第10章 SPSS在調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)處

1、第十章第十章 SPSS SPSS在調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)處在調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)處 理的應(yīng)用理的應(yīng)用 1 1、使用目的、使用目的 調(diào)查問(wèn)卷收集以后，需要先對(duì)調(diào)查問(wèn)卷的結(jié)果進(jìn)行一些整理，如對(duì)文字型的問(wèn)題進(jìn)行事前或事后編碼，按變量分組、合并、加權(quán)、重新定義或計(jì)算新變量等，為最終的統(tǒng)計(jì)分析做準(zhǔn)備。這些功能集中在數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換菜單項(xiàng)中，下面將以了解高校畢業(yè)生就業(yè)意愿情況進(jìn)行調(diào)查而獲得的一份問(wèn)卷為例，介紹一些常用的功能。10.1 10.1 調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)處理概述調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)處理概述10.1.1 10.1.1 數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換您的性別：男 B 女 您所學(xué)專業(yè)名稱： 年級(jí)： 1.你在班級(jí)里的學(xué)習(xí)成績(jī)排名： 前10% 1

2、1%30% 31%70% 最后30%2.您參加了今年的考研： 參加了 未參加 (跳答一題)3.您參加考研是否有本科畢業(yè)就業(yè)難方面的原因 ： 主要是 有一些 沒(méi)有4.本科畢業(yè)以后 您選擇 參加工作 考研 邊工作邊考研 到國(guó)外 自主創(chuàng)業(yè) 暫時(shí)什么都不做 數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)整理與轉(zhuǎn)換5.您一般通過(guò)哪些途徑獲取招聘信息？ 招聘會(huì) 互聯(lián)網(wǎng) 同學(xué)、朋友、熟人 報(bào)刊雜志 職介機(jī)構(gòu) 其他6.對(duì)您而言，選擇職業(yè)時(shí)哪些因素影響較大（請(qǐng)選三項(xiàng)并排序）： 1單位類型及規(guī)模 就業(yè)地區(qū)選擇 工資水平及福利 2有利于個(gè)人發(fā)展及晉升 3對(duì)工作本身的興趣 工作穩(wěn)定性 工作的環(huán)境及舒適性 父母意見 學(xué)校老師影響 其他 7. 您求

3、職要求的工資底線 2000 元 。 8. 你認(rèn)為最理想的簽約時(shí)間是 大四第一學(xué)期末 。 2 2、基本原理、基本原理 單項(xiàng)選擇題的編碼 多項(xiàng)選擇題的編碼 排序題的編碼 開放式問(wèn)題的編碼 缺失值的編碼 “不適用情況”的編碼 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 3 3、其他注意事項(xiàng)、其他注意事項(xiàng) 用戶缺失值與系統(tǒng)缺失值的含義不同。系統(tǒng)缺失值主要 是指計(jì)算機(jī)默認(rèn)的缺失方式，如果在輸入數(shù)據(jù)時(shí)空缺了某些數(shù)據(jù)或輸入了非法的字符，計(jì)算機(jī)就把其界定為缺失值，這時(shí)的數(shù)據(jù)標(biāo)記為“”，而用戶界定的缺失值則不會(huì)在數(shù)據(jù)顯示時(shí)出現(xiàn)“”。問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)的整理與轉(zhuǎn)換的操作主要由以下幾個(gè)模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)。(1)【轉(zhuǎn)換計(jì)算變量】對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行四則運(yùn)算等，進(jìn)而派生出

4、新的變量。(2)【轉(zhuǎn)換重新編碼為相同變量】和【轉(zhuǎn)換重新編碼為不同變量】，重新編碼數(shù)據(jù)，重新安排次序。(3) 【轉(zhuǎn)換對(duì)個(gè)案內(nèi)的值計(jì)數(shù)】，創(chuàng)建一個(gè)新變量用以計(jì)算某些變量共同發(fā)生的頻次(即計(jì)數(shù))。10.1.2 10.1.2 調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)的調(diào)查問(wèn)卷數(shù)據(jù)的SPSSSPSS操作詳解操作詳解缺失值的類型 :完全隨機(jī)缺失;隨機(jī)缺失;完全非 隨機(jī)缺失 缺失值的處理方法 :刪除法和插補(bǔ)法 10.2 10.2 調(diào)查問(wèn)卷缺失值處理問(wèn)題調(diào)查問(wèn)卷缺失值處理問(wèn)題10.2.1 10.2.1 缺失值的類型與處理方法缺失值的類型與處理方法第一步：第一步：打開【替換缺失值】對(duì)話框 選擇菜單欄中的【轉(zhuǎn)換】【替換缺失值】 命令，彈出【

5、替換缺失值】對(duì)話框. 10.2.2 10.2.2 替換缺失值的替換缺失值的SPSSSPSS操作詳解操作詳解第二步：第二步：選擇檢驗(yàn)變量 在該對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量，將其移入【新變量】列表框中, 這時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生用于替代缺失值的新變量，用戶也可在【名稱】框處自己定義替代缺失值的新變量名。第三步：選擇替換缺失值的方法 在【方法】下拉下箭頭選擇缺失值的替代方式。 連續(xù)平均值：用該變量的所有非缺失值的均數(shù)做替代。 附近點(diǎn)的平均值：用缺失值相鄰點(diǎn)的非缺失值的均數(shù)做替代，取多少個(gè)相鄰點(diǎn)可任意定義。 附近點(diǎn)的中間值：用缺失值相鄰點(diǎn)的非缺失值的中位數(shù)做替代，取多少個(gè)相鄰點(diǎn)可任意定義。

