问卷的维度怎么来的一个维度可以只有两个题项吗，只有两个题项的信度可以达到0.6吗，求大神解答，感谢。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-25 21:24 标签： 问卷的维度怎么来的

心理学问卷的维度怎么来的分量表和维度这两者有什么区别 分量表是你需要测试的因素比如影响人格特质有多个因素，而每个因素盯有不同的水平这些水平就是常说嘚维度。量表各 维度的阿尔法 系数是什么 5分内部一致性信度又称内部一致性系数是指用来测量同一个概念的多个计量指标的一致性程度。内部一致性信度

心理学问卷的维度怎么来的分量表和维度这两者有什么区别

分量表是你需求测验的要素比方影响人格特质有多个要素，而每个要素盯有不同的水平这些水平就是常说的维度。

量表各 维度的阿尔法 系数是什么 5分

内部一致性信度又称内部一致性系数是指鼡来丈量同一个概念的多个计量目标的一致性程度。内部一致性信度能够从两个方面进行点评即Cronbach α系数剖析和综合信度ρo系数剖析。

学術界遍及运用内部一致性系数(Cronbachα)查验量表的内部一致性信度。HairAnderson，Taehaneta1．(1988)指出，内部一致性系数大于0．7标明量表的可靠性较高；在探索性研討中内部一致性系数能够小于0．7，但应大于0．6；Peter(2002)指出问项数量小于6个时，内部一致性系数大于0．6标明量表是有用的。本研讨使用各個潜变量的Cronbachα系数处于0．793～0．931(见下表)都超过了0．7可接受水平，标明各个概念的量表都具有较高的可靠性

你所说的各维度a系数，就是各維度的内部一致性信度值

心理学问卷的维度怎么来的中，维度、因子、项目别离指什么

问卷的维度怎么来的维度是指从某个方面比方氣质类型智力等把整个问卷的维度怎么来的分为几个方面，一个方面就是一个维度一般不往下再划分了，不然剖析出来就比较费事问卷的维度怎么来的中每个标题就是一个项目，项目就是详细的标题

麦当劳好仍是肯德基好

有一个男生去肯德基面试！

司理问他：你会跳舞么？男生：不会！

司理又问他：你会讲演么

司理无法的看看他持续问：那你总会歌唱吧？

男生唱到：天天欢笑天天麦当劳~~~~~

（以上纯熟笑话一个！我们一笑了之！自己万万没有诽谤别人之意！）

就个人而言，比较喜爱肯德基的黄金汉包！喜爱麦当劳的鸡米花和冰激凌！

洎负量表两个维度都别离是哪些项目

阐明：请依据以下每一个标题契合自己的程度来评分评分分四个等级；4表明十分契合，3表明契合2表明不契合，1表明十分不契合

1、我感到自己是一个有价值的人，至少与其它人在同一个水平上

2、我感到我有许多好质量。

3、归根结底我倾向与觉得自己是一个失败者。

4、我能想大多数人相同把工作做好

5、我感到自己值得骄傲的当地不多。

6、我对自己持肯定态度

7、總得来说，我对自己是满足的

8、我期望我能为自己赢得更多的尊重。

9、我的确经常感到自己毫无用处

10、我经常以为自己一无可取。

请較下量表平分的维度和因子是一个意思吗？假如不是有什么区别啊 10分

问卷的维度怎么来的规划维度是什么怎样断定 10分

表单大师上面有問卷的维度怎么来的类的表单模板，百度表单大师了解下能够创立表单后将表单地址链接和二维码发布出去进行数据搜集，反应上来的荿果也能够经过表单大师报表进行多维度的分类计算

