自尊量表的阿尔法系数为负，求高人指点一下

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    采用Roseberg的自尊量表施测，用spss20.0检验其信度时，总是出现Alpha系数为负，并提示“由于项之间的平均协方差是负的，该值为负。这违反了可靠性模型假设。您可能想查看项的代码。”。有文献提到条目8需要改成正向计分，可是改了之后，信度检验的结果仍然如此。仔细检查过各个项目的计分方向都没有错，按理说这自尊量表是经典量表啊，怎么会这样呢？求高人指点，谢谢！

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关键词：求高人指点 高人指点 阿尔法 SPSS20 Alpha 阿尔法 可靠性 经典 模型 项目

以下是项间相关性矩阵，有经验的高手能看出点什么问题来吗？ 项间相关性矩阵
	我认为自己是个有价值的人，至少与别人不相上下。	我觉得我有许多优点。	总的来说，我倾向于认为自己是一个失败者。	我能像大多数人一样把事情做好。	我感到自己值得骄傲的地方不多。	我对自己持肯定态度。	总的来说，我对自己是满意的。	我时常觉得自己一无是处。	我时常感到自己没用。	我希望能为自己赢得更多尊重。
我认为自己是个有价值的人，至少与别人不相上下。	1.000	-.437	-.405	.536	-.384	.520	.465	-.413	-.413	.121
我觉得我有许多优点。	-.437	1.000	.402	-.326	.402	-.372	-.328	.379	.418	-.189
总的来说，我倾向于认为自己是一个失败者。	-.405	.402	1.000	-.364	.523	-.439	-.483	.567	.589	-.057
我能像大多数人一样把事情做好。	.536	-.326	-.364	1.000	-.325	.486	.372	-.363	-.399	.116
我感到自己值得骄傲的地方不多。	-.384	.402	.523	-.325	1.000	-.484	-.508	.516	.538	-.063
我对自己持肯定态度。	.520	-.372	-.439	.486	-.484	1.000	.634	-.451	-.466	.128
总的来说，我对自己是满意的。	.465	-.328	-.483	.372	-.508	.634	1.000	-.478	-.513	.073
我时常觉得自己一无是处。	-.413	.379	.567	-.363	.516	-.451	-.478	1.000	.691	-.093
我时常感到自己没用。	-.413	.418	.589	-.399	.538	-.466	-.513	.691	1.000	-.050
我希望能为自己赢得更多尊重。	.121	-.189	-.057	.116	-.063	.128	.073	-.093	-.050	1.000

有文献说把“我希望能为自己赢得更多尊重”这一项去除或更改为反向计分能提高信度和效度，从相关矩阵中可以看到，该条目与其他条目的相关性很低，可是不管删除该条目还是更改计分方向，问题仍然存在啊。

以下是我在网上搜来的相关问题的回答，问卷已经收上来了，我的问题已经解决不了，但希望以下内容能对别人有所帮助：

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

第3, 5, 8, 9是題反意題，要先反向計分， 1->5, 2->4 ... 5->1 (如果是5點量表)，才可以進行信度分析。由相關矩陣有正有負來看，你似乎未先反向計分，因此alpha係數為負。反向計分後，相關係數為正，alpha係數就會是正數。
另一方面， 第2題雖是正向題，但與其他正向題，卻是負相關，表示許多人認為自己的優點不多，這一題最好刪除。

       我遇到的这个问题解决了！查看了SAV文件中的变量视图中对应的值，发现其中有四项应该是正向计分的，却变成了反向计分，如应该是1=“完全不同意”，而实际上却是1=“完全同意”。当初查看了问卷星中的问卷设置，怎么也没有发现问题，在sav文件中发现问题后，在问卷星中去看对应的项目，原来，这几项当初都被设置成相反的顺序。当时我在编辑问卷的时候把选项设置反了，图省事，就反向规定了一下分值，按理说这样也是可以的啊，不过不知道问卷星怎么会出这样的错，可能是它的一个bug。
        发现问题出在哪儿后，解决起来就容易了，在spss中运用“转换”中的“重新编码为相同变量”，把数据转换正确，出来的数据就正常了，阿尔法系数为0.88，信度ok。
         还好没放弃，终于找到了问题的根源，希望能对遇到同样问题的人有所帮助！

spss19 发表于 2017-4-3 10:17
第3, 5, 8, 9是題反意題，要先反向計分， 1->5, 2->4 ... 5->1 (如果是5點量表)，才可以進行信度分析。由相 ...

谢谢您的回复，确实是因为这个原因，之前我也怀疑过正反向计分这个方面没有设置对，把问卷在问卷星的编辑状态下查看了很多遍都没有发现问题，后来在SAV文件中才发现有四项本来是正向计分的题变成反向计分了，这四项是我在编辑问卷时，开始不小心把同意不同意的顺序输入反了，就在问卷星中把分值重新反向规定了一下以为就可以了，结果重新规定的分值并没有生效。