毕业论文信度效度怎么弄
1、在spss的主界面中，需要选择分析并点击降维里面的因子分析。
2、下一步弹出新的对话框，直接设置相关的变量并打开选项。
3、这个时候如果没问题，就继续按照图示进行确定。
4、这样一来等看到对应的结果以后，即可做信度和效度分析了。
信度分析比较简单，选择菜单分析——度量——可靠性分析，把你的问卷问题全选到变量框里，然后点确定，看输出结果的可靠性统计量的表里的阿尔法值是否大于，大于就认为信度很好，小于就不能接受。效度分析是在因子分析的结果里边，主要的指标可以看，因子提取的方差累积贡献率，如果因子提取的越少且方差累积率又不低的话（一般如果2个因子达到40%以上的贡献率就算可以的了），就可以认为因子分析的效度还可以。除此之外，你可以用因子分析里面Descriotives里面KMO和巴特利检验（battele，不知道是不是这样写的），KMO的值如果>，则说明因子分析的效度还行，可以进行因子分析；另外，如果巴特利检验的P<，说明因子的相关系数矩阵非单位矩阵，能够提取最少的因子同时又能解释大部分的方差，即效度可以。希望对你有帮助哦。ppv课，你身边最专业的大数据培训网站，只需注册，随时随地可以免费学习哦，想学spss，sas，r 吗？注册pp课网站，助你成为高手。
数据整理到excel了吗有参考论文吗
如果信度和效度低，我们是可以通过加入一定的试题来改变的，或者是说需要重新获得数据，而不能修改数据，修改数据属于学术造假行为。 比如原来一个测验有40个题，我们可以通过再加入20个题提高测验的信度，也可以通过修改试题，试题区分度增高而提高信度。
毕业论文问卷信度效度
论文信度效度怎么分析介绍如下：
要看做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
信效度分析：
统计学分析中经常会采用问卷调查的方法来获取分析数据，为了保证统计设计质量，往往需要检测调查问卷的质量，也就是通过问卷测量得到的，反映调查对象客观现象的统计数据的准确性。一个好的调查问卷设计不仅可以保证在多次重复使用下得到可靠的数据结果，即准确性。
应该达到以上。信度和效度分析在问卷分析中大多都会用到的，即使是成熟的问卷，一般也是需要做的，在本科和研究生的论文中均适用。信度和效度相当于是对于问卷质量的一个前置条件，如果问卷的信度和效度比较好，证明问卷的数据可靠性比较高，问卷数据内部一致性比较高，所以可以用来做后续的建模分析。如果信度和效度不高，可能就需要重新设计问卷，发放问卷。信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性。指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。
在社会调查中，人们常常利用含多个项目的量表来测量人们的意见、态度、看法或观念等比较抽象的东西。这就产生了一个问题：所测的数值是否可靠、准确？是否具有适用性？社会测量的信度与效度就是人们对测量的质量进行评估的两个指标。
问卷调查推荐使用问卷星。问卷的信度和效度具体如下：1、信度(1)信度即可靠性，指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时，其所得结果相一致的程度。(2)信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。(3)系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不一致性，从而降低信度。2、效度(1)效度，是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度是指所测量到的结果反映所想要考察内容的程度，测量结果与要考察的内容越吻合，则效度越高；反之，则效度越低。(2)效度是测量的有效性程度，即测量工具确能测出其所要测量特质的程度，或者简单地说是指一个测验的准确性，有用性。(3)在社会测量中，对作为测量工具的问卷或量表的效度要求较高。鉴别效度须明确测量的目的与范围考虑所要测量的内容并分析其性质与特征，检查测量的内容是否与测量的目的相符，进而判断测量结果是否反映了所要测量的特质的程度。想要了解更多关于问卷调查的相关问题，推荐咨询问卷星 问卷星旨在以问卷为基础，提供强大的数据收集、存储和分析工具，深挖数据价值。自2006年上线至今，用户累计发布了超过亿份问卷，累计回收超过亿份答卷，并且保持每年100%以上的增长率；用户已覆盖国内90%以上的高校和科研院所，曾服务过300万+知名企业，成为了调研行业的引领者。