SPSS中怎样把量表的条目收拾成为维度

你现在能够先求维度分，然后做相关剖析

因子剖析分EFA和CFA假如你能知道这两种办法，再谈要不要因子剖析吧

请问分量表、维度、因子的联系又是怎么呢

要想毕业论文数据分析漂亮先想好这些问题。

PS：此处的问卷的维度怎么来的分析仅代表具有量表的问卷的维度怎么来的分析。

1、尽量选择成熟量表

因为成熟量表往往经历了现实的考验，其信度和效度达标的概率比较大

而自己设计的量表，很容易出现信度和效度检验结果惨不忍睹的情况

2、如果是洎己设计的量表，维度题目尽量在3-7个之间

这样我们在处理信度分析，探索性因子分析甚至验证性因子分析的时候，都能游刃有余

另外如果题目是2个，因子分析KMO值是一定等于0.5的而一般我们最低也得0.6吧

3、每个维度之间的文字描述尽量保证叙述的一致性。

为了信度和效度能出一个比较好的结果在文字描述部分，同维度的各个题目尽量能给一些心理暗示，或者描述上尽量相近这样能使得维度内的题目嘚相关性较好，从而信度和效度也不至于太差

一般达到0.6就可以了0.7以上更好。最好是把每个维度的信度都求一下然后总体再求一个。这個一般没什么难度也很容易通过。如果你的数据信度不行那就进行下项目分析，将高低分样本中不具有区分度的样本删掉

只求量表嘚KMO值和巴特利球形检验值。这可能是效度检验的最低要求了除非导师认同，最好不要仅用这两个值

2、探索性因子分析（普通效度分析）

夶部分的同学都会用到的也是比较不容易通过的一个分析。

遇到最多的问题莫过于假设题目的维度归属，跟实际出的结果不一致

碰箌这种情况，一般进行如下处理：

要么直接删掉要么暂时保留

从新设计量表，重新收集数据重新来过吧

3、探索性因子分析+验证性因子汾析（高难度效度检验）

若非特殊情况，不建议使用因为实际收集的问卷的维度怎么来的数据要想探索性因子分析+验证性因子分析，各個指标均达到理想值那几乎是不可能的。

如果你看到某某人的论文中用了这样的检验方法指标非常漂亮，我可以负责任的告诉你其夶概率是改过数据了。

特殊情况1：模型验证阶段使用AMOS结构方程，导师要求效度检验阶段使用验证性因子分析

特殊情况2：模型验证阶段，未使用AMOS结构方程导师也要求效度检验使用验证性因子分析。（导师傻x）

四、相关分析（回归分析的前奏）

这里特别提一点显著性的p徝代表的是两者是否相关，皮尔逊或者斯皮尔曼系数代表的是相关性程度

显著性检验通过了，皮尔逊或者斯皮尔曼系数大小才有意义絕对值越大相关性越大，正负代表正相关与负相关

显著性通过了，但是系数偏小那相关性也是显著的，只是两者是存在显著的弱相关性而不是系数小就代表不相关。

可能是最简单的模型了将自变量和因变量放进，直接跑就行了

如果放控制变量，尽量放一些层级类嘚变量不要放多分类变量。

层级变量比如学历（初中高中，大学硕士）

层级变量的赋值尽量与其题项对应。

如果放了多分类的变量尽量删掉，如果想保留最好做成虚拟变量

②用标准系数还是标准化系数

③要不要做VIF共线性检验

若非导师要求那就不做。

这个指标没有非常严格的标准而且跟导师的价值观有非常深刻的影响。

对于现实收集的数据而言个人认为，一般大于0.2就好了

不过我遇到过大于0.1，導师也认为可以接受的情况

这是一个仁者见仁的问题

2、进阶模型选择调节效应模型还是中介效应模型

从科学的角度来看，应该与你研究嘚场景有密切的关系

但是，中介效应模型要比调节效应模型容易出通过而且解释起来也不那么绕口。

所以如果不是想给自己挖坑，那就用中介效应模型吧

快捷验证中介效应模型的方式（快速确定是否存在中介，非正式使用）

条件1中介变量，自变量和因变量相关性都显著

条件2，自变量和中介变量关于因变量的回归模型中介变量的系数显著

如果满足上述两个条件，中介效应一定显著如果条件2中嘚自变量也显著，那么就是部分中介效应如果不显著就是完全中介效应。

另外极少数情况是用sobel来检验中介效应的

如果不是导师要求amos验证Φ介效应尽量用spss回归的方式检验中介效应。

快捷验证条件效应模型的方式（快速确定是否有调节效应非正式使用）

先将调节因子计算處理（标准化后的自变量和中介变量相乘即可）

自变量，调节变量和调节因子关于因变量的回归模型调节因子的系数显著。

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