5.2.4 检验数据一致性

对调查数据做的一项合理检查是计算信度。这能让统计人员有一定把握，确信问卷是被认真填写的。如果查看变量 v1 、v3 和 v4 的标签，你会注意到它们提出的问题非常相似。因此，人们会预期这些变量的值（在重新编码之后）彼此高度相关，我们可以用 RELIABILITY 命令（见 RELIABILITY）来检验这一点。下面的示例展示了一个 PSPP 会话，用户先对负向计分的变量进行重新编码，然后请求针对 v1 、v3 和 v4 的信度统计量。

PSPP> get file='/usr/local/share/pspp/examples/hotel.sav'.
PSPP> compute v3 = 6 - v3.
PSPP> compute v5 = 6 - v5.
PSPP> reliability v1, v3, v4.

这将产生如下输出：

个案数	N	百分比
有效	17	100.0%
排除	0	.0%
合计	17	100.0%
Cronbach's Alpha	项目数
.81	3

作为一个经验法则，许多统计人员认为 Cronbach's Alpha 值达到 0.7 或更高即表示数据可靠。

此处该值为 0.81，表明变量 v1 、v3 和 v4 之间具有较高程度的信度，因此我们执行的数据及重新编码得到了验证。