商業(yè)研究方法3

1、管理研究方法管理研究方法三、管理研究分析方法三、管理研究分析方法2研究流程研究流程觀察：確觀察：確認(rèn)寬泛的認(rèn)寬泛的研究范圍研究范圍初步資料搜初步資料搜集：訪談、集：訪談、文獻(xiàn)調(diào)查文獻(xiàn)調(diào)查問題界定：問題界定：描述研究描述研究理論框架：理論框架：清楚辯識(shí)和清楚辯識(shí)和歸類變量歸類變量衍生假設(shè)衍生假設(shè)科學(xué)科學(xué)研究研究設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)資料搜集、資料搜集、分析與解分析與解釋釋推論：假設(shè)是否推論：假設(shè)是否被驗(yàn)證？研究問被驗(yàn)證？研究問題是否得到解答？題是否得到解答？否否是是撰寫報(bào)告撰寫報(bào)告提出報(bào)告提出報(bào)告做出管理決策做出管理決策3數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)分析流程資料審核資料審核資料編碼資料編碼數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理

2、資料的錄入資料的錄入與整理與整理變量集中變量集中和離散趨和離散趨勢(shì)的描述勢(shì)的描述描述統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)信度分析信度分析效度分析效度分析信度和效信度和效度檢驗(yàn)度檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)控制檢實(shí)驗(yàn)控制檢驗(yàn)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)中介效應(yīng)檢驗(yàn)中介效應(yīng)檢驗(yàn)調(diào)節(jié)、中介效調(diào)節(jié)、中介效應(yīng)的檢驗(yàn)應(yīng)的檢驗(yàn)T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)方差分析方差分析相關(guān)分析相關(guān)分析回歸分析回歸分析假設(shè)檢驗(yàn)常用的假設(shè)檢驗(yàn)常用的統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法實(shí)驗(yàn)？實(shí)驗(yàn)？否否是是4管理研究分析方法管理研究分析方法常用的統(tǒng)計(jì)方法常用的統(tǒng)計(jì)方法因子分析（效度分析）和信度分析因子分析（效度分析）和信度分析描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析資料的錄入與整理資料的錄入與整理中介和調(diào)節(jié)效應(yīng)的

3、檢驗(yàn)中介和調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)研究報(bào)告研究報(bào)告5資料的錄入與整理資料的錄入與整理1.1. 資料的審核資料的審核2.2. 資料的編碼資料的編碼3.3. 數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)錄入4.4. 數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理6資料的錄入與整理資料的錄入與整理1 1資料的審核資料的審核v 指研究者對(duì)問卷進(jìn)行初步的審閱，剔除錯(cuò)填、亂填和嚴(yán)重指研究者對(duì)問卷進(jìn)行初步的審閱，剔除錯(cuò)填、亂填和嚴(yán)重缺答的廢卷。其目的是使得原始資料具有較好的準(zhǔn)確性、缺答的廢卷。其目的是使得原始資料具有較好的準(zhǔn)確性、完整性和真實(shí)性，從而為后續(xù)資料錄入與統(tǒng)計(jì)分析打下良完整性和真實(shí)性，從而為后續(xù)資料錄入與統(tǒng)計(jì)分析打下良好的基礎(chǔ)。好的基礎(chǔ)。v 資料的審核工作包含兩方面的

4、內(nèi)容：一是檢查問卷中的問資料的審核工作包含兩方面的內(nèi)容：一是檢查問卷中的問題；二是重新向被試核實(shí)。題；二是重新向被試核實(shí)。 v 審核的方法審核的方法 實(shí)地審核：實(shí)地審核：指審核工作和收集工作同步進(jìn)行，邊收集邊審核，也指審核工作和收集工作同步進(jìn)行，邊收集邊審核，也叫收集審核。叫收集審核。 系統(tǒng)審核：系統(tǒng)審核：指在收集資料后集中時(shí)間審核。指在收集資料后集中時(shí)間審核。 多次審核：多次審核：指對(duì)重要資料進(jìn)行反復(fù)的各種形式的審核。指對(duì)重要資料進(jìn)行反復(fù)的各種形式的審核。7資料的錄入與整理資料的錄入與整理2 2資料的編碼資料的編碼v 編碼編碼：對(duì)問卷中的每一個(gè)問題、每一個(gè)答案編定一個(gè)唯一：對(duì)問卷中的每一個(gè)問

