SPSS教程帶圖信分析chenxy

1、簡(jiǎn)單教程 07 1. 相關(guān)配套數(shù)據(jù) 已經(jīng) 上傳百度文庫(kù)：2. 配套軟件 SPSS 17.0 已經(jīng)上傳百度文庫(kù)；百度文庫(kù)搜索“SPSS簡(jiǎn)單教程配套數(shù)據(jù)及軟件_chenxy”百度云盤(pán)鏈接9. 信度分析29.1 重測(cè)信度39.2 復(fù)本信度59.3 內(nèi)部一致性信度59.4 分半信度89. 信度分析信度 是指測(cè)量的一致性。信度本身與測(cè)量所得結(jié)果正確與否無(wú)關(guān)，它的功能在于檢驗(yàn)測(cè)量本身是否穩(wěn)定。制作完成一份量表或問(wèn)卷后，首先應(yīng)該對(duì)該量表進(jìn)行信度分析，以確保其可靠性和穩(wěn)定性，以免影響問(wèn)卷內(nèi)容分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。1、誤差公理 誤差(error)是指對(duì)事物某一特征的度量值偏離真實(shí)值的部分，即測(cè)定值與真實(shí)值之差，樣本

2、統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)之差。 誤差公理：實(shí)驗(yàn)結(jié)果都會(huì)有誤差，誤差自始至終存在于一切科學(xué)實(shí)驗(yàn)的過(guò)程之中2、誤差的種類：1）隨機(jī)誤差包括隨機(jī)測(cè)量誤差和抽樣誤差隨機(jī)測(cè)量誤差：沒(méi)有固定的傾向，可使多次觀測(cè)結(jié)果有大有小。抽樣誤差：由于抽樣造成的樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)之間的差別。2）系統(tǒng)誤差：是由于偏倚（使研究結(jié)果按照一個(gè)方向偏離總體）產(chǎn)生的錯(cuò)誤結(jié)果，可校正和消除。 3）過(guò)失誤差（gross error)是由于科研設(shè)計(jì)錯(cuò)誤或?qū)嶒?yàn)者的主觀片面、粗心大意引起的誤差。 信度主要是指問(wèn)卷是否精準(zhǔn)(precision)。信度分析涉及了問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)結(jié)果的一致性和穩(wěn)定性，其目的是如何控制和減少隨機(jī)誤差。信度是用估計(jì)測(cè)量誤差大小的尺度

3、，來(lái)說(shuō)明問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)結(jié)果中測(cè)量誤差所占的比率。 信度可定義為真實(shí)分?jǐn)?shù)(true score)的方差與測(cè)驗(yàn)實(shí)得分?jǐn)?shù)(observed score) 的方差之比，當(dāng)實(shí)得分?jǐn)?shù)變異可以全部由真實(shí)分?jǐn)?shù)的變異解釋時(shí)，測(cè)驗(yàn)誤差就是0，這時(shí)問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)的信度為1。 調(diào)查問(wèn)卷的信度包含兩層含義： 一是相同的個(gè)體在不同時(shí)間，以相同的問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)，或以復(fù)本測(cè)驗(yàn)，或在不同的情景下測(cè)驗(yàn)，是否能得到相同的結(jié)果，即問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)結(jié)果是否隨時(shí)間和地點(diǎn)等因素而變化； 二是能否減少隨機(jī)誤差對(duì)問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)結(jié)果的影響，從而能夠反映問(wèn)卷所要測(cè)量的真實(shí)情況，即問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)結(jié)果是否具有穩(wěn)定性、可靠性和可預(yù)測(cè)性。一個(gè)好的問(wèn)卷必須是穩(wěn)定可靠的，且多次問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)結(jié)果應(yīng)前后

