首先应该说明一点，就是alpha系数出现负数是完全有可能的，什么情况会出现呢？先看一下alpha的公式：
sigma（j）^2是每道题目的方差之和，代表每到题目自身独有的变异，而sigma（x）^2是总分的方差，代表所有题目的总变异，sigma（ij）bar是所有题目两两之间协方差的均值，代表题目之间的相关。
总分方差=每道题目方差和+所有题目两两之间的协方差。如果题目独有的变异过大，比所有题目的总变异还大（这说明该题目很可能是测量了一个跟你主要测量目标完全没关系的内容），亦即题目之间的协方差是负值（说明不同的题目很可能所测的内容是截然相反的东西），都将导致所得alpha系数为负值，简单一句话就是说你有相当一部分题目很糟糕，它和你想测的东西无关甚至相反。
提高alpha系数的方法主要就是两方面，一个是去除不好的题目，spss里面做alpha系数是有个选项是呈现删除某道题目后的alpha系数，你可以根据该指标判断你最需要先删除哪个题目，按此法依次删除一些不好的题目，alpha系数应该有所改善。
另一个办法是去除分数异常的被试，比如胡乱作答的，有规律作答的，还有极端的数值，也会让你的数据有所改善。
本来最好最直接的办法是增加和你所测目标同质的题目，但一般到你做alpha系数分析的时候，数据已经是收上来了，不太好再增加题目了，不过如果你还有机会再施测一次，建议你好好分析分析你所用的问卷，增加一些好题目，删掉一些看起来就很糟糕的
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2015-08-18
首先应该说明一点，就是alpha系数出现负数是完全有可能的，什么情况会出现呢？先看一下alpha的公式：
sigma（j）^2是每道题目的方差之和，代表每到题目自身独有的变异，而sigma（x）^2是总分的方差，代表所有题目的总变异，sigma（ij）bar是所有题目两两之间协方差的均值，代表题目之间的相关。
总分方差=每道题目方差和+所有题目两两之间的协方差。如果题目独有的变异过大，比所有题目的总变异还大（这说明该题目很可能是测量了一个跟你主要测量目标完全没关系的内容），亦即题目之间的协方差是负值（说明不同的题目很可能所测的内容是截然相反的东西），都将导致所得alpha系数为负值，简单一句话就是说你有相当一部分题目很糟糕，它和你想测的东西无关甚至相反。
提高alpha系数的方法主要就是两方面，一个是去除不好的题目，spss里面做alpha系数是有个选项是呈现删除某道题目后的alpha系数，你可以根据该指标判断你最需要先删除哪个题目，按此法依次删除一些不好的题目，alpha系数应该有所改善。
另一个办法是去除分数异常的被试，比如胡乱作答的，有规律作答的，还有极端的数值，也会让你的数据有所改善。
本来最好最直接的办法是增加和你所测目标同质的题目，但一般到你做alpha系数分析的时候，数据已经是收上来了，不太好再增加题目了，不过如果你还有机会再施测一次，建议你好好分析分析你所用的问卷，增加一些好题目，删掉一些看起来就很糟糕的本回答被网友采纳
sigma（j）^2是每道题目的方差之和，代表每到题目自身独有的变异，而sigma（x）^2是总分的方差，代表所有题目的总变异，sigma（ij）bar是所有题目两两之间协方差的均值，代表题目之间的相关。
总分方差=每道题目方差和+所有题目两两之间的协方差。如果题目独有的变异过大，比所有题目的总变异还大（这说明该题目很可能是测量了一个跟你主要测量目标完全没关系的内容），亦即题目之间的协方差是负值（说明不同的题目很可能所测的内容是截然相反的东西），都将导致所得alpha系数为负值，简单一句话就是说你有相当一部分题目很糟糕，它和你想测的东西无关甚至相反。
提高alpha系数的方法主要就是两方面，一个是去除不好的题目，spss里面做alpha系数是有个选项是呈现删除某道题目后的alpha系数，你可以根据该指标判断你最需要先删除哪个题目，按此法依次删除一些不好的题目，alpha系数应该有所改善。
另一个办法是去除分数异常的被试，比如胡乱作答的，有规律作答的，还有极端的数值，也会让你的数据有所改善。
本来最好最直接的办法是增加和你所测目标同质的题目，但一般到你做alpha系数分析的时候，数据已经是收上来了，不太好再增加题目了，不过如果你还有机会再施测一次，建议你好好分析分析你所用的问卷，增加一些好题目，删掉一些看起来就很糟糕的本回答被网友采纳
相似回答