5、題、每一個(gè)答案編定一個(gè)唯一的數(shù)字，并以此為依據(jù)對(duì)問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。的數(shù)字，并以此為依據(jù)對(duì)問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。v 對(duì)于對(duì)于具有方向性的題項(xiàng)具有方向性的題項(xiàng)，編碼時(shí)要特別注意它的方向性。，編碼時(shí)要特別注意它的方向性。即：即：反向題在數(shù)據(jù)分析之前應(yīng)該反向計(jì)分反向題在數(shù)據(jù)分析之前應(yīng)該反向計(jì)分。v 無回答（漏填）題項(xiàng)的編碼使用系統(tǒng)默認(rèn)值，以無回答（漏填）題項(xiàng)的編碼使用系統(tǒng)默認(rèn)值，以“.”.”表示。表示。v “不知道不知道”答案的編碼常為答案的編碼常為9、99或或999。v 單選題的編碼比較簡單，應(yīng)特別注意多選題（包括多項(xiàng)限單選題的編碼比較簡單，應(yīng)特別注意多選題（包括多項(xiàng)限選題、多項(xiàng)排序題、多項(xiàng)任選題）的編

6、碼。選題、多項(xiàng)排序題、多項(xiàng)任選題）的編碼。8v例如：例如：工作動(dòng)機(jī)工作動(dòng)機(jī)的測量問卷：的測量問卷：基本信息：基本信息： 性別：性別：男男 女女 年齡年齡_歲歲 非常不同意非常不同意 不同意不同意 無所謂無所謂 同意同意 非常同意非常同意我的工作非常有趣：我的工作非常有趣： 我并非整天都全神貫注于我的工作我并非整天都全神貫注于我的工作： 生活中沒有工作將是乏味的：生活中沒有工作將是乏味的： 1 1男，男，0 0女女以填答的實(shí)際年以填答的實(shí)際年齡為準(zhǔn)齡為準(zhǔn)該問題應(yīng)反向計(jì)分該問題應(yīng)反向計(jì)分編號(hào)編號(hào)性別性別年齡年齡工作動(dòng)機(jī)工作動(dòng)機(jī)1 1工作動(dòng)機(jī)工作動(dòng)機(jī)2 2工作動(dòng)機(jī)工作動(dòng)機(jī)3 31 11 136365

7、 52 24 42 2.45452 24 41 11 2 3 4 51 2 3 4 5例：單選題的編碼例：單選題的編碼無回答無回答9例：多項(xiàng)限選、多項(xiàng)排序題項(xiàng)的編碼例：多項(xiàng)限選、多項(xiàng)排序題項(xiàng)的編碼6 6、以下哪些為您的擇偶條件（、以下哪些為您的擇偶條件（限選限選3 3項(xiàng)項(xiàng)）：）：（1 1）相貌）相貌 （2 2）文化水準(zhǔn)）文化水準(zhǔn) （3 3）氣質(zhì)風(fēng)度）氣質(zhì)風(fēng)度 （4 4）志同道合）志同道合（5 5）人品）人品 （6 6）家庭條件）家庭條件 （7 7）個(gè)人收入）個(gè)人收入 （8 8）其他）其他被試編號(hào)被試編號(hào)擇偶條件擇偶條件1 1擇偶條件擇偶條件2 2擇偶條件擇偶條件3 31 11 13 35 52

