于0.6~0.7，则说明信度可接受；如果此值小于0.6，说明信度不佳。 下面利用SPSS进行分析，点击分析–标度–可靠性分析选项，选中所要分析的问卷数据或题目。 得到结果，我们要看这个有用的结果，当克隆巴赫Alpha

目录 1.效度介绍：2.效度检验：小结： 1.效度介绍： 用于研究题项设计是否合适 2.效度检验： 点击 降维->因子 把涉及到因变量的问题放入即可： 勾选： 得到输出结果： KMO值 = 0.768 > 0.6 Bartlett 球形检验 显著性（sig）= 0.01 <0.05 说明问卷总体效度处于较高的可接受范围内。 小结： 关注我给大家分享更多有趣的知识

目录 1.效度介绍：2.效度检验：小结： 1.效度介绍： 用于研究题项设计是否合适 2.效度检验： 点击 降维->因子 把涉及到因变量的问题放入即可： 勾选： 得到输出结果： KMO值 = 0.768 > 0.6 Bartlett 球形检验 显著性（sig）= 0.01 <0.05 说明问卷总体效度处于较高的可接受范围内。 小结： 关注我给大家分享更多有趣的知识