6、線性插值：線性插值法填補(bǔ)缺失值。用該列數(shù)據(jù)缺失值前一個(gè)數(shù)據(jù)和后一個(gè)數(shù)據(jù)建立插值直線，然后用缺失點(diǎn)在線性插值函數(shù)的函數(shù)值填充該缺失值。 點(diǎn)的線性趨勢(shì)：缺失點(diǎn)處的線性趨勢(shì)法。應(yīng)用缺失值所在的整個(gè)序列建立線性回歸方程，然后用該回歸方程在缺失點(diǎn)的預(yù)測(cè)值填充缺失值 第四步：第四步：其他選項(xiàng)設(shè)置 當(dāng)選擇的替換缺失值的方法為【臨界點(diǎn)的均值】或【臨界點(diǎn)的中位數(shù)】時(shí)，選項(xiàng)【臨界點(diǎn)的跨度】處于激活狀態(tài)，可以選擇取相鄰點(diǎn)的跨度。第五步第五步 ：?jiǎn)螕簟敬_定】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動(dòng)輸出結(jié)果。 如果分析中沒(méi)有用到含缺失值的變量，可以不用關(guān)心缺失值問(wèn)題。在SPSS相關(guān)的分析過(guò)程中，選擇按對(duì)排除個(gè)案（P），這時(shí)如果

7、沒(méi)有用到含缺失值的變量，缺失值對(duì)分析沒(méi)有影響；如果選擇按列表排除個(gè)案（L），含有缺失值的個(gè)案將不會(huì)用于分析，可能會(huì)造成信息損失。1 .1 .實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容 就業(yè)意愿描述的是大學(xué)生尋找工作之前的設(shè)想，這種設(shè)想與現(xiàn)實(shí)的匹配程度會(huì)影響其能否實(shí)現(xiàn)就業(yè)。為了深入了解畢業(yè)生的就業(yè)意向,了解大學(xué)生的就業(yè)意向和將來(lái)的就業(yè)形勢(shì)，為進(jìn)一步完善畢業(yè)生就業(yè)工作提供導(dǎo)向和決策依據(jù)，進(jìn)行了畢業(yè)生就業(yè)意愿調(diào)查。假設(shè)有一個(gè)由 17 7名畢業(yè)生的調(diào)查問(wèn)卷組成的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本，其中對(duì)于工資底線這一題的回答存在缺失，要求對(duì)這些進(jìn)行缺失值替換。10.2.3 10.2.3 實(shí)例圖文分析：高校畢業(yè)生就業(yè)意愿調(diào)查實(shí)例圖文分析：高校畢業(yè)生就

8、業(yè)意愿調(diào)查第一步：打開對(duì)話框 打開SPSS軟件，選擇菜單欄中的【轉(zhuǎn)換】【替換缺失值】命令，彈出如下圖所示的對(duì)話框。實(shí)例操作實(shí)例操作第二步：第二步：在左側(cè)的候選變量列表框中選擇“工資底線”變量進(jìn)入【新變量】列表框， 這時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)產(chǎn)生用于替代缺失值的新變量，用戶也可在名稱框處自己定義替代缺失值的新變量名。在【方法】 下拉列表框中選擇替 換方法【臨界點(diǎn)的均 值】，并在【臨界點(diǎn) 的跨度】文本框中輸 入“4” 注意注意：進(jìn)行缺失值替 換時(shí)，只能對(duì)數(shù)字型 變量進(jìn)行缺失值替換。第三步：第三步：完成操作 最后，單擊【確定】按鈕，操作完成。此時(shí)，原數(shù)據(jù)文件新增加了“income1”變量。第 一 步第 一 步 ：

9、 打 開【缺失值分析】對(duì)話框 選 擇 菜 單欄中的【分析】【缺失值分析】命令，彈出【缺失值分析】對(duì)話框。10.2.2 10.2.2 缺失值分析的缺失值分析的SPSSSPSS操作詳解操作詳解第二步第二步 ：選擇檢驗(yàn)變量 在該對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量，將其移入【定量變量】或【分類變量】列表框中。 定量變量是選擇進(jìn)入缺失值分析的變量。第三步：第三步：選擇缺失值估計(jì)的方法 在【估計(jì)】列表框中選擇缺失值的處理，從而對(duì)參數(shù)進(jìn)行方式。 按列表：分析時(shí)按列表排除個(gè)案，將缺失值排除在外，從而對(duì)變量進(jìn)行分析。 成對(duì)：按配對(duì)的方式對(duì)缺失值進(jìn)行分析。 EM：用Expectationt Maxiu