8、 22 24 47 73 32 25 56 6v多項(xiàng)限選多項(xiàng)限選和和多項(xiàng)排序多項(xiàng)排序式的編碼：式的編碼：要求被試選幾項(xiàng)或排序要求被試選幾項(xiàng)或排序幾項(xiàng)，就編幾個(gè)碼，在幾項(xiàng)，就編幾個(gè)碼，在SPSSSPSS錄入時(shí)就有多少列錄入時(shí)就有多少列。10例：多選任選題項(xiàng)的編碼例：多選任選題項(xiàng)的編碼v多項(xiàng)任選題可采用多重二分法進(jìn)行編碼。多項(xiàng)任選題可采用多重二分法進(jìn)行編碼。每個(gè)答案都編每個(gè)答案都編一個(gè)碼，故一個(gè)碼，故有多少個(gè)選項(xiàng)，在有多少個(gè)選項(xiàng)，在SPSSSPSS中就有多少列。中就有多少列。如果被如果被試選擇該答案則編碼為試選擇該答案則編碼為1 1，被試未選擇該答案則編碼為，被試未選擇該答案則編碼為0 0。 被試

9、被試編號(hào)編號(hào)交通條件交通條件促銷活動(dòng)促銷活動(dòng)購物環(huán)境購物環(huán)境服務(wù)質(zhì)量服務(wù)質(zhì)量其它其它1 11 11 10 00 00 02 21 10 01 11 10 03 31 11 11 11 11 1 8 8、 你在選擇商場購物時(shí)，關(guān)注以下哪些因素你在選擇商場購物時(shí)，關(guān)注以下哪些因素： （可任選）（可任選） （1 1）交通條件）交通條件 （2 2）促銷活動(dòng)）促銷活動(dòng) （3 3）購物環(huán)境）購物環(huán)境 （4 4）服務(wù)質(zhì)量）服務(wù)質(zhì)量 （5 5）其它）其它11資料的錄入與整理資料的錄入與整理3 3數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)錄入v 安裝安裝SPSS軟件：軟件：v 用戶信息中輸入自己的名字，在用戶信息中輸入自己的名字，在seri

10、al中輸入中輸入“12345”v 選擇個(gè)人安裝選擇個(gè)人安裝v 在在license codes中輸入中輸入“30001359390”，點(diǎn)擊，點(diǎn)擊update，再輸入再輸入“30001374190”，再點(diǎn)擊，再點(diǎn)擊updatev 程序安裝完畢后，將安裝盤中程序安裝完畢后，將安裝盤中crack目錄下的目錄下的lservrc文件文件復(fù)制到安裝目錄下復(fù)制到安裝目錄下12Name變量名變量名輸入每個(gè)變量的名稱，可以是字母，也可以是漢字輸入每個(gè)變量的名稱，可以是字母，也可以是漢字Type變量類型變量類型數(shù)字型、逗號(hào)型、句點(diǎn)型、科學(xué)計(jì)數(shù)法、日期型、美數(shù)字型、逗號(hào)型、句點(diǎn)型、科學(xué)計(jì)數(shù)法、日期型、美元型、自定義貨

11、幣型、字符型元型、自定義貨幣型、字符型Width變量長度變量長度默認(rèn)默認(rèn)8 8位英文字符或數(shù)字位英文字符或數(shù)字Decimals小數(shù)位數(shù)小數(shù)位數(shù)默認(rèn)默認(rèn)2 2位。整數(shù)變量可定義為位。整數(shù)變量可定義為0 0Label標(biāo)簽標(biāo)簽對(duì)變量名稱的詳細(xì)說明對(duì)變量名稱的詳細(xì)說明Values變量值變量值賦予變量中每個(gè)變量值的具體含義，適用于定類測量賦予變量中每個(gè)變量值的具體含義，適用于定類測量的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)Missing定義缺失值定義缺失值不愿回答或其他原因?qū)е氯笔У臄?shù)據(jù)，在分析時(shí)系統(tǒng)不愿回答或其他原因?qū)е氯笔У臄?shù)據(jù)，在分析時(shí)系統(tǒng)默認(rèn)為自動(dòng)剔除包含缺失值的樣本默認(rèn)為自動(dòng)剔除包含缺失值的樣本Columns列寬列寬數(shù)據(jù)