毕业论文问卷信效度低怎么办
丈二的和尚 摸不着头脑！
一般我们做的所谓信度都是alpha系数，这个指标其实是对你问卷所用的题目的内部一致性，即内部相关的一种检测，相关越高，代表信度越好，那就要想办法提高项目间的相关。一般就两种法子：第一，增加题目，自己根据理论依据和自己的合理论证给问卷添加符合其概念的题目，好题目（同质的题目）加的越多，信度越好。第二，删题目，把和其他项目明显不一样的题目删掉，也能增加alpha系数值，至于删哪个，你可以根据spss求alpha系数的操作来进行，在spss里面选分析——可靠性分析——然后在对话框里面找到有一项是 如果删除该项目后所得的alpha系数，这个操作会告诉你每个题目删除后alpha系数的变化，这样你就知道该删哪个了，另外也可以根据理论依据，把不符合理论的题目删掉。总而言之，就是增加同质的题目，删掉不同质的题目信度是效度的必要条件，也就是说，要想效度高，首先要信度好，那么提高信度的方法也可以用来提高效度可以说，增删题目是最常见也最有效的方法，本来增加样本容量也是个好办法，不过既然你说没时间，那就没法子了。另外的话，就是去除异常数据，把乱答的找出来，比如全部填同一个答案的，规律作答的，还可以按均值上下3个标准差去除极端值
01提高信度的方法方法1：适当增加同质的题目来增加量表的长度方法2：问卷题目设置的难度适中方法3：测验的时间够充分02提高效度的方法方法1：确定好量表的假设结构维度，编好每个问题题目方法2：保证回收量表的质量和数量，题目数量与被试样本数量之比最好是1:5方法3：适当增加同质的题目来增加量表的长度03使用成熟问卷建议使用现成成熟问卷，或者稍加改动后使用。因为，也有少数人觉得修改一些没有问题，然后导致问卷逻辑有问题，最终造成信效度较低甚至不达标，辛苦收集的数据白白浪费掉。04小范围测试问卷发放正式问卷之前，最好有一次试测，即便小范围收集几十个样本，然后跑一下数据，看看信效度和其他分析的大致情况。05剔除无效样本只要真实收集问卷，无效样本量会很小，但严格来讲，并为了保障结果更好的满足预期，需要剔除无效样本。
信度分析，即研究样本数据是否真实可靠，通俗来讲即研究样本是否真实回答各个题项。如果样本没有真实回答，信度肯定不达标，而有时即使样本真实回答，信度也不一定达标。信度分析可以分为四类，分别是：α信度系数、折半信度、复本信度和重测信度。
(1) α信度系数，即内部一致性系数。此类信度分析最为常见，基本上所有问卷信度分析均会使用此类分析。通过软件计算出α信度系数值，并且用其进行信度水平判断。进行此分析前，首先需要对反向题进行反向操作，并且α信度系数的测量通常以最小的维度为准，而非大维度。
一般来讲：α系数最好在以上，之间属于可以接受范围，而分量表的α信度系数希望在以上， 之间可以接受。如果α信度系数低于则考虑修改量表。从α信度系数计算公式来看，维度对应的题项越多，以及样本量越多时，此值会越大。从笔者经验来看，如果某个维度仅由三个或者两个题项组成，并且样本量在200以下时，那么α信度系数通常会较小(低于)。1个题项表达的维度无法进行α信度系数计算。
α信度系数是问卷信度分析中最为常见的分析方法，绝大多数时候使用α信度系数进行信度测量即可，笔者建议使用α信度系数进行问卷信度测量，问卷前测也类似，但问卷前测时会结合CITC和删除某项后的信度系数值进行判断是否修正或者删除题项，通常来讲，CITC值低于，或者删除某项后的信度系数值反而上升左右时应该考虑对题项进行修正或者删除处理。
毕业论文会检查信度效度吗
需要。一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。☺️☺️☺️
