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信度和效度分析

信度分析

信度分析是一种测度综合评价体系是否具有一定稳定性和可靠性的有效分析方

法。信度是根据测验工具所得到的结果的一致性或稳定性，反映被测特征真实程度

的指标。信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致

性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析

的方法主要有四种:重测信度法、复本信度法、折半信度法、克朗巴哈

(Cronbach)α系数信度法。在实证研究中，学术界普遍使用克朗巴哈

(Cronbach)α系数信度法。

一般来说，信度的判别标准如下表:

信度?0.30

不可信

0.30lt;信度?0.40

初步的研究，勉强可信

0.40lt;信度?0.50

稍微可信

0.50lt;信度?0.70

可信(最常见的信度范围)

0.70lt;信度?0.90

很可信(次常见的信度范围)

0.90lt;信度

十分可信

本文采用克朗巴哈(Cronbach)α系数信度法测量，根据量表中的5个维度

分别计算各个维度的Cronbachα值，对各个维度的内部一致性信度进行分

析，

结果如下:

变量

Cronbachα值

价格

0.796

质量

0.735

分销渠道

0.777

广告宣传

0.611

工作人员

0.799

品牌影响力

0.696

从上述Cronbachα值分析结果中，我们发现，所有的计量尺度的内部一致性

系数都在0.6到0.8之间，均可以接受。因此，研究结果表明各个计量尺度都较为

可靠。

效度分析

低效度的问卷往往无法达到测量目的，因此对效度的评价非常重要。一般可以

侧重两个个角度进行判断:一是观察问卷内容切合主题的程度;二是从实证角度分析

其结构效度。

内容效度

内容效度主要是用来反映量表内容切合主题的程度。若测量内容涵盖所有研究

计划所要探讨的构架及内容，就说明是具有优良的内容效度。检验的方法需要采用

专家判断法，由相关专家和专业士就题项恰当与否进行评价。

构建效度

构建效度也称结构效度，主要是用来检验量表是否可以真正度两处所要度量的

变量。一般采用因子分析来验证。

效度检验

(1)考察原有变量是否适合进行因子分析

首先考察收集到的原有变量之间是否存在一定的线性关系，适合采用因子分析

提取因子。这里，借助变量的相关系数矩阵、反映像相关矩阵、巴特利特球度检验

和KMO检验方法进行分析。分析结果如下，同时，由于数据中存在缺失值，采用均

值替代法处理缺失值。

KMO和Bartlett的检验

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。

.857

Bartlett的球形度检验

近似卡方

2002.021

df

78

Sig.

.000

有上述数据可知:巴特利特球度检验统计量的观测值为2002.021，相应的概率

P值接近0。如果显著性水平α为0.05，由于概率P值小于显著性水平α，则应

拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.857，根

据Kaiser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子分析。

(2)提取因子

绘制碎石图如下:

由图可以看出，第二个特征值后，其他特征值变化逐渐缓慢，因此，我们提取

2个公共因子。经过因子旋转后得到的因子载荷矩阵为:

旋转成份矩阵a

成份

1

2

收费标准合理

.083

.863

资费套餐符合需求

.697

.058

捆绑销售觉得优惠

.775

.161

网络质量好

.329

.584

多种途径选择

.791

.107

宣传投入多

.618

.170

宣传留下印象深刻

.487

.278

工作人员能力强

.535

.437

工作人员服务态度好

.542