12、所占字符寬度，默認(rèn)數(shù)據(jù)所占字符寬度，默認(rèn)8 8位位Align對(duì)齊格式對(duì)齊格式默認(rèn)向右對(duì)齊默認(rèn)向右對(duì)齊Measure變量類型變量類型默認(rèn)默認(rèn)Scale：定距變量和定比變量：定距變量和定比變量Ordinal：定序變量：定序變量Nominal：定類變量：定類變量資料的錄入與整理資料的錄入與整理3 3數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)錄入先在先在SPSS中定義好變量，中定義好變量，再錄入數(shù)據(jù)！再錄入數(shù)據(jù)！13v例如：例如：工作動(dòng)機(jī)工作動(dòng)機(jī)的測量問卷：的測量問卷：基本信息：基本信息： 性別：性別：男男 女女 年齡年齡_36_歲歲 非常不同意非常不同意 不同意不同意 無所謂無所謂 同意同意 非常同意非常同意我的工作非常有趣：我

13、的工作非常有趣： 我并非整天都全神貫注于我的工作我并非整天都全神貫注于我的工作： 生活中沒有工作將是乏味的：生活中沒有工作將是乏味的： 1 1男，男，0 0女女以填答的實(shí)際年以填答的實(shí)際年齡為準(zhǔn)齡為準(zhǔn)1 2 3 4 51 2 3 4 5例：數(shù)據(jù)錄入例：數(shù)據(jù)錄入 14例：反向計(jì)分例：反向計(jì)分v 操作方法：操作方法：Transform Record into same variablesv 在在variables框中選入要反向計(jì)分的題項(xiàng)框中選入要反向計(jì)分的題項(xiàng)v 點(diǎn)點(diǎn)“old and new values”。v 上例的轉(zhuǎn)化方法為：在上例的轉(zhuǎn)化方法為：在old value里輸入里輸入1，new va

14、lue里輸里輸入入5，點(diǎn)，點(diǎn)Add；然后在在；然后在在old value里輸入里輸入2，new value里里輸入輸入4，點(diǎn)，點(diǎn)Add.依此類推，直到所有的分值都在依此類推，直到所有的分值都在old new框里出現(xiàn)?？蚶锍霈F(xiàn)。15例：反向計(jì)分例：反向計(jì)分v 操作方法：操作方法：Transform Record into same variablesv 在在variables框中選入要反向計(jì)分的題項(xiàng)框中選入要反向計(jì)分的題項(xiàng)v 點(diǎn)點(diǎn)“old and new values”。v 上例的轉(zhuǎn)化方法為：在上例的轉(zhuǎn)化方法為：在old value里輸入里輸入1，new value里輸入里輸入5，點(diǎn)，點(diǎn)Add；

15、然后在在；然后在在old value里輸入里輸入2，new value里輸入里輸入4，點(diǎn)，點(diǎn)Add.依依此類推，直到所有的分值都在此類推，直到所有的分值都在old new框里出現(xiàn)。框里出現(xiàn)。反向計(jì)分后，原反向計(jì)分后，原來的來的2 2變成了變成了4 416資料的錄入與整理資料的錄入與整理4 4數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理v 有效范圍清理：有效范圍清理：當(dāng)數(shù)據(jù)中的數(shù)字超出了數(shù)據(jù)編碼范圍時(shí)，當(dāng)數(shù)據(jù)中的數(shù)字超出了數(shù)據(jù)編碼范圍時(shí)，則這個(gè)數(shù)字一定是錯(cuò)誤的。則這個(gè)數(shù)字一定是錯(cuò)誤的。v 邏輯一致性清理：邏輯一致性清理：依據(jù)問卷中的題項(xiàng)相互之間內(nèi)在的邏輯依據(jù)問卷中的題項(xiàng)相互之間內(nèi)在的邏輯聯(lián)系，來檢查前后數(shù)據(jù)之間的合理性。聯(lián)

