利用SPSS軟件對(duì)量表知識(shí)分享

利用SPSS軟件對(duì)量表進(jìn)行處理(chǔlǐ)分析第一頁(yè)，共39頁(yè)。在獲取原始數(shù)據(jù)后，我們利用SPSS對(duì)量表可以作出三種分析(fēnxī)，即項(xiàng)目分析(fēnxī)、因素分析(fēnxī)和信度分析(fēnxī)。

第二頁(yè)，共39頁(yè)。一、項(xiàng)目分析是找出未達(dá)顯著水準(zhǔn)的題項(xiàng)并把它刪除。它是通過將獲得的原始數(shù)據(jù)求出量表中題項(xiàng)的臨界比率值——CR值來作出判斷項(xiàng)目分析包括區(qū)分度分析和難度分析。在難度分析中,只要知道了正確(zhèngquè)回答該題項(xiàng)的人數(shù)與參加測(cè)驗(yàn)的總?cè)藬?shù),就可以求得難度系數(shù),因此,項(xiàng)目分析主要是區(qū)分度的計(jì)算。第三頁(yè)，共39頁(yè)。區(qū)分度分析的基本原理就是求出問卷每一個(gè)題項(xiàng)的CR值(criticalratio),將CR值未達(dá)到顯著水平的題項(xiàng)刪除或修改。具體方法為:分別求出每個(gè)被試量表所得總分,接著取上下27%為高低分組,各題項(xiàng)進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)來檢測(cè)每題項(xiàng)平均數(shù)的差異情況,如果試題的CR值達(dá)到0.05的顯著性水平,表明本題(běntí)項(xiàng)可鑒別出不同被試的反應(yīng)程度,該題項(xiàng)應(yīng)該保留,反之,則考慮刪除或修改該題項(xiàng),使問卷的質(zhì)量得以提高。第四頁(yè)，共39頁(yè)。區(qū)分度分析包括反向題重新計(jì)分、計(jì)算(jìsuàn)出量表總分、按照總分高低排序、高低分組和用T檢驗(yàn)分析高低分組在題項(xiàng)上的差異這樣幾個(gè)階段。第五頁(yè)，共39頁(yè)。（一）量表中的反向題重新(chóngxīn)計(jì)分量表中經(jīng)常有反向計(jì)分的題項(xiàng),以李克特五級(jí)量表為例,正向題的題項(xiàng)通常是以5、4、3、2、1的方式計(jì)分,而反向題是以1、2、3、4、5的方式計(jì)分。項(xiàng)目分析的第一步就是將題項(xiàng)的計(jì)分方式變?yōu)橐恢隆Ｏ旅嬉砸环蓊}項(xiàng)數(shù)為19,受試者為60的預(yù)試量表為例,首先在SPSS的變量窗口中設(shè)置相應(yīng)的變量,然后在數(shù)據(jù)(shùjù)窗口中輸入數(shù)據(jù)(shùjù),其中第3和第19題為反向題。居民(jūmín)生活質(zhì)量調(diào)查數(shù)據(jù)第六頁(yè)，共39頁(yè)。Spss操作(cāozuò)在SPSS數(shù)據(jù)窗口界面的菜單欄中依次單擊“轉(zhuǎn)換—重新編碼(biānmǎ)為相同變量”,彈出“重新編碼(biānmǎ)到相同的變量中”對(duì)話框,將對(duì)話框左邊變量列表中的3至20選入右邊“數(shù)字變量”框中。單擊“舊值和新值”,按鈕,彈出“重新編碼(biānmǎ)成相同變量:舊值和新值”的對(duì)話窗口,在窗口中重新編碼(biānmǎ)。