10、mum方法對(duì)缺失值進(jìn)行修補(bǔ)。 回歸：用線性回歸的方法對(duì)對(duì)缺失值進(jìn)行修補(bǔ)。第四步：第四步：其他選項(xiàng)設(shè)置【模式】包含輸出的模式、變量缺失的模式等五個(gè)部分。（1）輸出。 按照缺失值分組的表格模式。 按照缺失值排序的個(gè)案模式。 按照選定變量指定順序的所有個(gè)案。（2）變量 缺失模式。（3）附加信息。（4）排序依據(jù)。（5）排序順序。 升序 降序【描述】主要對(duì)單變量統(tǒng)計(jì)量和指示變量統(tǒng)計(jì)量、忽略缺失值占總個(gè)案數(shù)的比例三部分。(1)單變量統(tǒng)計(jì)量。(2)指示變量統(tǒng)計(jì)量。 百分比不匹配。 使用有指示變量形成的分；組進(jìn)行的T檢驗(yàn)。 為分類變量和指示變量生成交叉表。(3)忽略缺失值占總個(gè)案數(shù)的比例小于的變量。第五步 ：

11、單擊【確定】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動(dòng)輸出結(jié)果。 相關(guān)系數(shù)為-0.4的二維正態(tài)隨機(jī)變量的2000個(gè)觀測(cè)值，其邊緣分布分別為均值為0.2，標(biāo)準(zhǔn)差為0.2的正態(tài)隨機(jī)變量w1，和均值為0.3，標(biāo)準(zhǔn)差為0.1的正態(tài)隨機(jī)變量w2，隨機(jī)刪除變量w1中的3%數(shù)據(jù)，隨機(jī)刪除變量w2中的5%數(shù)據(jù)，現(xiàn)在進(jìn)行缺失值分析。10.2.5 10.2.5 實(shí)例圖文分析：實(shí)例圖文分析： 二維正態(tài)隨機(jī)數(shù)的缺失分析二維正態(tài)隨機(jī)數(shù)的缺失分析 實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容實(shí)例操作實(shí)例操作第一步：打開對(duì)話框 打開SPSS軟件，選 擇 菜 單 欄 中 的【分析】【缺失值分析】命令，彈出對(duì)話框。 第二步：第二步：在左側(cè)的候選變量列表框中選 擇

12、“ w 1 ” 、“w2”變量進(jìn)入【定量變量】列表框， 在【估計(jì)】選 項(xiàng) 組 中 選 擇【成對(duì)】復(fù)選框。第三步：完成操作 最后，單擊【確定】按鈕，操作完成。此時(shí)，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié)果瀏覽窗口中。（1）單變量的基本統(tǒng)計(jì)信息匯總表 執(zhí)行完上面操作后，在SPSS結(jié)果報(bào)告中首先給出的是兩個(gè)變量的基本統(tǒng)計(jì)分析，見表10-3所示。變量w1數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為1940，缺失60個(gè)數(shù)據(jù)，缺失的百分比為3%，樣本均值為0.20，標(biāo)準(zhǔn)差為0.19，比Q1-1.5*IQR小的數(shù)據(jù)有5個(gè)，比Q3+1.5*IQR大的數(shù)據(jù)有8個(gè)；N均值標(biāo)準(zhǔn)差缺失極值數(shù)目a計(jì)數(shù)百分比低高w11940.20055337.198140912603.0

13、58w21900.30283098.0983910531005.034超出范圍 (Q1 - 1.5*IQR, Q3 + 1.5*IQR).3 3 實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析（2）配對(duì)分析結(jié)果 兩變量配對(duì)的頻數(shù) 這里，變量w1數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為1940，變量w2數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為1900，變量w1和變量w2的配對(duì)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為1842。w1w2w11940w218421900兩變量配對(duì)的均值 這里，變量w1的樣本均值是0.20，變量w2的樣本均值為0.30，變量w1的1940個(gè)數(shù)據(jù)在變量w2都不缺失的情況下的均值為0.20028339，變量w2的1900個(gè)數(shù)據(jù)在變量w1都不缺失的情況下的均值為0.30283098

14、。w1w2w1.20055337.30266749w2.20028339.30283098存在其他變量時(shí)定量變量的均值.兩變量配對(duì)的樣本標(biāo)準(zhǔn)差 這里，變量w1的樣本標(biāo)準(zhǔn)差是0.198140912，變量w2的樣本標(biāo)準(zhǔn)差為0.098391053，變量w1的1940個(gè)數(shù)據(jù)在變量w2都不缺失的情況下的均值為0.199486851，變量w2的1900個(gè)數(shù)據(jù)在變量w1都不缺失的情況下的均值為0.098391053w1w2w1.198140912.098699395w2.199486851.098391053存在其他變量時(shí)定量變量的標(biāo)準(zhǔn)差. （4）兩變量配對(duì)的樣本協(xié)方差 這里,變量w1的樣本方差是0.039

15、259821，變量w2的樣本方差0.009680799，配對(duì)的變量w1與變量w2的樣本協(xié)方差為-0.007154109。w1w2w1.039259821w2-.007154109.009680799（5）兩變量配對(duì)的樣本相關(guān)系數(shù) 配對(duì)的變量w1與變量w2的樣本協(xié)方差為-0.363。w1w2w11w2-.36311、使用目的使用目的 為了保證問(wèn)卷具有較高的可靠性和有效性，在形成正式問(wèn)卷之前，應(yīng)當(dāng)對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行試測(cè)，并對(duì)試測(cè)結(jié)果進(jìn)行信度和效度分析，根據(jù)分析結(jié)果篩選問(wèn)卷題項(xiàng)，調(diào)整問(wèn)卷結(jié)構(gòu)，從而提高問(wèn)卷的信度和效度。 信度分析是評(píng)價(jià)調(diào)查問(wèn)卷是否具有穩(wěn)定性和可靠性的有效的分析方法。10.3 10.3 調(diào)查問(wèn)