16、系，來檢查前后數(shù)據(jù)之間的合理性。v 數(shù)據(jù)質(zhì)量抽查：數(shù)據(jù)質(zhì)量抽查：盡管采取了上述兩種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，盡管采取了上述兩種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，但仍會(huì)有一些錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)無法查出來。采用隨機(jī)抽樣的方但仍會(huì)有一些錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)無法查出來。采用隨機(jī)抽樣的方法，從全部樣本的中抽取一部分樣本與原始問卷進(jìn)行比對(duì)。法，從全部樣本的中抽取一部分樣本與原始問卷進(jìn)行比對(duì)。這就要求我們必須對(duì)原始問卷進(jìn)行編號(hào)，通過問卷編號(hào)與這就要求我們必須對(duì)原始問卷進(jìn)行編號(hào)，通過問卷編號(hào)與數(shù)據(jù)樣本的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，找到原始問卷。數(shù)據(jù)樣本的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，找到原始問卷。用比對(duì)結(jié)果，用比對(duì)結(jié)果，來估計(jì)和評(píng)價(jià)全部數(shù)據(jù)的質(zhì)量。來估計(jì)和評(píng)價(jià)全部數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

17、17例：有效范圍、邏輯一致性清理例：有效范圍、邏輯一致性清理例：例：1.1.您是否為獨(dú)生子女？您是否為獨(dú)生子女？ 是是 否否 （1=1=是；是；0=0=否）否）如果：在如果：在SPSSSPSS文件中出現(xiàn)了數(shù)字文件中出現(xiàn)了數(shù)字2 2 超出了有效范圍超出了有效范圍 2. 2.您有幾個(gè)兄弟姐妹？您有幾個(gè)兄弟姐妹？ 0 0個(gè)個(gè) 1-21-2個(gè)個(gè) 3 3個(gè)及以上個(gè)及以上邏輯矛盾邏輯矛盾v用用SPSS軟件進(jìn)行頻數(shù)分析軟件進(jìn)行頻數(shù)分析(frequencies) ) ，可以很快查，可以很快查到哪個(gè)題項(xiàng)超過有效范圍。到哪個(gè)題項(xiàng)超過有效范圍。v 如果一份問卷中錯(cuò)答的題項(xiàng)不止一兩處，則可考慮將這個(gè)如果一份問卷中錯(cuò)答

18、的題項(xiàng)不止一兩處，則可考慮將這個(gè)樣本的全部數(shù)據(jù)刪除，作為廢卷處理。樣本的全部數(shù)據(jù)刪除，作為廢卷處理。18SPSSSPSS數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理v 頻數(shù)分析頻數(shù)分析 Analyze Descriptive Statistics Frequenciesv Compute：通過數(shù)學(xué)計(jì)算生成新變量：通過數(shù)學(xué)計(jì)算生成新變量 例：計(jì)算兩個(gè)班語文和數(shù)學(xué)的平均成績例：計(jì)算兩個(gè)班語文和數(shù)學(xué)的平均成績 Transform Compute 在在Target Variable中輸入中輸入“平均成績平均成績”，在，在Numeric Expression中輸入數(shù)學(xué)表達(dá)式：中輸入數(shù)學(xué)表達(dá)式：語文成績數(shù)學(xué)成績語文成績數(shù)學(xué)成績/2。