具體操作為:在左邊“舊值”框中,選取“值”,在后面的空格里填入1,在右邊“新值”框中選取“值”,在后面的空格中填入5,然后單擊“添加”按鈕,接著會(huì)在右邊的“舊→新”下的框內(nèi)出現(xiàn)“1→5”,重復(fù)此操作,分別將1轉(zhuǎn)換為5,2轉(zhuǎn)換為4,3轉(zhuǎn)換為3,4轉(zhuǎn)換為2,5轉(zhuǎn)換為1。第七頁(yè)，共39頁(yè)。第八頁(yè)，共39頁(yè)。第九頁(yè)，共39頁(yè)。（二）計(jì)算(jìsuàn)出量表總分在數(shù)據(jù)窗口菜單欄中單擊“轉(zhuǎn)換—計(jì)算變量”,彈出“計(jì)算變量”對(duì)話窗口。在左邊“目標(biāo)變量”:下面的空格內(nèi)輸入新名稱變量,本例為total。在右邊的函數(shù)組:窗口中選取統(tǒng)計(jì)量—sum函數(shù)進(jìn)入上面(shàngmiɑn)的“數(shù)字表達(dá)式”:空格中并分別輸入各題項(xiàng)(逗號(hào)隔開）。然后單擊OK按鈕,在數(shù)據(jù)窗口中19后面會(huì)新增一個(gè)total變量。第十頁(yè)，共39頁(yè)。第十一頁(yè)，共39頁(yè)。第十二頁(yè)，共39頁(yè)。第十三頁(yè)，共39頁(yè)。（三）按總分高低(gāodī)排序按照總分高低排序(páixù),就是找出高低分組總?cè)藬?shù)27%處的分?jǐn)?shù)。在數(shù)據(jù)窗口菜單欄中單擊“數(shù)據(jù)-排序(páixù)個(gè)案”,在排序(páixù)個(gè)案對(duì)話框中將左邊變量列表中的total變量選入右邊的“排序(páixù)依據(jù)”:下面的空格中,在“排列順序”下的二級(jí)選項(xiàng)框中選取排序(páixù)的方式,先選取“降序”,單擊OK按鈕。在數(shù)據(jù)窗口中按照total變量的分?jǐn)?shù),形成由大到小的排列。將總?cè)藬?shù)乘以27%處的分?jǐn)?shù)記下(本例中共有60名被試,高分組的第16名受試者的分?jǐn)?shù)為72分)。再將按總分由低到高排列,在“排序(páixù)個(gè)案”對(duì)話框中,先單擊“重置”按鈕,將原先的設(shè)置還原。選取“升序”的排序(páixù)方式,單擊OK按鈕。在數(shù)據(jù)窗口中按照total變量的分?jǐn)?shù),形成由小到大的排列。將總?cè)藬?shù)乘以27%處的分?jǐn)?shù)記下(本例中共有60名被試,低分組的第16名受試者的分?jǐn)?shù)為56分)。第十四頁(yè)，共39頁(yè)。第十五頁(yè)，共39頁(yè)。第十六頁(yè)，共39頁(yè)。（四）按總分高低(gāodī)順序分組在數(shù)據(jù)窗口菜單欄中單擊“轉(zhuǎn)換—重新編碼為不同變量”,彈出“重新編碼為其他變量”對(duì)話窗口,將左邊變量窗口中的total變量選入右邊“數(shù)字變量-輸出變量”的空格中,在最右邊“輸出變量”的對(duì)話框內(nèi),“名稱”下面的空格中輸入分組的新變量名,本例為group。單擊“更改”,total→?變?yōu)閠otal→group。單擊“舊值和新值”按鈕,彈出“重新編碼到其他變量：舊值和新值”二級(jí)對(duì)話框。在左邊舊值框中,先選擇“范圍，值到最高”的前面空格內(nèi)輸入高分組限72。在右邊“新值”框中,選取“值”,在后面的空格內(nèi)輸入1,表示(biǎoshì)量表總分在72分以上者為第一組，然后單擊“添加”按鈕。