SPSS应用于信度
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摘要随着spss软件在我国的推广，它将成为科研人员最常用的工具。本文分析了SPSS软件的特点，探讨了SPSS技术在信度分析中的几种方法，提出了利用SPSS进行信度分析的基本操作步骤，为减少研究人员的统计工作量、提高研究结果的准确性、可靠性和完整性提供了一种实用方案。
关键词SPSS技术信度分析应用研究
SPSS技术能为开展信度分析提供强有力的技术支撑。目前，有些研究者还沿用传统的手工方法，或者利用计算机电子表格系统Excel进行信度分析。Excel是通过函数对数据进行处理，使用者必须了解函数的功能和参数格式要求，使用起来有一定局限性。SPSS是“社会科学统计软件包”（StatisticalPackagefortheSocialScience）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件，为广大的非专业人士设计，操作简便，好学易懂，简单实用。因此，将其应用于信度分析中，能简单、快捷、准确地得到统计分析结果。
一、SPSS软件的特点
（一）界面友好，操作简单。除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成，使得使用者根据需要轻轻点击鼠标就可以得到相关分析后的数据结果，同时还可以得到各种分析统计量表以及直观、清晰的统计分析图表。这些结果不但能在屏幕显示，还能转化为其它图形文件保存或者通过打印机输出。
（二）集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，自带11种类型136个函数。它提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析等。通过相应“菜单”、“按钮”和“对话框”的操作，就可以得到我们需要的各种统计报表或统计分析图表。
（三）具有简单、快捷、准确地统计分析功能。它包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析等；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析等方法，并能在屏幕上显示如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可在使用手册的帮助下定量分析数据。
（四）方便的数据接口。能够读取及输出多种格式的文件，比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为8种图形文件，结果可保存为*.txt、*.html以及*.doc等格式的文件。
二、SPSS在信度分析中的应用方法
统计中所谓“信度”是指测量的一致性（Consistency），即一群受试者在同样测验卷上，测量多次的结果是否都具有一致性。信度本身与测量所得结果正确与否无关，它的功用在于检验测量本身是否稳定，也即在测量多次情况下，其结果是否都能一致的问题。利用SPSS软件进行信度分析的主要方法有以下几种：
1、再测信度（Test-retestReliability），是指同一测试试卷，让同一被测试群体，以一定的时间间隔进行两次测试，我们将两次测试得分间的相关系数作为信度系数的估计值。
2、折半信度（split-haltReliability），是指同样的量表由同一群受测者仅做一次，再利用折半的原则，将量表等分为二，这两部分的分数之间相关程度作为信度系数的估计值。
3、克朗巴哈系数（Cronbach’salphacoefficient），指同一群人在同一测验上，只做一次求得测验的实得分数与实际分数之间的相关程度，其公式如下：
=nn-1(1-ΣSi2Sx2)
n为题数，Si2为每一题分数的方差，Sx2为测验总分的方差。4、复本信度（Alternate-formReliability），是指以同一群受测者，对两份内容类似，难易程度相近的测验实施作答，求得这两次分数的相关系数，当相关系数越大时，表示信度越高。
三、实际案例分析
在实际应用中，信度分析是由克朗巴哈系数来计算完成。下面以《SPSS统计分析方法及应用》中的数据，作为例子来说明SPSS技术在信度分析中的应用。操作步骤如下：
1、选择Analyze→Scale→Reliability→ReliabilityAnalysis命令。
2、把左侧列表框中将相关的变量加入到右侧Item的列表框中，在Model中选择Alpha选项。在Model下拉列表中，有五种信度分析的项目模式可以选择，通常我们使用默认的Alpha（Cronbach’sAlpha模式），其他四个模式分别为：Split-half（Spearman-Brown和Guttman折半系数模式，即将全部项目折为相等的两半，再期两部分的可信度系数），Guttman（此模式可估计真可信度的下界），Parllel（平行模式，即平行假设的最大似然可信度估计）以及Strictparallel（严格平行模式，即严格平行假设下最大似然可信度估计）。
3、单击Statistics按钮，选中Scaleifitemdeleted复选框（项目被删除后，所剩项目的各种统计量），单击Continue按钮和OK按钮，即可得到如表1所示的结果：
表1
ScaleMeanifItemDeletedScaleVarianceifItemDeletedCorrectedItem-TotalCorrelationCronbach’sAlphaifItemDeleted
支配性74.72211.59.75.82
稳定性75.58206.86.58.83
社会性77.61164.41.79.77
激动性76.49178.42.48.84
活动性79.59136.17.71.80
深思性77.59152.02.74.78
注：若CronbachAlpha值<0.35为低信度，0.35≤CronbachAlpha值<0.7则尚可，若CronbachAlpha值≥0.7则属于高信度。
从表1中可以看出，在没有删除项目之前，稳定性和激动性的信度分别为0.584和0.481，在0.35到0.7之间，表示可信度尚可；在删除某些项目之后，各个方面的信度都超过了0.7，即表示具有较高的信度。
四、结束语
通过上边的实际例子，我们可以看到利用SPSS技术进行信度分析可减少统计工作量，为提高科研效率提供了强有力的支持。随着SPSS技术在科研领域的广泛应用，必将会给科学研究带来革命性的变化。
参考文献
1.叶平.教育研究现代化的工具——SPSS统计软件应用操作入门［DB/OL］./2/yp.htm
2.薛薇.SPSS统计分析方法及应用［M］.电子工业出版社，2004
3.林杰斌，刘明德.SPSS11.0与统计模型构建［M］.清华大学出版社，2004
