你们好，最近小艾特发现有诸多的小伙伴们对于信度和效度的区别例子，信度和效度的关系口诀这个问题都颇为感兴趣的，今天小活为大家梳理了下，一起往下看看吧。

1、Cronbach α 系数：

2、克隆巴赫系数（Cronbach's alpha）是检视信度的一种方法，由李·克隆巴赫在1951年提出。它克服了部分折半法的缺点，是目前社会科学研究最常使用的信度分析方法。

3、克隆巴赫（信度）系数（Cronbach's alpha），是心理或教育测验中最常用的信度评估信度工具。

4、克隆巴赫系数是一套常用的衡量心理或教育测验可靠性的方法，依一定公式估量测验的内部一致性，作为信度的指标。它克服部份折半法的缺点，是目前社会研究最常使用的信度指标，它是测量一组同义或平行测“总和”的信度。

5、KMO检验：

6、KMO（Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。主要应用于多元统计的因子分析。

7、KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1.KMO值越接近于1,意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0.KMO值越接近于0,意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。

8、Kaiser给出了常用的kmo度量标准:　0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。

9、Bartlett's球状检验：

10、用于检验相关阵中各变量间的相关性，是否为单位阵，即检验各个变量是否各自独立。

11、在因子分析中，若拒绝原假设，则说明可以做因子分析，若不拒绝原假设，则说明这些变量可能独立提供一些信息，不适合做因子分析。

12、因子分析前，首先进行KMO检验和巴特利球体检验。KMO检验用于检查变量间的偏相关性，取值在0~1之前。KMO统计量月接近于1，变量间的偏相关性越强，因子分析的效果越好。实际分析中，KMO统计量在0.7以上时效果比较好；当KMO统计量在0.5以下，此时不适合应用因子分析法，应考虑重新设计变量结构或者采用其他统计分析方法。

13、如果变量间彼此独立，则无法从中提取公因子，也就无法应用因子分析法。Bartlett球形检验判断如果相关阵是单位阵，则各变量独立因子分析法无效。由SPSS检验结果显示Sig.<0.05（即p值<0.05）时，说明各变量间具有相关性，因子分析有效。

14、AVE:

15、收敛效度，可通过“平均方差提取值”（Average Variance Extracted, AVE）来表征，该值可通过公式AVE = (∑λ2)/n，（n为某因子中的题目数；λ为因子负荷值，一般建议使用AMOS结果中的路径系数，必须是达到显著性水平的路径）。AVE反映了每个潜变量所解释的变异量中有多少来自于该潜变量中所有题目，当AVE值大于0.50时表示该潜变量具有较好的收敛效度。

以上就是信度和效度的关系口诀这篇文章的一些介绍，希望对大家有所帮助。