项目区分度反映了测验项目能够正确测得受测特质的内容的程度，并能够鉴别个别差异的能力。一般除了利用鉴别指数，也常使用相关系数法来反映项目鉴别度。美国测量学家伊贝尔根据自己编制测验的经验提出鉴别力指数在0.2以下的题项应予淘汰，鉴别力指数在0.2——0.4之间的题项一般，鉴别力指数在0.6以上的题项较好。鉴别力预测问卷题项的分析如下：
表4-3预测问卷题项的鉴别力指数
题目 D值 题目 D值 题目 D值
穷酸 0.76 寡闻 0.16 低俗 0.34
低调 0.34 忠诚 0.79 有担当 0.52
勤俭 0.26 帅气 0.70 踏实 0.28
吃苦耐劳 0.69 乏味 0.59 善良 0.36
暴力 0.39 文明 0.36 严格 0.44
羞涩 0.09 忠厚老实 0.22 雷厉风行 0.73
坚强 0.61 豪爽 0.29 神圣 0.30
无私奉献 0.93 无奈 0.10 讲义气 0.42
亲切 0.42 自信 0.45 学历高 0.56
活跃 0.30 高危险 0.21 团结 0.72
表4-4预测问卷题项鉴别力分析
鉴别力 D＜0.2 0.2≤D＜0.3 0.3≤D＜0.4 D≥0.4
题项数目 3 5 8 14
从项目分析的结果来看，30个词对题目的鉴别力指数在0.09到0.79之间，其中有3组词对的鉴别力指数小于0.2，剩下的词对的鉴别力都比较好。剔除D＜0.2的词对后，通过探索性因素分析考察剩余题目的因素负荷量。
（2）探索性因素分析
探索因子分析是为了检测量表的结构效度，用来评判多个测量结果是否具有稳定的结构，是评价量表效度时最常用的指标，采用spss.21软件对各维度构成进行检验，删除不合理题项，保留合理题项，使量表更加精简且可以较好的测量个各个维度。
采用探索性因子分析检验结构效度时，其中最关键的运算步骤，是基于主成分分析技术，利用矩阵原理在待定的条件下对测量变量的相关进行对角转换。
首先需要达到因子分析所需要的条件，即各题项之间拥有较强的相关性，这反映在两个检验指标上：
1、KMO值，2、Bartlett球形检验值。其中，KMO值用于比较题项间简单相关和偏相关系数，取值在0到1之间。是否适合做因子分析的标准为：大于0.9，非常适合；0.7-0.9适合；0.6-0.7不太适合；小于0.6不适合。Bartlett球形检验值用以检验题项间相关系数是否显著，如果显著（即sig.<0.05）则适合做探索性因子分析。
表4-5 KMO和Bartlett的检验
取样足够多KMO度量 .959
近似卡方 4859.208
Bartlett的球形检验df 351
Sig 000
调查数据的KMO检验值为0.959，大于0.70，说明该样本适合进行因子分析。Bartlett球度检验结果显示，近似卡方值为4859.208，数值比较大，显著性概率为0.000（P<0.01），因此拒绝Bartlett球度检验的零假设，认为量表适合做因子分析，量表的效度结构较好。
表4-6解释的总方差
初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入
合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积%
1 12.460 46.149 46.149 12.46 46.149 46.149 7.838 29.028 29.028
2 3.679 13.628 59.77 3.679 13.628 59.777 7.588 28.104 57.132
3 2.845 10.537 70.313 2.845 10.537 70.313 3.559 13.181 70.313
在因子分析过程中，采用主成分分析法，并以方差最大正交旋转进行因子旋转，固定抽取3个因子，结果发现该因子的总方差解释率为70.313%，大于60%，所以认为量表的效度良好。
表4-7旋转成份矩阵
成份
1 2 3
穷酸 .115 .128 .765
低调 .330 .120 .749
学历高 .081 .120 .841
帅气 .123 .116 .831
高危险 .095 .106 .845
勤俭 .182 .805 .077
暴力 .192 .832 .038
团结 .289 .775 .137
亲切 .207 .794 .160
活跃 .335 .720 .144
乏味 .272 .793 .085
豪爽 .253 .778 .128
讲义气 .127 .834 .125
有担当 .228 .771 .063
严格 .217 .813 .068
雷厉风行 .182 .812 .096
吃苦耐劳 .786 .298 .097
坚强 .808 .206 .143
无私奉献 .792 .297 .092
忠诚 .845 .181 .021
文明 .795 .221 .167
忠厚老实 .797 .250 .163
自信 .806 .218 .141
低俗 .811 .245 .100
踏实 .799 .186 .048
善良 .812 .218 .148
神圣 .779 .181 .164
本研究可将27个词汇选项归类为3类因子，通过旋转后的因子矩阵表可知，每个项目的负荷均高于0.5，且不存在双重因子负荷均高的情况，每个维度下的项目均按照理论分布聚合到一起，说明该量表有很好的内容效度。
（3）正式问卷信效度检验
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