分半信度分析
适合解决什么问题
检查同一量表或维度的题项是否具有一致性。
数据与适用条件
题项应测量同一构念，反向题先完成反向计分。每个维度使用全部所属题项均有效的记录。不能用高信度代替结构效度。
本方法的配置要点
选择奇偶题项或前后题项分半，题项顺序以已选列表为准。输出两半相关、Spearman–Brown及Guttman系数；题数不等时采用对应的不等长校正。
变量位置
| 页面位置 | 操作 |
|---|---|
| 分析变量 | 勾选变量 |
| 维度与题项 | 添加维度名称及所属题项 |
分析设置
| 参数 | 选项或用途 | 默认值 |
|---|---|---|
| 同时分析总量表 | 根据研究设定填写 | 关闭 |
| 分半方式 | 奇偶题项, 前后题项 | odd_even |
分析参数直接显示在主配置区；格式高级配置仅包含表格标题与数值小数位。进行区间估计的方法另提供显著性水平，0.05对应95%置信区间。
结果怎样解读
同时考虑系数、题项数量和题项内容。负系数应检查编码及题目方向。删题后的系数仅供判断，不自动删除题项。
操作流程与导出
- 上传数据，通过左侧目录或搜索进入方法。
- 按上表放入变量，设置符合研究设计的参数，点击开始分析。
- 查看论文式主表；需要修改时点击重新配置，诊断和样本细节在“查看原始输出”中。
- 按需重命名和保留结果标签，导出Word、Excel、CSV或TXT；批量导出可附当前选中的AI解读。Word保留结果图。AI文字须结合实际估计值审核。