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信度分析和效度分析
数据计分方法说明
类别

小分类 情感枯竭
对应 题项
每题计分方法 正向计分 正向计分 逆向计分 正向计分
维度计分方法 全部题项直接加总 全部题项直接加总 全部题项取倒数后 加总 全部题项直接加总

职业倦怠
去个性化 个人成就感

1-3 4-6
7-10
3 3 4 8 8 5 心理资本

11-18
组织气氛
19-26

21题为逆向计分,
其余题项正向计分
21题取倒数后与其
余题项加总


总体幸福感


27-31

27题和31题为逆
向计分,其余题项
为正向计分
2731题取到术后
与其余题项加总
以上各个维度的总
分直接整体问卷

加总
讲问卷调查的数据进行如上表的数据预处理后,接下来再进行如下分析
31 1信度分析
这里有63份问卷,首先我们需要的判定的是问卷中的调查题目能否反映调查的目的和
调查的意图,问卷中的各个问题是否测量了相同的内容和信息;同时,对于调查问卷所得到 的数据是否具有可靠性,就必须在对问卷分析之前做信度分析。信度本身与测量结果的正确 与否无关,它的用途在于检测问卷本身的稳定性。信度分析中常用
来衡量调查问卷的信度。一般而言,如果问卷的信度系数达到
Cron bach a系数的大小 0.9以上,该问卷调查的信度
就较好;信度系数在0.8以上,是不错的;一般认为试卷信度在 0.50.9以内是合理的, 如果信度系数低0.5,则此问卷的调查结果就不可信了。
将以上63份问卷的数据用SPSS21.0先进行标准化处理,再进行信度分析,其结果如表 一所示: 表一信度分析表
类别 整体问卷 职业倦怠 心理资本 组织气氛

Cronbach's Alpha .617 .822 .801 .837 .679 项数
31 10 8 8 5 总体幸福感
表一显示,整体问卷和问卷中的各个维度的
Cron bach's Alpha系数值均大于0.6,所以

可以推断此问卷的可信度一般,该评价问卷只具有很较高的内在一致性。



2效度分析
具备信度的问题不一定具备效度,因此做完信度分析,再用SPSS21.0对其进行效度分析 2.1因子模型适应性分析
效度分析使用的是因子分析模型,在运用因子模型分析之前,首先要对问卷数据进行因 子模型适应性分析,分析结果如下表所示:
表二KMOBartlett 的检验
KMOBartlett 的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin

度量。 .657 1187.636 465 .000 近似卡方
Bartlett 的球形度检验

df Sig. 由上表的数据可知,问卷数据的 KMO值为0.657,并且通过了显着性水平为 0.05的巴 特利球型检验,说明问卷调查的数据非常适合做因子分析。
2.2因子分析结果 在进行了适应性检验之后,接下来就进行因子分析,其结果如下:
表三方差贡献率
解释的总方差
初始特征值
成份
合计
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 8.752 3.259 2.715 2.286 1.516 1.342 1.252 1.053 .958 .880 .762 .714 .684 .623 .580 .509 .449 .394 .342 .289 .276 .258 .204 方差的% 28.231 10.514 8.758 7.374 4.891 4.328 4.038 3.398 3.089 2.840 2.459 2.302 2.207 2.011 1.870 1.642 1.449 1.272 1.104 .934 .892 .833 .659 累积% 28.231 38.745 47.503 54.877 59.768 64.096 68.134 71.532
提取平方和载入
合计 8.752 3.259 2.715 2.286 1.516 1.342 1.252 1.053
旋转平方和载入
累积% 28.231 38.745 47.503 54.877 59.768 64.096 68.134 71.532

方差的% 28.231 10.514 8.758 7.374 4.891 4.328 4.038 3.398 合计 4.937 3.766 2.996 2.714 2.584 2.076 1.709 1.393
方差的% 15.926 12.148 9.666 8.756 8.335 6.697 5.511 4.492 累积% 15.926 28.074 37.740 46.496 54.831 61.528 67.040 71.532
74.620






77.461






79.920






82.222






84.429






86.440






88.309






89.951






91.400






92.672






93.777






94.710






95.602






96.435 97.094








本文来源:https://www.2haoxitong.net/k/doc/4ec159429989680203d8ce2f0066f5335a8167ac.html

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