信度检验python

在Python中进行信度检验可以使用pingouin库中的cronbach_alpha函数来计算Cronbach's a系数。首先，需要导入pandas库和pingouin库，并读取包含预调查量表题数据的Excel文件。然后，使用cronbach_alpha函数计算Cronbach's a系数，并将结果打印出来。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import pingouin as pg

zd_df = pd.read_excel('预调查量表题数据.xlsx', header=0)
result = pg.cronbach_alpha(data=zd_df)
print(result)

另外，你也可以使用numpy、pandas和scipy库来计算信度。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats.stats as stats

score = \[\[3, 5, 1, 4, 1\], \[4, 4, 3, 5, 3\], \[3, 4, 4, 4, 4\], \[3, 3, 5, 2, 1\], \[3, 4, 5, 4, 3\], \[4, 5, 5, 3, 2\], \[2, 5, 5, 3, 4\], \[3, 4, 4, 2, 4\], \[3, 5, 4, 4, 3\], \[3, 3, 2, 3, 2\]\]
df = pd.DataFrame(score)

total_row = df.sum(axis=1)
sy = total_row.var()

var_column = df.var()
si = var_column.sum()

r = (5.0/4.0) * ((sy - si) / sy)
print(round(r, 2))

另外，你还可以使用scipy库中的pearsonr函数来计算两个变量之间的相关系数。以下是一个示例代码：

import scipy.stats.stats as stats

s1 = \[54, 67, 67, 83, 87, 89, 84, 90, 98, 65\]
s2 = \[56, 77, 87, 89, 89, 90, 87, 92, 99, 76\]

r = stats.pearsonr(s1, s2)\[0\]
print(r)

希望这些代码能够帮助你进行信度检验。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用Python进行调查问卷的信度检验和效度检验，并对量表进行因子分析](https://blog.csdn.net/weixin_54044641/article/details/129465377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [用Python学习统计学基础-2](https://blog.csdn.net/hjh00/article/details/48230399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]