16、卷的信度分析調(diào)查問(wèn)卷的信度分析10.3.1 10.3.1 信度分析概述信度分析概述2 2、基本原理、基本原理 重測(cè)信度法重測(cè)信度法是用同樣的問(wèn)卷對(duì)同一組被調(diào)查者間隔一定時(shí)間重復(fù)施測(cè)，計(jì)算兩次施測(cè)結(jié)果的相關(guān)系數(shù)，適用于事實(shí)式問(wèn)卷，如性別、出生年月等在兩次施測(cè)中不應(yīng)有任何差異。重測(cè)信度法屬于穩(wěn)定系數(shù)。 復(fù)本信度法復(fù)本信度法是讓同一組被調(diào)查者一次填答兩份問(wèn)卷復(fù)本，計(jì)算兩個(gè)復(fù)本的相關(guān)系數(shù)。復(fù)本信度屬于等值系數(shù)。 折半信度法折半信度法是將調(diào)查項(xiàng)目分為兩半，計(jì)算兩半得分的相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而估計(jì)整個(gè)量表的信度。折半信度屬于內(nèi)在一致性系數(shù)，測(cè)量的是兩半題項(xiàng)得分間的一致性。這種方法一般適用于態(tài)度、意見式問(wèn)卷的信度分

17、析。 克朗巴哈信度系數(shù)法克朗巴哈信度系數(shù)法是評(píng)價(jià)的量表中各題的得分之間一致性的，屬于內(nèi)在一致性系數(shù)。這種方法適用于態(tài)度、意見式問(wèn)卷的信度分析，是目前最常用的信度系數(shù)，其公式為： 其中，為調(diào)查問(wèn)卷中題項(xiàng)的總數(shù)，為個(gè)項(xiàng)目相關(guān)系數(shù)的均值。1(1)k rkr信度分析概述信度分析概述第一步第一步 ：打開【可靠性分析】對(duì)話框 選擇菜單欄中的【分析】【度量】【可靠性分析】命令，彈出【可靠性分析】對(duì)話框。第二步第二步 ：選擇信度分析變量 在該對(duì)話框左側(cè)的候選變量列表框中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量，將其移入【項(xiàng)】列表框中，選擇進(jìn)入信度分析的變量。 【度量標(biāo)簽】主要對(duì)信度分析的信度系數(shù)做一個(gè)標(biāo)簽。10.3.2 10.3.

18、2 信度分析的信度分析的SPSSSPSS操作詳解操作詳解第三步第三步 ：選擇信度分析的方法 在【模型】下拉列表框中選擇信度分析的信度系數(shù)，從而對(duì)變量進(jìn)行信度分析。 a ：克朗巴哈（Cronbach）信度系數(shù)法。 半分：折半信度系數(shù)。 Guttmann：Guttman最低下限真實(shí)信度法。 平行：各題目變異數(shù)同質(zhì)時(shí)的最大概率信度。 嚴(yán)格平行：各題目平均數(shù)與變異數(shù)均同質(zhì)時(shí)的最大概率信度。第四步：第四步：其他選項(xiàng)設(shè)置 【 統(tǒng) 計(jì) 量 】 包 含Hotelling的T平方檢驗(yàn)，同 類 相 關(guān) 系 數(shù) 檢 驗(yàn) 、Tukey的可加性檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)分析。 描述性：項(xiàng)表示輸出各評(píng)估項(xiàng)目的基本描述性統(tǒng)計(jì)，度量表示輸出

19、各評(píng)估項(xiàng)目的總分的基本描述性統(tǒng)計(jì)，如果項(xiàng)已刪除則進(jìn)行度量表示輸出剔除某評(píng)項(xiàng)目后的均值、方差、協(xié)方差等基本統(tǒng)計(jì)量，從而對(duì)評(píng)估項(xiàng)目進(jìn)行逐個(gè)評(píng)估。 【項(xiàng)之間】選項(xiàng)組:相關(guān)性、協(xié)方差分別表示輸出各評(píng)估項(xiàng)目的協(xié)方差系數(shù)矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣。 【摘要:均值】選項(xiàng)組：輸出評(píng)估項(xiàng)目總分的平均分的基本描述性統(tǒng)計(jì),方差表示評(píng)估項(xiàng)目總分的樣本方差的描述性統(tǒng)計(jì), 協(xié)方差、相關(guān)性分別輸出評(píng)估項(xiàng)目總和的協(xié)方差矩陣、相關(guān)系數(shù)矩陣的描述性統(tǒng)計(jì)。 【ANOVA 表】選項(xiàng)組：提供了多種方法進(jìn)行檢驗(yàn)同一評(píng)估對(duì)象在評(píng)估項(xiàng)目上的得分是否具有一致性。無(wú)表示什么檢驗(yàn)都不做，F(xiàn) 檢驗(yàn)表示進(jìn)行反復(fù)測(cè)試的方差分析，只適合于定距型的正態(tài)分布數(shù)據(jù)；F