4、一致。信度的分類：信度研究的是問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)結(jié)果的可靠性與穩(wěn)定性，可以從不同的角度來(lái)評(píng)價(jià)：（1）在相同條件下所得問(wèn)卷測(cè)驗(yàn)結(jié)果的一致程度；（2）不同研究者用同一種問(wèn)卷同時(shí)測(cè)驗(yàn)所得結(jié)果的一致程度；（3）同一研究者用同一種問(wèn)卷在不同時(shí)間內(nèi)測(cè)驗(yàn)所得結(jié)果的一致程度。信度主要分為四大類：重測(cè)信度(Test-retest Reliability) 復(fù)本信度(Alternate-form Reliability)內(nèi)部一致性信度(Internal Consistency Reliability) 評(píng)分者信度(Scorer Reliability)9.1 重測(cè)信度操作步驟 1：（ 數(shù)據(jù)文件見(jiàn) 20160107_信度分析

5、_重測(cè)信度 ）定義變量，錄入相應(yīng)數(shù)據(jù)如數(shù)據(jù)界面所示共計(jì) 8 個(gè)觀測(cè)變量 累計(jì)調(diào)查兩次 共計(jì)16個(gè)變量Transform - computer variable 生成兩個(gè)新變量 total1 total2分別代表1,2兩次每次調(diào)查中每個(gè)樣本（每行數(shù)據(jù)）8個(gè)變量的總和生成兩個(gè)新變量 total2 total1 累計(jì)16+2=18個(gè)變量調(diào)節(jié) total1 使之位于第9個(gè)變量位置 便于后期操作操作步驟 2：Analyze -Correlate - Bivariate 添加除序號(hào)外所有變量點(diǎn)擊 Paste 將 with 加在 前9 后9 個(gè)變量之間 觀察對(duì)角線元素，表示每一個(gè)變量 兩次測(cè)試結(jié)果的相關(guān)系數(shù)

6、以及假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果P值由表格數(shù)據(jù)可知 第一次調(diào)查和第二次調(diào)查數(shù)據(jù)各變量的相關(guān)系數(shù)為 . （對(duì)角線上數(shù)據(jù)） 提出假設(shè)（略） 且第一次調(diào)查和第二次調(diào)查的假設(shè)檢驗(yàn)P值均0.05 ,故拒絕原假設(shè)H0，有95%認(rèn)為的把 握認(rèn)為兩次測(cè)試結(jié)果各變量是相關(guān)的，通過(guò)相關(guān)系數(shù)異于0 的系數(shù)檢驗(yàn)由此表明該樣本數(shù)據(jù)是信度好的9.2 復(fù)本信度（與重測(cè)信度基本一致）9.3 內(nèi)部一致性信度克隆巴赫信度系數(shù)低信度：0.35, 中信度： 0.350.70,高信度： 0.70 Scale - Reliability Analysis點(diǎn)擊 Statistics 勾選 scale if item deletedContinue -OK

7、 輸出結(jié)果如下 ： 克隆巴赫信度系數(shù) = 0.790表 item-Total Statistics 中數(shù)據(jù)顯示剔出某個(gè)變量后，整體信度的改變情況由表格數(shù)據(jù)可知，提出變量（支配性）后，整體數(shù)據(jù)信度提高，故剔除支配性，繼續(xù)做同樣的操作剔除 支配性 變量后此時(shí) 克隆巴赫信度系數(shù) = 0.802表格item-Total Statistics中，剔除健壯性變量，仍然能提高數(shù)據(jù)整體信度水平，故繼續(xù)剔除健壯性后 繼續(xù)做剩下變量的內(nèi)在一致性檢驗(yàn)由上表可知，由于不斷剔除其他變量，此時(shí)克隆巴赫信度系數(shù) 達(dá)到0.85 以上，Cronbachs 值皆達(dá)0.85以上，表明問(wèn)卷信度良好。9.4 分半信度 Kendall和諧系數(shù)常用于考察評(píng)分者信度。所謂評(píng)分者信度（Scorer Reliability），指多個(gè)評(píng)分者給同一批人進(jìn)行評(píng)分的一致性程度。操作步驟 1： （）Analyze- Nonparametric tests -K Rela