1. 量表的维度怎么看

1.

我们事先根据某种理论或概念,知道应该包括哪几个方面,每一个方面就代表一个维度。 例如,如果我们想制作一个关于患者# # # KAP的量表,我们可以在基于KAP理论构建量表时提前划分维度。知识、信念和行为分为三个方面:知识、态度和行动者。我们不需要增加其他维度,完全基于框架。这是第一种情况。

2.

我们事先不知道它包括哪几个方面,我们只能是基于后期数据分析(探索性因子分析)的时候,提取公因子(维度)。 比如#号# # #患者自我管理量表,虽然根据自我管理理论

2. 量表包含的维度和对应的题目

KMO值检验的作用是看看你的这些题目的内部相关，存不存在一定量的局部因子，那么，如果内部相关太低，那KMO值就不高，你这里我不知道是只放了两个项目还是怎么回事，如果只有两个项目，那KMO不高太正常了，用两个项目来衡量一个因子本来就是不够准确的，误差会比较大，而且你不是把所有维度的项目都放进去，单单放两个题目进去，就更不成了。

而且，有可能你这仅有的两个题目可能的确相关不高，构不成一个因子，要解决这个问题，那你只能是加题目，要么是把所有维度都放进去来做因子分析，要么就是给这个维度加题目，一般来讲，一个多维量表的每个维度最少要有3道题，单维的话你怎么着也要5个题目吧。

KMO=0.5太低了，一般也要0.8

3. 量表维度如何确定

SPSS维度总分的计算方法取决于你正在进行的研究。一般来说，你可以使用SPSS的“描述性统计”功能来查看维度总分，这将显示每个变量的平均值、标准偏差、最小值和最大值。

你还可以使用统计学方法（如t检验或卡方检验）来检查维度总分的相关性，以确定变量之间的影响关系。

4. 怎么看量表有几个维度

数据弄好后，直接点转化-计算变量，把此维度的项目拉入对话框求和，在除以项目数，自己命名此维度的名称，会在数据最后生成新变量；下步点击分析-描述统计-描述，把生成的变量拉入对话框，点确定就OK了！

5. 量表的维度可以合并吗

量表的维度，即是这个量表包含几个方面。

例如整个量表是测试职业认同感的，这个职业认同感包含哪些方面。

如测试教师的幸福感，可能包括工作幸福感、家庭幸福感、生育幸福感什么。再依次在这个几个维度下面设置问题和选项。问题能够充分反映这个维度。

如调查学校的教学资源，首先确定学校的教学资源包含哪几个方面，可能包含:物质资源、人力资源、隐形的资源等。再在每个维度下面设置题项。

具体确定量表的维度，需要你自己查找相关的文献资料确定维度，与导师沟通。

量表的信度和效度都应该良好，如果不行可能需要改题目或者增减题目。

6. 量表的纬度是什么

以该维度的总分或均分为因变量，性别或城乡为自变量，进行独立样本T检验，或者单因素方差分析（理论上T检验可以做的事，方差分析都能做）一般两个水平的自变量（比如男女，只有两个水平）进行T检验，三个以上水平用方差分析，T检验的话就是在菜单里选 分析——均值比较——独立样本T检验，在弹出的对话框里把性别或城乡选进分组变量，分组编码分别编个数字就行，比如男1，女2，然后维度总分或均分就选入因变量里面方差分析的话就是 分析——均值比较——单因素方差分析，性别城乡选进自变量，均分或总分选入因变量分析结果的分析上类似，都是看二者的sig值是否小于0.05，若是小于，则差异显著，否则就不显著，如果很接近，比如0.054，可以讲边缘显著，另外两个检验都要看一下方差齐性，齐性检验的sig大于0.05，说明方差齐性，差异检验的结果就看方差齐性时的结果，不齐性，则看校正后的结果，这个在结果的报表里都有

7. 量表各维度的总均分

首先，你把A非常同意设置数值为1，B同意为2，C一般为3，D不同意，为4，E非常不同意为5。

信度分析：

步骤：分析——度量——可靠性分析，然后选入你所要分析的项目，例如，你要分析整个量表，就选如所有项目；若是一个维度，就只选一个维度下人项目。

数据分析：

得到的结果是克伦巴赫α信度系数，一般要大于0.7，最低不小于0.6，0.8就非常好了。

我不知道你的问卷有没有分维度，如果有，可采用内容效度。内容效度可用分量表之间的相关来考察，计算量表各维度之间的相关系数。

步骤：

计算各个维度的平均分——分析——相关分析——双变量，选入问卷所有项目，然后确定。

数据分析：

各个维度不出现相关即证明效度好，若有，也应该是低程度的相关。

8. 如何对量表中各个维度进行分析

独立样本t检验

1.在进行独立样本t检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分

析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；

2.在菜单栏上执行：分析-比较均数-独立样本t检验；

3.将要比较平均数的变量放到检验变量，将分组变量放到分组变量，点击定义组；

4.打开的对话框中，设置组1和组2的值分别是分组类别，然后点击继续。

9. 量表的维度是什么意思

效度通常是对问卷所有题目而言的(有时也可以针对维度而言)。但是信度不一样，整份问卷可以计算出信度，问卷的维度也可以有维度的信度，甚至每道题也可以有每道题的信度。

一、信度

信度分析用于测量样本回答结果是否可靠,即样本有没有真实作答量表类题项（重要提示：信度分析仅仅是针对量表数据，非量表数据一般不进行信度分析）;信度分析仅针对定量数据. 克隆巴赫信度系数(Cronbach α系数值,下同)如果在0.8以上,则该测验或量表的信度非常好；信度系数在0.7以上都是可以接受；如果在0.6以上,则该量表应进行修订,但仍不失其价值；如果低于0.6,量表就需要重新设计题项。

二、效度

效度用于测量题项(定量数据)设计是否合理,通过因子分析(探索性因子分析)方法进行验证;研究人员心中预期着变量与题项对应关系;进行因子分析后,因子(即变量,使用因子分析时称因子)与题项对应关系;二者预期基本一致时,则说明具有良好效度水平.正常情况下，效度分析仅仅针对量表数据，非量表题目比如多选，单选性别之类的题目不能进行效度分析。如果一定想分析效度，建议可使用‘内容效度’，即用文字详细描述问卷设计的过程，用文字的形式描述清楚问卷是做什么，有什么用处，为什么合理，而且有专家认证，这样就说明问卷设计合理有效。

10. 量表每个维度应该多少题

量表由14个项目组成，分别为6个正向题目和8个反向题目，其中反向计分的题目分别是4、5、6、7、9、10、12、13。量表具有两个维度，分别是紧张感和失百控感度，采用5点计分的方法，最后统计量表的总得分，得分越高说明被试的心理压力越明显。计算分值的方法为:“从不”记1分、“偶尔”记2分、“有时”记3分、“时常”记4分、“总是”记5分，最后的总分范围是在14分-70分之间。

此量表已回经证实信度和效度良好，其a系数为0.78。量表的总分与各个项目之间的相关系数为0.37-0.53，表面的同质性与内答部一致性比较高。

本研究中失控感因子的信度为0.688，紧张感因子的信度为0.576， 总量表的信度为0.728。