CITC系数_citc值

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CITC系数可能是相关行业人士都值得关注的知识，在此芝麻开门交易所APP对citc值进行详细的介绍，并拓展一些相关的知识分享给大家，希望能够为您带来帮助！

解答如下

CITC值低于0.4，或者删除某项后的信度系数值反而上升0.1左右时应该考虑对题项进行修正或者删除处理。

在analyze

–

scale

–

reliability

analysis，点statistics，把scale

if

item

deleted钩上，得到的报表就会有citc（corrected

item-totalcorrelation）中文版的话是“分析”→“度量”→“可靠性分析”→“统计量”→“如果项已删除则进行度量”打钩→“确定”，“校正的项总体相关性”一栏就是citc。一般需要大于0.5.

根据你的整体α信度信度系数值调整方案：

1、整体α信度信度系数值小于0；

1、如果说α信度系数值小于0，查看是否有反向题。需要先进行数据编码，反向处理后，使用反向处理后的数据进行信度分析。

2、整体α信度信度系数值介于0~0.5之间；

此时说明信度有点’不可救药’，出现此类情况通常原因有3种：

一是用错方法，信度分析只针对量表题，但非量表题都放进去分析；

二是问卷设计质量太糟糕，量表题的设计随心所欲完全不带一点参考；

三是样本量少（比如小于50）并且一个维度仅对应2个题项，样本少信度系数值相对会较低。

无论是那种情况，解决流程均是：结合CITC值和项已删除后的信度系数值，先删除掉很糟糕项，然后再接着依次循环，直至信度系数可接受可止。

3、整体α信度信度系数值介于0.5~0.6之间

如果说分析项仅2个，此时没有其它办法，要么接受要么直接放弃掉该维度。如果分析项为3个或者更多，此时则需要结合CITC值进行处理，删除掉CITC值小于0.3的项后再次进行分析，以及结合’项已删除后的信度系数值‘这个指标进行删除分析项。

校正项总计相关性(CITC):为分析项之间的相关系数,通常大于0.4即可。

不好意思，刚看到你的求助。

对于不成熟量表，适用EFA；对于前人研究成熟的量表，适用CFA。CFA通过AMOS来实现起来比较方便简单，SPSS做不了CFA。CFA又分为一阶、二阶等等，通常用一阶即可，主要根据你的量表分的维度级别来确定。

内在信度指调查表中的一组问题是否测量的是同一个概念，也就是这些问题之间的内在一致性如何。最常用的内在信度指标为克朗巴哈系数和折半信度。最常用的外在信度指标是重测信度，即用同一问卷在不同时间对同一对象进行重复测量，然后计算一致程度。[1]

今天这篇文章，我们就来讲一讲克朗巴哈系数的SPSS分析过程。

1、问题与数据

某研究者拟调查患者满意度，设计了一个共包含10个题目的调查问卷，在医院随机拦访患者共292人。每一个题目都是根据Likert 7级量表进行测量的，将“非常不满意”“不满意”、“有些不满意”、“无法确定”、“有些满意”、“满意”、“非常满意”分别赋值1分到7分。研究者想要分析这10个题目的一致性，部分数据如图1。

图1 部分数据

2、对问题的分析

在实际研究中，很多事物或态度是不能直接被测量的，研究者们常设计一组题目间接反映它们的真实情况。但这些题目是否可以实现研究目的，就需要我们通过统计手段进一步分析了。如在本研究中，研究者设计了测量患者满意度的10个题目，并希望判断它们的一致性。针对这种情况，我们可以使用Cronbach’s α分析。

Cronbach’s α分析主要用于评价连续变量和有序分类变量的一致性，适用于本研究的研究数据。

3、SPSS操作

在主界面点击Analyze→Scale→Reliability Analysis，将变量Q1- Q10放入Items框内，设置Model为Alpha，一般SPSS的默认设置为Alpha，如图2。

图2 Reliability Analysis

点击Statistics，在Descriptives for中点选Item，Scale和Scale if item deleted，在Inter Item中点选Correlations，Continue→ok。如图33。

图3 Reliability Analysis: Statistics

4、结果解释

4.1 总体结果

SPSS输出的Cronbach’s α检验结果包括很多。其中，第一个表格为Case Processing Summary，如图4。

图4 Case Processing Summary

从表中可以看出，本研究共有292例有效数据（Valid行），没有缺失（Excluded行），总样本量为292例（Total行）

关于CITC系数和citc值的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。