19、 數(shù)學(xué)表達(dá)式的輸入可以利用窗口左邊列出的變量名稱與窗口中間列數(shù)學(xué)表達(dá)式的輸入可以利用窗口左邊列出的變量名稱與窗口中間列出的軟鍵盤輸入。出的軟鍵盤輸入。學(xué)生成績學(xué)生成績.sav19SPSSSPSS數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理學(xué)生成績學(xué)生成績.sav計(jì)算平均數(shù)：計(jì)算平均數(shù)： Transform Compute20SPSSSPSS數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理vRecode: 對(duì)已有變量值重新編碼對(duì)已有變量值重新編碼 Transform Recode Into Different Variables 例：成績變?yōu)槌煽兌卫撼煽冏優(yōu)槌煽兌?平均成績平均成績 成績段，點(diǎn)成績段，點(diǎn)Change 定義定義Old and New Va

20、lues： 左邊窗口選左邊窗口選6070，在右邊窗口輸入在右邊窗口輸入“及格及格”，并選，并選“output variables are strings”，點(diǎn)，點(diǎn)Add； 以此類推，輸入：以此類推，輸入：70.185良好；良好；85.1分以上優(yōu)秀分以上優(yōu)秀 Continue OK學(xué)生成績學(xué)生成績.sav21SPSSSPSS數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理vRecode: 對(duì)已有變量值重新編碼對(duì)已有變量值重新編碼 Transform Recode Into Different Variables 例：成績變?yōu)槌煽兌卫撼煽冏優(yōu)槌煽兌?平均成績平均成績 成績段，點(diǎn)成績段，點(diǎn)Change 定義定義Old and N

21、ew Values： 左邊窗口選左邊窗口選6070，在右邊窗口輸入在右邊窗口輸入“及格及格”，并選，并選“output variables are strings”，點(diǎn)，點(diǎn)Add； 以此類推，輸入：以此類推，輸入：70.185良好；良好；85.1分以上優(yōu)秀分以上優(yōu)秀 Continue OK學(xué)生成績學(xué)生成績.sav22數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)分析流程資料審核資料審核資料編碼資料編碼數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理資料的錄入資料的錄入與整理與整理變量集中變量集中和離散趨和離散趨勢(shì)的描述勢(shì)的描述描述統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)信度分析信度分析效度分析效度分析信度和效信度和效度檢驗(yàn)度檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)控制檢實(shí)驗(yàn)控制檢驗(yàn)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)調(diào)節(jié)效

22、應(yīng)檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)中介效應(yīng)檢驗(yàn)中介效應(yīng)檢驗(yàn)調(diào)節(jié)、中介效調(diào)節(jié)、中介效應(yīng)的檢驗(yàn)應(yīng)的檢驗(yàn)T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)方差分析方差分析相關(guān)分析相關(guān)分析回歸分析回歸分析假設(shè)檢驗(yàn)常用的假設(shè)檢驗(yàn)常用的統(tǒng)計(jì)方法統(tǒng)計(jì)方法實(shí)驗(yàn)？實(shí)驗(yàn)？否否是是23管理研究分析方法管理研究分析方法常用的統(tǒng)計(jì)方法常用的統(tǒng)計(jì)方法因子分析（效度分析）和信度分析因子分析（效度分析）和信度分析描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析資料的錄入與整理資料的錄入與整理中介和調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)中介和調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)研究報(bào)告研究報(bào)告24描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析v 對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分析通常是從變量的描述統(tǒng)計(jì)分析入手的。通過變量對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分析通常是從變量的描述統(tǒng)計(jì)分析入手的。通過變量

23、的描述統(tǒng)計(jì)分析，能夠掌握和了解樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征和總體分布形的描述統(tǒng)計(jì)分析，能夠掌握和了解樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征和總體分布形態(tài)，對(duì)于進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析，將起到重要的指導(dǎo)和參考作用。態(tài)，對(duì)于進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析，將起到重要的指導(dǎo)和參考作用。數(shù)值計(jì)算數(shù)值計(jì)算n 計(jì)算常見的描述統(tǒng)計(jì)量的值，通過數(shù)值來準(zhǔn)確反映樣本數(shù)計(jì)算常見的描述統(tǒng)計(jì)量的值，通過數(shù)值來準(zhǔn)確反映樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征。據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征。圖形繪制圖形繪制n 繪制常見的統(tǒng)計(jì)圖形，通過圖形來直觀展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特繪制常見的統(tǒng)計(jì)圖形，通過圖形來直觀展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，比較數(shù)據(jù)分布的異同。點(diǎn)，比較數(shù)據(jù)分布的異同。通常數(shù)值計(jì)算和圖形繪制是混合使用的，兩者相輔相成。通常數(shù)值計(jì)