20、riedman 卡方對(duì)配對(duì)樣本的進(jìn)行Friedman檢驗(yàn)，適合于非正態(tài)分布或定序型數(shù)據(jù)，Cochran 卡方表示進(jìn)行多配對(duì)樣本的Cochran檢驗(yàn)，適合于二值型數(shù)據(jù)。 第五步：?jiǎn)螕簟敬_定】按鈕，結(jié)束操作，SPSS軟件自動(dòng)輸出結(jié)果。 為評(píng)估某個(gè)公司員工的素質(zhì)設(shè)計(jì)一套評(píng)價(jià)表格，其中包括的評(píng)價(jià)項(xiàng)目有：科學(xué)素質(zhì)、文化素質(zhì)、經(jīng)濟(jì)素質(zhì)、道德素質(zhì)，每個(gè)評(píng)估項(xiàng)目的滿分25分，四個(gè)項(xiàng)目評(píng)估的總分100分，分?jǐn)?shù)越高素質(zhì)越高。為了研究評(píng)價(jià)體系的可信性，隨機(jī)對(duì)30名員工進(jìn)行了測(cè)試，現(xiàn)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析。 10.3.3 10.3.3 實(shí)例圖文分析實(shí)例圖文分析 員工素質(zhì)評(píng)估的信度分析員工素質(zhì)評(píng)估的信度分析實(shí)例內(nèi)容實(shí)

21、例內(nèi)容姓名科學(xué)素質(zhì)文化素質(zhì)經(jīng)濟(jì)素質(zhì)道德素質(zhì)小李21222222小張20212223小莫20212222小蔡21212222小毛22222324小華22222323注意：此表為部分?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容第一步：第一步：打開對(duì)話框 打開SPSS軟件，選擇菜單欄中的【分析】【度量】【可靠性分析】命令，彈出【可靠性分析】對(duì)話框。實(shí)例操作實(shí)例操作第二步：第二步：在左側(cè)的候選變量列表框中選擇“科學(xué)素質(zhì)”、“文化素質(zhì)”、“經(jīng)濟(jì) 素質(zhì)”、“道德素質(zhì)” 進(jìn)入【項(xiàng)】列表框， 在【模型】下拉列表 框中選擇【a】 選項(xiàng)， 并單擊【統(tǒng)計(jì)量】按 鈕進(jìn)入【統(tǒng)計(jì)量】對(duì) 話框。第三步：第三步：勾選【如果項(xiàng)已刪除則進(jìn)行度量】、【相

22、關(guān)性】以及【摘要】復(fù)選框，然后單擊【繼續(xù)】按鈕，進(jìn)入信度分析分析對(duì)話框。 第四步：完成操作 最后，單擊【確定】按鈕，操作完成。此時(shí)，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié)果瀏覽窗口中。（1）信度分析進(jìn)行過(guò)程的摘要 執(zhí)行完上面操作后，在SPSS結(jié)果報(bào)告中首先給出的是信度分析進(jìn)行過(guò)程的摘要，見下表所示。信度分析的有效數(shù)據(jù)為30個(gè)，排除在外的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為0，整個(gè)信度分析是基于所有數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行的。計(jì)數(shù)百分比案例有效30100.0已排除a0.0總計(jì)30100.0a. 在此程序中基于所有變量的列表方式刪除.實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析（2）信度分析的信度系數(shù)計(jì)算的結(jié)果 在SPSS結(jié)果報(bào)告中給出克朗巴哈信度系數(shù)的估計(jì)值為0.81

23、6，基于標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估項(xiàng)目調(diào)整的克朗巴哈信度系數(shù)為0.825，評(píng)估項(xiàng)目數(shù)為4個(gè)。由于信度系數(shù)在0.800.90之間，說(shuō)明問(wèn)卷調(diào)查中的題目具有較強(qiáng)的內(nèi)在一致性。Cronbachs Alpha基于標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)的Cronbachs Alpha 項(xiàng)數(shù).816.8254（3）各個(gè)評(píng)估項(xiàng)目的相關(guān)系數(shù)矩陣 從相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，科學(xué)素質(zhì)與文化素質(zhì)之間相關(guān)系數(shù)為0.734，具有較強(qiáng)的正相關(guān)性；道德素質(zhì)與經(jīng)濟(jì)素質(zhì)之間相關(guān)系數(shù)為0.691，正相關(guān)性較強(qiáng)，文化素質(zhì)與道德素質(zhì)之間的相關(guān)系數(shù)為0.343，是相關(guān)性性最低的兩個(gè)項(xiàng)目。科學(xué)素質(zhì)文化素質(zhì)經(jīng)濟(jì)素質(zhì)道德素質(zhì)科學(xué)素質(zhì)1.000.734.691.430文化素質(zhì).7341.0

24、00.487.343經(jīng)濟(jì)素質(zhì).691.4871.000.561道德素質(zhì).430.343.5611.000（4）評(píng)估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計(jì) 下表的第一行顯示了30名員工在4個(gè)評(píng)估項(xiàng)目上總分的均值為21.992，最大值為23.067，最小值21.000，全距2.067，樣本均值的方差為0.812；第二行顯示30名員工在4個(gè)評(píng)估項(xiàng)目上總分的樣本方差為0.585，最大值為0.754，最小值0.437，全距0.317，樣本方差的方差為0.026；可見，各個(gè)項(xiàng)目的平均分基本相當(dāng)，各項(xiàng)評(píng)分的差異性比較平衡。 第三行顯示4個(gè)評(píng)估項(xiàng)目協(xié)方差的均值為0.308，最大值為0.414，最小值0.202，全距0.211，樣本

