信度和效度检验 - 图文

2.3.3 信度和效度检验

（1）信度检验

采用Cronbach α系数、个别项目信度、潜在变量的组合信度（Composite Reliability, CR）进行信度检验，其中运用SPSS15.0中的“Analyze-Scale-Reliability Analysis”命令，并选择“Statistics”中的“Scale if item deleted”，来计算Cronbach α系数，利用LISREL8.70进行验证性因子分析来计算个别项目信度和组合信度，验证性因子分析的运算结果（详见附录3）经整理如表2.6所示：

从表2.6中关于Cronbach α系数的三栏中可以看出：C1、B4对应的“校正得项总计相关性”（Corrected Item-Total Correlation）偏低（相对于该部分量表中的其他指标对应值而言），且删除C1、B4有利于分别提升该部分量表的总体信度，故应将C1、B4两个指标删除。

同时“个别项目信度”一栏中C1、C2、B3、B4、P1这5个指标的因子负荷均小于0.50，根据社会科学研究特点，这5个指标也应删除，且删除后有利于提高整个因素的一致性；而另外35个指标的因子负荷均大于0.5，满足信度要求。

除此之外，诚信环境、企业素质、投标诚信、履约诚信、社会诚信各个量表以及整体的Cronbach α系数分别为0.750、0.845、0.817、0.862、0.830、0.939，属于很可信的区间范围；且对应的组合信度分别为0.75、0.85、0.83、0.86、0.83、0.96，均大于0.5，满足信度要求。

（2）效度检验

在信度检验删除5个指标基础上，首先，对有效样本数据进行KMO抽样适当性检验和Bartlett球形检验，检验结果显示KMO值为0.5，Bartlett球形检验的x2值为250.278（自由度为105），达到显著水平（p=0.000<0.001）。一般认为，当KMO值大于0.5时，即可进行因子分析，而本次KMO的检验值为0.5，说明本调查问卷的样本数据基本适合进行因子分析。

其次，采用主成分分析法，进行Varimax方差正交旋转，最终提取特征值大于1的因子4个，7个共同因子累计解释的变异量为60.74%，且正交旋转后得到的因子负荷矩阵如表2.7所示：

表2.6 第三轮问卷信度检验

编号 C1 C2 校正的项总计相对应指标删除后的关性 0.365 0.408 0.498 0.628 0.575 0.479 0.504 0.539 0.584 0.608 0.498 0.565 0.526 0.561 0.567 0.470 0.554 0.579 0.432 0.409 0.499 0.616 0.656 0.598 0.435 0.516 0.563 0.558 0.634 0.634 0.609 0.558 0.617 0.619 0.548 0.609 0.586 0.661 0.615 0.584 Cronbach α系数 0.752 0.735 0.712 0.674 0.690 0.717 0.834 0.831 0.827 0.824 0.835 0.828 0.832 0.829 0.828 0.837 0.794 0.791 0.810 0.821 0.801 0.785 0.780 0.787 0.862 0.854 0.850 0.850 0.844 0.844 0.846 0.850 0.845 0.845 0.813 0.801 0.805 0.789 0.799 0.806 0.830 0.862 0.817 0.845 0.750 部分量表 Cronbach α系数 整体量表 Cronbach α系数 个别项目 信度 0.31 0.33 0.63 0.80 0.77 0.59 0.59 0.57 0.62 0.60 0.55 0.64 0.62 0.64 0.62 0.56 0.63 0.66 0.44 0.85 0.75 组合信度 诚信环境 C3 C4 C5 C6 E1 E2 E3 E4 企业素质 E5 E6 E7 E8 E9 E10 B1 B2 B3 投标诚信 B4 B5 B6 B7 B8 P1 P2 P3 P4 0.939 0.42 0.53 0.71 0.76 0.71 0.46 0.56 0.57 0.64 0.71 0.69 0.63 0.61 0.69 0.67 0.65 0.74 0.66 0.69 0.62 0.62 0.83 0.96 履约诚信 P5 P6 P7 P8 P9 P10 S1 S2 0.86 社会诚信 S3 S4 S5 S6 0.83

