2022年利用SPSS进行量表分析.pdf
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1、第五节利用SPSS进行量表分析在第五章调查讨论中,我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用,在本节将介绍利用 SPSS 软件对量表进行处理分析;在猎取原始数据后,我们利用 SPSS对量表可以作出三种分析,即项目分析、因素分析和信度分析;项目分析,目的是找出未达显著水准的题项并把它删除;它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值 CR值来作出判定;通常,量表的制作是要经过专家的设计与 审查,因此,题项一般均具有鉴别度,能够鉴别不同受试者的反应程度;故往往在量表处理 中可以省去这一步;因素分析,目的是在多变量系统中,把多个很难说明,而彼此有关的变量,转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因
2、素,从而分析多个因素的关系;在详细应用时,大多数采纳生成份因素分析”法,它是因素分析中最常使用的方法;信度分析,目的是对量表的牢靠性与有效性进行检验;假如一个量表的信度愈高,代表量表愈稳固;也就表示受试者在不同时间测量得分的一样性,因而又称 稳固系数”;依据不同专家的观点,量表的信度系数假如在 0.9以上,表示量表的信度甚佳;但是对于可接受的最小信度系数值是多少,很多专家的看法也不一样,有些专家定为 0.8以上,也有的专家定位者编制的量表的信度过低,如在 相宜;以上;通常认为,假如讨论0.6以下,应以重新编制较为在本节中,主要介绍利用 SPSS软件对量表进行因素分析;一、因素分析基本原理因素分
3、析是通过求出量表的 结构效度”来对量表中因素关系作出判定;在多变量关系中,变量间线性组合对表现或说明每个层面变异数特别有用,主成份分析主要目的即在此;变量的第一 个线性组合可以说明最大的变异量,排除前述层次,其次个线性组合可以说明次大的变异量,最 终一个成份所能说明总变异量的部份会较少;主成份数据分析中,以较少成份说明原始变量变异量较大部份;成份变异量通常用 特点值”表示,有时也称 特性本质”或 常在本质”;因素分析是一种潜在结构分析法,其模式理论中,假 定每个指针(外在变量或称题项)均由两部分所构成,一为 奘同因素”、一为 睢独因素”;共同 因素的数目会比指针数(原始变量数)仍少,而每个指针
4、或原始变量皆有一个唯独因素,亦即一 份量表共有n个题项数,就会有 n个唯独因素:唯独因素性质有两个假定:(1)全部的唯独因素彼此间没有相关;(2)全部的唯独因素与全部的共同因素间也没有相关;至于全部共同因素间彼此的关系,可能有相关或可能皆没有相关;在直交转轴状态下,全部 的共同因素间彼此没有相关;在斜交转轴情形下,全部的共同因素间彼此就有相关;因素分析最常用的理论模式如下:Zi FiFi+aFz+a13r3+amFm+Ui其中(1)Zi为第i个变量的标准化分数;(2)Fm为共同因素;(3)m为全部变量共同因素的数目;(4)5为变量&的唯独因素(5)a皿为因素负荷量;因素分析的抱负情形,在于个别
5、因素负荷量为不是很大就是很小,这样每个变量才能与较少的共同因素产生亲密关联,假如想要以最少的共同因素数来说明变量间的关系程度,就叫彼此间或与共同因素间就不能有关联存在;-所谓的因素负荷量,是因素结构中原始变量与因素分析时抽取出共同因素的相关;在因素分析中,有两个重要指针:一为 类同性”,二为 特点值”;1所谓共同性,就是每个变量在每个共同因素之负荷量的平方总和(-横列中全部因素-负荷量的平方和),也就是个别变量可以被共同因素说明的变异量百分比,这个值是 个别变量与共同因素间多元相关的平方;从共同性的大小可以判定这个原始变量与共同因素间之关系程度;而各变量的唯独因素大小 就是1减掉该变量共同性的
6、值;(在主成份分析中,有多少个原始变量便有多少个成份,所以共 同性会等于1,没有唯独因素);-;所谓特力、值,是每个变量在某=共同因索之因素负荷量的平力总和始终行全部因素负荷量的平方和);在因素分析的共同因素抽取中,特点值最大的共同因素会最先被抽取,其次是次大者,最终抽取得共同因素的特点值最小,通常会接近 0(在主成份分析中,有几个题项,便有几个成份,因而特点值的总和刚好等于变量的总数);将每个共同因素的特点值除以总题数,为此共同因素 可以说明的变异量,因素分析的目的之一,即在因素结构的简洁化,期望以最少的共同因素,能 对总变异量作最大的说明,因而抽取得因素愈少愈好,但抽取因素的累积说明的变异
7、量愈大愈好;我们通过个例子说明如何利用 SPSS软件对量表进行分析;.、利用SPSS对量表进行因素分析【例6-9】现要对远程学习者对训练技术资源的明白和使用情形进行明白,设计一个里克特量表,如表6-27所示;W6-27近理学习看N料前技术费婷的了解加使用向题&项从未使用很少使用苜时使用姓索使用总是使用I2345A1电脑A2录音及带A3录像带A4用上资料AS校园刖斑因恃网M电子的牛A7电子过论沏MCA1量件A9在颐会议AI0视听会议将该量表发放给20人回答,假设回收后的原始数据如表 6-28所示寰 A23、通目海号、AIA2A3AAA5A6A7ASMAIO011551111i1102255222
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