25、方差的方差為0.006；第四行顯示4個(gè)評(píng)估項(xiàng)目相關(guān)系數(shù)的均值為0.541，最大值為0.734，最小值0.343，全距0.391?？梢?，各個(gè)評(píng)項(xiàng)目的相關(guān)程度校稿，而且相關(guān)程度的差異較小。均值極小值極大值范圍極大值/ 極小值方差項(xiàng)數(shù)項(xiàng)的均值21.99221.00023.0672.0671.098.8124項(xiàng)方差.585.437.754.3171.726.0264項(xiàng)之間的協(xié)方差.308.202.414.2112.045.0064項(xiàng)之間的相關(guān)性.541.343.734.3912.139.0214實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析（5）剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的結(jié)果 表10-12的第一列顯示了剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后

26、的剩余項(xiàng)目的總平均分，例如剔除了科學(xué)素質(zhì)的剩余其他三項(xiàng)的總平均分為66.97，是第一列中最大的，這說(shuō)明科學(xué)素質(zhì)的得分影響比較大；第二列顯示了剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目總分的樣本方差，第三列是某評(píng)估項(xiàng)目與其余評(píng)估項(xiàng)目總分的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，例如科學(xué)素質(zhì)與剩余其他三項(xiàng)的總分之間的簡(jiǎn)單項(xiàng)系數(shù)為0.750，這再一次說(shuō)明科學(xué)素質(zhì)的地位比較重要；第四列是某評(píng)估與其余評(píng)估項(xiàng)目的復(fù)相關(guān)系數(shù)，反映了該評(píng)估項(xiàng)目與其余評(píng)估項(xiàng)目的總體相關(guān)程度；最后一列是剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目計(jì)算得到克朗巴哈（Cronbach）信度系數(shù)。項(xiàng)已刪除的刻度均值項(xiàng)已刪除的刻度方差校正的項(xiàng)總計(jì)相關(guān)性多相關(guān)性的平方項(xiàng)已刪除的Cronba

27、chs Alpha 值科學(xué)素質(zhì)66.973.137.750.685.710文化素質(zhì)66.403.903.622.542.777經(jīng)濟(jì)素質(zhì)65.633.757.718.565.740道德素質(zhì)64.903.610.506.321.840實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析 如果在實(shí)例操作的第二步中， 在【模型】的下拉框中選擇的列表框中選擇【半分】，其他不變，那么，所進(jìn)行的信度分析就是折半信度法，其結(jié)果會(huì)出現(xiàn)在折半項(xiàng)目的前提下所得到克朗巴哈信度系數(shù)，和在折半項(xiàng)目的前提下得到評(píng)估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計(jì)，如下表所示。（1）折半項(xiàng)目的前提下得信度分析結(jié)果 表10-14是在折半項(xiàng)目的前提下得信度分析結(jié)果。折半信度法將項(xiàng)目分

28、成兩部分，部分1是關(guān)于科學(xué)素質(zhì)與文化素質(zhì)的，部分2是關(guān)于經(jīng)濟(jì)素質(zhì)與道德素質(zhì)的，針對(duì)部分 1計(jì)算得到克朗巴哈信度系數(shù)為0.837，針對(duì)部分 2計(jì)算得到克朗巴哈信度系數(shù)為0.702，這說(shuō)明想進(jìn)一步改進(jìn)調(diào)查問(wèn)卷的質(zhì)量，應(yīng)針對(duì)經(jīng)濟(jì)素質(zhì)與道德素質(zhì)部分進(jìn)行重新修訂量表或增刪題項(xiàng)。兩部分總分的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為0.583，說(shuō)明兩部分具有正相關(guān)性。由于兩部分的項(xiàng)目是一樣的都是兩個(gè)項(xiàng)目，一般都應(yīng)采用Spearman-Brown修正方法對(duì)兩部分總分的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)進(jìn)行修正，修正的結(jié)果為0.736，兩部分的Guttman Split-Half 系數(shù)為0.736，說(shuō)明整個(gè)問(wèn)卷是可行的一份問(wèn)卷。10.3.4 10.3.4 實(shí)

29、例進(jìn)階分析：實(shí)例進(jìn)階分析： 折半信度系數(shù)的分析折半信度系數(shù)的分析Cronbachs Alpha部分1值.837項(xiàng)數(shù)2a部分2值.702項(xiàng)數(shù)2b總項(xiàng)數(shù)4表格之間的相關(guān)性.583Spearman-Brown 系數(shù)等長(zhǎng).736不等長(zhǎng).736Guttman Split-Half 系數(shù).736a. 這些項(xiàng)為: 科學(xué)素質(zhì), 文化素質(zhì).b. 這些項(xiàng)為: 經(jīng)濟(jì)素質(zhì), 道德素質(zhì).折半信度系數(shù)的分析折半信度系數(shù)的分析（2）折半項(xiàng)目的前提下得評(píng)估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計(jì) 下表顯示了30名員工在科學(xué)素質(zhì), 文化素質(zhì)這兩個(gè)項(xiàng)目上總分的均值為21.283，在經(jīng)濟(jì)素質(zhì), 道德素質(zhì)這兩個(gè)項(xiàng)目上總分的均值為22.700。在科學(xué)素質(zhì),

