信度分析（Cronbach α系数）
方法简介：信度分析用于评估量表或问卷的内部一致性，即测量结果的可靠性和稳定性。通过计算Cronbach's Alpha系数来判断同一维度下的多个题项是否在测量同一个潜在概念。
α系数的判断标准
| Cronbach α 系数 |
信度评价 |
| α ≥ 0.9 | 信度极好 |
| 0.8 ≤ α < 0.9 | 信度良好 |
| 0.7 ≤ α < 0.8 | 信度可接受 |
| α < 0.7 | 信度较差，需要修订 |
适用场景
- 问卷编制：评估新开发量表的可靠性
- 量表验证：检验引用量表在新样本中的信度
- 题项筛选：通过"删除后α值"识别问题题项
- 论文写作：报告量表的信度系数是学术论文的基本要求
使用 chatspss 进行信度分析
第一步：准备数据
确保同一维度的题项在数据中是独立的列（如服务质量1、服务质量2、服务质量3）。
第二步：发起分析
"请对服务质量维度进行信度分析，包含服务1到服务5这5个题项"
"计算满意度量表的Cronbach α系数"
第三步：解读结果
chatspss会自动生成信度分析表格，包含：
- Cronbach α：该维度的总体信度系数
- 项数：该维度包含的题项数量
- 样本量：有效样本数
- 删除后α值（详细模式）：删除某题项后的α值，若删除后α值显著提高，说明该题项质量较差
相关方法
效度分析 |
验证性因子分析 |
描述统计
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