需要。要想测量信效度，就一定先把观察记录表量化。然后采用信效度的估计方法，信度的估计方法有重测信度，复本信度，内部一致性信度评分者信度，而效度的评估方法有内容效度，效度和构思效度。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。
这个还是更多看学校的要求了，其实按照严格要求（比如研究生，博士生，大学老师他们所做的问卷数据）是要经过严格的信度效度测试。但是本科生因为考虑到工作量大，且时间不充足等问题，一些院校会不要求你做信度效度测试（因为想让你的每个问题都充满关联性其实很难），可以问问指导老师或者在学校有较多年教书经验的老师。（有些新老师刚入职一两年会比较较真，且不是很了解学生情况）。
论文研究效度和信度
信度指的是测量结果的稳定性程度，以及可靠性。效度指一个测量或量表能测出其所要测的某种特征的程度。
信度（Reliability）即可靠性，是指采用同一方法对同一对象进行调查时，问卷调查结果的稳定性和一致性，即测量工具（问卷或量表）能否稳定地测量所测的事物或变量。
信度指标多以相关系数表示，具体评价方法大致可分为三类：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）。
效度（Validity）即有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。效度分为三种类型：内容效度、准则效度和结构效度。效度分析有多种方法，其测量结果反映效度的不同方面。
扩展资料：
信度与效度二者的关系:
1.信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象
2.信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。
3.效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。
4.效度高，信度也必然高。
参考资料：百度百科-信度
区别如下：
1、信度低，效度不可能高。因为如果测量的数据不准确，也并不能有效地说明所研究的对象。
2、信度高，效度未必高。例如，如果我们准确地测量出某人的经济收入，也未必能够说明他的消费水平。
3、效度低，信度很可能高。例如，即是一项研究未能说明社会流动的原因，但它很有可能很精确很可靠地调查各个时期各种类型的人的流动数量。
4、效度高，信度也必然高。
信度和效度的关系有如下几种类型：
1、可信且有效
这种问卷准确地反映被调查人员的真实态度，问卷中的题目是和调查目标紧密关联的。若调查结果能真实地反映所调查的对象，测量的误差较小，则说明问卷调查的结果是可信而且有效的。
2、可信但无效
这种问卷调查结果虽然能准确地反映被调查人员的真实态度，但问卷中题目与真实的调查目的的关联程度较弱，与调查的目标不相一致。这种情况表明，虽然调查中所得的结果是可信的，但可能在某些环节上出了差错，例如问卷中题目的设计使得所有的被调查人员都出现了理解的偏差，从而出现了系统性的偏差。
3、不可信亦无效
在这种情况下，统计调查的结果分布较为分散，是难以从调查问卷中得出有效结果的，这是测量中应避免的类型。
论文信度效度怎么分析介绍如下：
要看做的内容是什么，如果你的问卷中的四个维度同质性很高，那么我们通常只报告整体的Cronbach's Alpha系数。比如一份语言测试（单一能力测验），那么就不需要报告每个部分的Cronbach's Alpha了。
但是如果不是，比如是人格测验，那么通常是要报告每个分测验和总的Cronbach's Alpha。不过你放心，一般这个信度指标和题目数量有关，也就是说题目越多，信度就越高。所以总体的指标一定不会低于单个分测验的。
另外，测验当然要做效度分析了。既然你的问卷结构已经确定，建议你做验证性因素分析，可以用结构方程模型做，具体工具推荐AMOS。
信效度分析：
统计学分析中经常会采用问卷调查的方法来获取分析数据，为了保证统计设计质量，往往需要检测调查问卷的质量，也就是通过问卷测量得到的，反映调查对象客观现象的统计数据的准确性。一个好的调查问卷设计不仅可以保证在多次重复使用下得到可靠的数据结果，即准确性。