繼續(xù)在左邊“范圍，從最低到值”后面的空格內(nèi)輸入低分組限56。在右邊“值”在后面的空格內(nèi)輸入2,表示(biǎoshì)量表總分在56分以下者為第二組,然后單擊“添加”按鈕。單擊“繼續(xù)”按鈕,回到“重新編碼為其他變量”對(duì)話窗口,單擊“確定”按鈕。在數(shù)據(jù)窗口中就會(huì)新增一個(gè)group的變量,變量的數(shù)值內(nèi)容為高分組1和低分組2。第十七頁(yè)，共39頁(yè)。第十八頁(yè)，共39頁(yè)。第十九頁(yè)，共39頁(yè)。第二十頁(yè)，共39頁(yè)。第二十一頁(yè)，共39頁(yè)。（五）用T檢驗(yàn)分析高低(gāodī)分組在題項(xiàng)上的差異在數(shù)據(jù)窗口菜單欄中單擊分析—比較均值—獨(dú)立樣本T檢驗(yàn),將左邊變量列表中1到19題項(xiàng)選入右邊的檢驗(yàn)變量下面的空格內(nèi)。將左邊變量列表中的group選入右邊分組變量下面的空格內(nèi),單擊定義組按鈕,彈出二級(jí)對(duì)話窗口,在Group1:后面(hòumian)的空格內(nèi)輸入1,在Group2:后面(hòumian)的空格內(nèi)輸入2。單擊“確定”按鈕。第二十二頁(yè)，共39頁(yè)。第二十三頁(yè)，共39頁(yè)。第二十四頁(yè)，共39頁(yè)。如果t值顯著(即sig.的值小于0.05),表明此題具有區(qū)分度,能區(qū)分出不同被試的反應(yīng)程度,該題項(xiàng)應(yīng)予以保留。反之,則區(qū)分度不好(bùhǎo),不能區(qū)分出不同被試的反應(yīng)程度,需要?jiǎng)h除或修改此題。在本例中,我們可以從表輸出的結(jié)果中看到A2（您滿意自己的健康嗎？）、A10（您每天的生活有足夠的精力嗎）、A15（您對(duì)自己從事日常活動(dòng)的能力滿意嗎？）和A16（您滿意自己的工作能力嗎？）的t值不顯著,表明這幾個(gè)題項(xiàng)沒有鑒別度,應(yīng)該刪除或修改。第二十五頁(yè)，共39頁(yè)。二、因素分析目的是在多變量系統(tǒng)中，把多個(gè)很難解釋，而彼此有關(guān)的變量，轉(zhuǎn)化成少數(shù)有概念化意義而彼此獨(dú)立性大的因素，從而分析多個(gè)因素的關(guān)系。在具體(jùtǐ)應(yīng)用時(shí)，大多數(shù)采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。第二十六頁(yè)，共39頁(yè)。利用SPSS對(duì)量表進(jìn)行(jìnxíng)因素分析現(xiàn)要對(duì)遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)者對(duì)教育技術(shù)資源的了解和使用情況進(jìn)行(jìnxíng)了解，設(shè)計(jì)一個(gè)里克特量表，如表：第二十七頁(yè)，共39頁(yè)。（1）選擇“分析-降維“命令，彈出“因子分析”對(duì)話框，將變量“A1”到“A10”選入“變量”框中；點(diǎn)擊描述，選擇“原始分析結(jié)果”與“KMOandBartlett’s的球形度檢驗(yàn)”二項(xiàng)，單擊“繼續(xù)(jìxù)”。（2）設(shè)置對(duì)因素的抽取選項(xiàng)。

