在进行 SPSS 因子分析以检验问卷效度时，首先应进行 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和巴特利特球形度检验。这两个检验是评估数据是否适合进行因子分析的重要步骤。KMO 值衡量变量间的相关性和信息重叠程度，其取值范围在0到1之间，值越高，说明数据适合进行因子分析的程度越高。一般情况下，KMO 值大于0.6则认为适合进行因子分析。巴特利特球形度检验则用于检验变量间是否独立，如果检验结果显著（P值小于0.05），则拒绝原假设，认为变量间不独立，即存在结构效度。

因子载荷是因子分析中的一个关键指标，它表示变量与因子之间的相关程度。因子载荷的绝对值越大，表示变量与因子之间的关系越强。在实际分析中，通常关注因子载荷是否超过0.6，因为一般认为，如果因子载荷大于0.6，则说明变量与因子之间的关系较为密切，这有助于问卷效度的验证。

通过因子分析的结果，研究者可以观察到每个变量在不同因子上的载荷分布，进而判断问卷的结构。如果发现大部分变量在某一因子上的载荷较高，则可以认为该因子代表了问卷设计的理论维度。通过这种方式，研究者可以解释问卷的结构效度，即问卷的各个维度是否如设计时所预期的那样成立。

总结来说，KMO 和巴特利特球形度检验的结果可以帮助我们判断数据是否适合进行因子分析。而因子载荷则为我们提供了问卷结构效度的直接证据。通过这些分析，研究者可以对问卷的有效性和准确性进行评估。

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文章来源：天狐定制

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