30、文化素質(zhì)這2個(gè)評(píng)估項(xiàng)目協(xié)方差的均值為0.414，在經(jīng)濟(jì)素質(zhì), 道德素質(zhì)這兩個(gè)項(xiàng)目上總分的均值為0.322。均值極小值極大值范圍極大值/ 極小值方差項(xiàng)數(shù)項(xiàng)的均值部分121.28321.00021.567.5671.027.1612a部分222.70022.33323.067.7331.033.2692b兩部分21.99221.00023.0672.0671.098.8124項(xiàng)方差部分1.575.461.690.2291.496.0262a部分2.595.437.754.3171.726.0502b兩部分.585.437.754.3171.726.0264項(xiàng)之間的協(xié)方差部分 1.414.414.4

31、14.0001.000.0002a折半信度系數(shù)的分析折半信度系數(shù)的分析部分 2.322.322.322.0001.000.0002b兩部分.308.202.414.2112.045.0064項(xiàng)之間的相關(guān)性部分 1.734.734.734.0001.000.0002a部分2.561.561.561.0001.000.0002b兩部分.541.343.734.3912.139.0214a. 這些項(xiàng)為: 科學(xué)素質(zhì), 文化素質(zhì).b. 這些項(xiàng)為: 經(jīng)濟(jì)素質(zhì), 道德素質(zhì).折半信度系數(shù)的分析折半信度系數(shù)的分析1 1、使用目的、使用目的 多重響應(yīng)是指對(duì)同一個(gè)問(wèn)題被調(diào)查者可能有多個(gè)答案，它是調(diào)查研究中十分常見的

32、數(shù)據(jù)形式。2 2、基本原理、基本原理 多重響應(yīng)資料因其特殊性，不方便應(yīng)用傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行研究，利用多重二分法和多重分類法兩種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式可以極大的豐富對(duì)其建模的方法。 多重二分法的分類編碼為為0 0和和1 1，即將每一個(gè)選項(xiàng)拆分為一個(gè)獨(dú)立變量，如果選中的則錄入1 1，沒(méi)有選擇的則錄入為0 0。有多少個(gè)選項(xiàng)則拆分出多少個(gè)變量來(lái)，因此選項(xiàng)異常多的情況下此種方法有點(diǎn)麻煩。10.4 10.4 調(diào)查問(wèn)卷的多重響應(yīng)分析調(diào)查問(wèn)卷的多重響應(yīng)分析10.4.1 10.4.1 多重響應(yīng)分析概述多重響應(yīng)分析概述第一步第一步 ：打開【定義多重響應(yīng)集】 對(duì)話框 選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】【定義多重響應(yīng)集

33、】命令，彈出【定義多重響應(yīng)集】對(duì)話框。第二步：第二步：選擇多重響應(yīng)分析變量 在【定義集】列表框列出所有的需要設(shè)置的變量，其中包括多選題的變量，將候選變量中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量，將其移入【集合中的變量】(集合中的變量)列表框中，選擇進(jìn)入多重響應(yīng)分析的變量。10.4.2 10.4.2 多重響應(yīng)分析的多重響應(yīng)分析的SPSSSPSS操作詳解操作詳解第三步第三步：設(shè)置多重響應(yīng)集 然后在下方的【將變量編碼為】中選擇編碼的方法。 【二分法】為多重二分法，【計(jì)數(shù)值】輸入需要統(tǒng)計(jì)的變量值，例如計(jì)數(shù)值輸入“1”，意思是統(tǒng)計(jì)變量值為1的頻率。 【類別】為多重分類法，【范圍】表示多重分類法的起點(diǎn)值，【到】表示多重分類法

34、的終值。 【標(biāo)簽】為多重二分法或多重分類法的值標(biāo)簽的定義。 【名稱】為輸入該多選題的題目名稱。 在【名稱】中輸入該多選題的題目名稱，在【標(biāo)簽】中輸入分類法的值標(biāo)簽的定義之后，點(diǎn)擊【添加】到【多元響應(yīng)集】，點(diǎn)擊【關(guān)閉】，就設(shè)置好多重響應(yīng)集。第四步：第四步：設(shè)置多重響應(yīng)分析方法 點(diǎn)擊【關(guān)閉】，設(shè)置好多重響應(yīng)集，再選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】命令，可以看到，多出兩個(gè)菜單選項(xiàng)。 選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】【頻率】命令, 彈出【多元響應(yīng)頻率】對(duì)話框?！径嘣憫?yīng)集】：顯示設(shè)置好的多重響應(yīng)集的名稱?！玖斜頌椤浚罕硎緦?duì)選入的多重響應(yīng)集進(jìn)行列表分析。【缺失值】：表示對(duì)缺失值的處理方法。在二分集內(nèi)按

35、 照列表順序排出個(gè)案表示對(duì)多重二分法的變量進(jìn)行缺失值的處理。在類別內(nèi)按照列表排除個(gè)案表示對(duì)多重分類法的變量進(jìn)行缺失值的處理。缺失值處理方法都是將缺失值排除在樣本外進(jìn)行頻率分析。 選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】【交叉表】命令, 進(jìn)入【多元響應(yīng)交叉表】對(duì)話框。 多重響應(yīng)分析的多重響應(yīng)分析的SPSSSPSS操作詳解操作詳解【多元響應(yīng)集】：顯示設(shè)置好的多重響應(yīng)集的名稱。【行】：顯示交叉分析的行變量?！玖小浚猴@示交叉分析的列變量?！緦印浚猴@示交叉分析的分層變量?！径x范圍】：定義行變量、或列表里、或?qū)幼兞康娜≈捣秶??！具x項(xiàng)】：交叉分析的一些選 項(xiàng)，包括單元百分比（行的、 列的、總的）、基于哪種百 分