表2.7 旋转后因子负荷矩阵

共同因子 1 施工安全 合同工期 工程质量保证 保修义务履行情况 设备到位情况 工程索赔 工人工资支付 缔约过失行为 中标放弃 参与串标围标 低于成本价投标 转包违法分包 资质真实性 政府诚信水平 诚信法律环境 诚信文化环境 征信体系建设水平 职工素质 工程业绩 建设单位评价 守法诚信评价 资质等级 监理单位评价 项目部情况 资格审查材料真实性 管理素质 总资产收益率 资产负债率 企业净资产 银行信用等级 法院评价 纳税评价 劳动保障评价 机械设备 技术创新 0.682 0.672 0.672 0.649 0.564 0.522 0.484 0.207 0.164 0.228 0.100 0.421 0.224 0.122 0.077 0.102 0.164 0.379 0.062 0.317 0.225 0.018 0.386 0.285 0.363 0.279 0.133 0.182 0.177 0.118 0.106 0.105 0.354 0.086 0.095 2 0.095 0.192 0.251 0.195 0.113 0.337 0.365 0.739 0.715 0.677 0.594 0.551 0.464 0.155 0.287 0.035 0.094 0.100 0.213 0.060 0.354 0.153 0.009 0.346 0.226 0.262 0.131 0.192 -0.004 0.238 0.227 0.224 0.124 0.035 0.120 3 0.283 -0.066 0.307 0.127 0.065 0.013 0.233 0.164 0.107 0.232 0.003 0.204 0.333 0.784 0.736 0.681 0.663 0.389 0.010 0.240 0.320 0.049 0.128 0.170 0.341 0.358 0.100 0.249 0.045 0.289 0.066 0.191 0.150 -0.019 0.066 4 0.110 0.160 0.165 0.109 0.007 0.161 0.161 0.158 0.223 0.143 0.025 0.049 0.296 0.138 0.165 -0.068 0.182 0.181 0.681 0.647 0.522 0.501 0.446 0.419 0.394 0.390 0.101 0.066 0.119 0.409 0.117 0.184 -0.099 0.096 0.178 5 0.118 0.194 0.018 0.109 0.192 0.170 0.023 0.161 0.176 -0.016 0.181 -0.028 0.037 0.138 0.157 0.182 -0.063 0.275 0.100 0.137 -0.043 0.343 0.351 -0.057 0.113 0.070 0.767 0.702 0.662 0.425 0.086 0.142 0.137 0.430 0.051 6 0.053 0.099 0.000 0.279 0.110 0.238 0.270 0.154 0.132 0.200 0.067 0.183 0.113 0.032 0.064 0.175 0.163 -0.098 -0.003 0.239 0.336 -0.046 0.351 -0.033 0.090 -0.037 0.099 0.166 0.061 0.184 0.805 0.736 0.710 0.054 0.212 7 0.188 0.097 0.009 0.025 0.402 -0.097 0.060 0.016 -0.006 0.042 0.268 0.082 0.143 0.118 -0.066 0.047 -0.002 0.304 0.263 -0.066 0.078 0.363 -0.014 0.360 0.115 0.384 0.117 0.071 0.392 -0.012 0.067 0.057 0.193 0.754 0.737 根据因子分析中对因子负荷的要求，由于“职工素质”、“资格审查材料真实性”、“管理素质”、三个指标的因子负荷均小于0.4，故这三个指标应删除；而第7个因素只包含“机械设备”、“技术创新”两个指标，所涵盖的指标太少，降之删除较为适宜[43]。

此时，剩下的30个指标在所属因子下的因子负荷均大于0.4，且在非所属因子下的因子负荷均小于0.4，所以，第三轮问卷的聚敛效度和区分效度均满足相关要求，第三轮问卷通过效度检验。

最后，根据各个共同因子所涵盖的指标，将共同因子依次命名为“投标诚信（BI）”、“履约诚信（PI）”、“行业评价（CONSTRUCTION E）”、“银行诚信（BaI）”、“诚信环境（IE）”、“社会评价（SOCIAL E）”。

检验信度步骤：Analyze--scale--reliability--data reduction--fator然后看Cronbach's α系数。一般来说Cronbach’ alpha系数在0.65以上是可接受的最小信度值。

检验效度步骤：

因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验，KMO检验系数>0.5，(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值<0.05 时，问卷才有结构效度，才能进行因子分析,因子分析主要是你自己做了一份调查问卷，你要考量这份问卷调查来的数据信度和效度如何，能不能对你想要调查的东西起代表性作用啊，说得很通俗呵呵不知道能不能理解呢，在SPSS里面，Analyze—Factor就是因子分子，在左下角第一个框框 description里面勾选最下面的那个KMO and Bartlett’s test of sphericity，就会出来结果哈，看表格的第一行为KMO值，最后一行Sig为球星检验的P值，小于0.05即可

1.在做因子分析时，是否输出KMO结果，是与原始数据没有关系的，它只是作为判定原始数据是否适合做因子分析的依据。2.做因子分析时,要想输出KMO结果,要在复选框做相应的选择（在默认状态是没有这个结果输出的）.具体的操作过程:Analyze--Date Reduction--Factor--Descriptives---选中：KMO and Bartlettis test of sphericity--continue

首先必须要做KMO和Bartlett球形检验,这个你应该会了吧,如果这两个检验合格的话说明数据是适合做因子分析的。

然后提取因子后，看主因子解释总变异的百分比和个因子的因子载荷，主因子解释总变异一般若大于60%的和因子载荷大于0.6的话说明结构效度很好。

pS: ,如果题目没有规定就是选特征值大于1的,如果题目事先要提取几个因子,那么在操作的时候,用SPSS那个因子分析的选项里面有一个地方可以著名，因子载荷在输出的结果直接可以看到（rotated compoment matrpx),一定要是旋转后的因子载荷

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>0.5，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<0.001，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。

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