單擊“抽取”按鈕，設(shè)置因素抽取方法為“主成份”，選取“相關(guān)性矩陣”、“未旋轉(zhuǎn)的因子解”、“基于特征根”選項(xiàng)，在抽取因素時(shí)限定在特征值大于1者，即SPSS的默認(rèn)選項(xiàng)。單擊“繼續(xù)(jìxù)”按鈕確定。（3）設(shè)置因素旋轉(zhuǎn)選擇“最大方差法”、“旋轉(zhuǎn)解”二項(xiàng)，顯示轉(zhuǎn)軸后的相關(guān)信息。單擊“繼續(xù)(jìxù)”按鈕確定。（4）設(shè)置因子得分，“保存為變量”，方法選默認(rèn)“回歸”。第二十八頁(yè)，共39頁(yè)。結(jié)果(jiēguǒ)分析

（1）KMO及Bartlett’檢驗(yàn)KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取樣適當(dāng)性量數(shù)，當(dāng)KMO值愈大時(shí)，表示變量間的共同因素愈多，愈適合進(jìn)行因素分析，根據(jù)專家(zhuānjiā)Kaiser的觀點(diǎn)，如果KMO的值小于0.5時(shí)，較不宜進(jìn)行因素分析，此處的KMO值為0.766，表示適合因素分析。

從Bartlett’s球形檢驗(yàn)的卡方值為234.438，達(dá)到顯著性，代表母群體的相關(guān)矩陣間有共同因素存在，適合進(jìn)行因素分析。第二十九頁(yè)，共39頁(yè)。（2）共同性所謂共同性，就是個(gè)別變量可以被共同因素解釋的變異量百分比，這個(gè)值是個(gè)別變量與共同因素間多元相關(guān)的平方(píngfāng)。從共同性的大小可以判斷這個(gè)原始變量與共同因素間之關(guān)系程度。第三十頁(yè)，共39頁(yè)。（3）特征值在因素分析的共同因素抽取中，特征值最大的共同因素會(huì)最先被抽取，其次是次大者，最后抽取得共同因素的特征值最小，通常會(huì)接近0（在主成份分析中，有幾個(gè)題項(xiàng)，便有幾個(gè)成份，因而特征值的總和剛好等于變量的總數(shù)）。將每個(gè)共同因素的特征值除以總題數(shù)為此共同因素可以解釋的變異量。因素分析的目的之一，即在因素結(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)單化，希望(xīwàng)以最少的共同因素，能對(duì)總變異量作最大的解釋，因而抽取得因素愈少愈好，但抽取因素的累積解釋的變異量愈大愈好。第三十一頁(yè)，共39頁(yè)。由于(yóuyú)特征值是由大到小排列，所以第一個(gè)共同因素的解釋變異量通常是最大者6.292，其次是第二個(gè)1.709，二者累積的解釋變異量占80%以上。第三十二頁(yè)，共39頁(yè)。（4）旋轉(zhuǎn)成份(chéngfèn)矩陣從圖中可以看出(kànchū)A7、A9、A10為因素一，A2為因素二。A7：電子討論網(wǎng)A9：視頻會(huì)議A10：視聽會(huì)議A2：錄音磁帶第三十三頁(yè)，共39頁(yè)。⒋結(jié)果說明

根據(jù)因素(yīnsù)的特征值和旋轉(zhuǎn)后的因素(yīnsù)矩陣，采用了主成份分析法抽取出2個(gè)因素(yīnsù)作為共同因素(yīnsù)，并使用因素(yīnsù)轉(zhuǎn)軸方法中的方差最大變異法，轉(zhuǎn)軸后去掉了因素(yīnsù)負(fù)荷量小于0.1的的系數(shù)，按照從大到小的順序進(jìn)行排列，使得變量與因素(yīnsù)的關(guān)系豁然明了。第三十四頁(yè)，共39頁(yè)。由因子得分(défēn)系數(shù)矩陣，可以將公因子表示為各變量的線性組合。得到的因子得分(défēn)函數(shù)為第三十五頁(yè)，共39頁(yè)。由因子得分系數(shù)矩陣(jǔzhèn)，可以將公因子表示為各變量的線性組合。得到的因子得分函數(shù)為因子(yīnzǐ)綜合得分第三十六頁(yè)，共39頁(yè)。三、信度分析目的是對(duì)量表的可靠性與有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。如果一個(gè)量表的信度愈高，代表量表愈穩(wěn)定，也就表示受試者在不同時(shí)間測(cè)量得分的一致性，因而又稱“穩(wěn)定系數(shù)”。根據(jù)不同專家的觀點(diǎn)，量表的信度系數(shù)如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。但是對(duì)于可接受的最小信度系數(shù)值是多少，許多專家的看法也不一致，有些專家定為0.8以上，也有的專家定位(dìngwèi)0.7以上。通常認(rèn)為，如果研究者編制的量表的信度過低，如在0.6以下，應(yīng)以重新編制較為適宜。

第三十