36、比（基于個(gè)案的、基于響 應(yīng)的）缺失值的處理(基于多 重二分法的變量的、基于多 重分類法的變量的)。1. 實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容 為調(diào)查關(guān)于手機(jī)市場(chǎng)情況，設(shè)計(jì)了一份調(diào)查問(wèn)卷，問(wèn)卷內(nèi)容包括性別，年齡，當(dāng)前使用手機(jī)的品牌，在過(guò)去三年內(nèi)曾經(jīng)使用過(guò)的手機(jī)品牌等。隨機(jī)對(duì)30名路人進(jìn)行了測(cè)試，現(xiàn)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行多重相應(yīng)分析分析。其中品牌1為三星，品牌2為摩托羅拉，品牌3為諾基亞，品牌4為L(zhǎng)G，品牌5為蘋果，品牌6為創(chuàng)維，和其他品牌，使用二分編碼。定義7個(gè)變量，變量名分別為sumsung、MOTO、NOKIA、LG、Apple、Skyworth、other，值標(biāo)簽分別定義為0=“未選”，1=“選中”。定義了性別變量

37、，值標(biāo)簽分別定義為0=“女”，1=“男”。10.2.5 10.2.5 實(shí)例圖文分析實(shí)例圖文分析 手機(jī)市場(chǎng)情況分析手機(jī)市場(chǎng)情況分析實(shí)例內(nèi)容實(shí)例內(nèi)容第一步：第一步：打開對(duì)話框 打開SPSS軟件，選擇菜單欄中的【分析】【多元響應(yīng)】【定義多元響應(yīng)集】命令，彈出【定義多元響應(yīng)集】對(duì)話框。實(shí)例操作實(shí)例操作第二步：第二步：在【定義集】列表框中選擇sumsung、MOTO、NOKIA、LG、Apple、Skyworth、 other進(jìn)入【集合中的 變量】框，在 【將變 量編碼為】選項(xiàng)組中選 擇編碼的方法為【二分 法】，并在【計(jì)數(shù)值】 文本框輸入 “1”，在 【名稱】文本框中輸入 該多選題的題目名稱為 “品牌”

38、。第三步：第三步：?jiǎn)螕?【添加】按 鈕 將 所 選選 項(xiàng) 添 加 到【 多 元 響 應(yīng)集】列表框，然 后 再 單 擊 【 關(guān) 閉 】 按鈕 ， 設(shè) 置 好多重響應(yīng)集。 第四步：第四步：打開多重響應(yīng)頻數(shù)分析對(duì)話框： 選擇菜單欄中的【分析】【多元 響應(yīng)】【頻率】 命令, 進(jìn)入【多元 響應(yīng)頻率】對(duì)話框。 第五步：第五步：多重響應(yīng)頻數(shù)分析的設(shè)置： 將【多元響應(yīng)集】 中的多重響應(yīng)集“品 牌”選入【列表為】 并在【缺失值】選項(xiàng) 組中勾選【在二分集 內(nèi)按照列表順序排出 個(gè)案】復(fù)選框。 第六步：完成操作 單擊【確定】按鈕 操作完成。此時(shí)，軟 件輸出結(jié)果出現(xiàn)在結(jié) 瀏覽窗口中。第六步：第六步：完成操作 最后，單擊

39、【確定】按鈕，操作完成。此時(shí)，軟件輸出結(jié)果出現(xiàn) 在結(jié)果瀏覽窗 口中。（1）案例的摘要 執(zhí)行完上面操作后，在SPSS結(jié)果報(bào)告中首先給出的是案例的摘要，見下表所示。多重響應(yīng)分析的樣本數(shù)據(jù)為20個(gè)，缺失數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為0，整個(gè)多重響應(yīng)分析是基于所有數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行的。個(gè)案有效值缺失總計(jì)N百分比N百分比N百分比$品牌a20100.0%00.0%20100.0%a. 值為1時(shí)制表的二分組.實(shí)例結(jié)果及分析實(shí)例結(jié)果及分析（2）多重響應(yīng)頻數(shù)分析的結(jié)果 在SPSS結(jié)果報(bào)告中給出各個(gè)品牌的頻數(shù)與百分比。當(dāng)前使用三星手機(jī)的人數(shù)為5個(gè)，百分比為25%，其市場(chǎng)占有比例與摩托羅拉的比例一致，當(dāng)前使用蘋果手機(jī)的人數(shù)為2個(gè)，其百分比為10%，這說(shuō)明雖然蘋果手機(jī)比較貴，但現(xiàn)在是比較時(shí)髦的。反應(yīng)個(gè)案的百分比N百分比$品牌asumsung525.0%25.0%MOTO525.0%25.0%NOKIA210.0%10.0%LG420.0%20.0%Apple210.0%10.0%skyworth15.0%5.0%other15.0%5.0%總計(jì)20100.0%100.0