24、算和圖形繪制是混合使用的，兩者相輔相成。25v Frequencies：頻數(shù)分析，描述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的總體分布特征；頻數(shù)分析，描述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的總體分布特征；v Descriptive：描述統(tǒng)計(jì)量，對(duì)單變量計(jì)算基本的描述統(tǒng)計(jì)量；描述統(tǒng)計(jì)量，對(duì)單變量計(jì)算基本的描述統(tǒng)計(jì)量；v Explore：探索性分析，考察數(shù)據(jù)中遠(yuǎn)離總體分布的邊緣樣本取值；考察變量探索性分析，考察數(shù)據(jù)中遠(yuǎn)離總體分布的邊緣樣本取值；考察變量與變量之間分布的差異性是否顯著；與變量之間分布的差異性是否顯著；v Crosstabs：交叉列聯(lián)表，討論變量之間的頻度關(guān)系以及各種測度的變量與交叉列聯(lián)表，討論變量之間的頻度關(guān)系以及各種測度的變量與變量之間

25、的相對(duì)關(guān)系；變量之間的相對(duì)關(guān)系；v Ratio：比率比率分析，對(duì)兩變量間變量值比率變化的描述分析。分析，對(duì)兩變量間變量值比率變化的描述分析。261. 1. 頻數(shù)分析（頻數(shù)分析（ Frequencies ）v 頻數(shù)分析統(tǒng)計(jì)的是每一組中觀測點(diǎn)的個(gè)數(shù)，而不考慮其實(shí)際取值。頻數(shù)分析統(tǒng)計(jì)的是每一組中觀測點(diǎn)的個(gè)數(shù)，而不考慮其實(shí)際取值。v 當(dāng)某個(gè)變量的自然取值是局限在有限的幾個(gè)數(shù)值中，頻數(shù)分析統(tǒng)計(jì)當(dāng)某個(gè)變量的自然取值是局限在有限的幾個(gè)數(shù)值中，頻數(shù)分析統(tǒng)計(jì)該變量在各個(gè)取值點(diǎn)的個(gè)數(shù)分布情況；該變量在各個(gè)取值點(diǎn)的個(gè)數(shù)分布情況；v 如果某變量的取值在某范圍內(nèi)的連續(xù)值，則需要將其取值區(qū)域劃分如果某變量的取值在某范圍內(nèi)

26、的連續(xù)值，則需要將其取值區(qū)域劃分為幾個(gè)取值區(qū)間，頻數(shù)分析統(tǒng)計(jì)的是該變量在各個(gè)取值區(qū)間中觀測為幾個(gè)取值區(qū)間，頻數(shù)分析統(tǒng)計(jì)的是該變量在各個(gè)取值區(qū)間中觀測點(diǎn)個(gè)數(shù)的分布情況。點(diǎn)個(gè)數(shù)的分布情況。v 頻數(shù)分析的一個(gè)基本功能就是編制頻數(shù)分布表頻數(shù)分析的一個(gè)基本功能就是編制頻數(shù)分布表271. 1. 頻數(shù)分析頻數(shù)分析基本概念基本概念v 頻數(shù)（頻數(shù)（Frequency）：）：變量值落在某個(gè)區(qū)間或某個(gè)取值點(diǎn)的個(gè)數(shù)。變量值落在某個(gè)區(qū)間或某個(gè)取值點(diǎn)的個(gè)數(shù)。v 百分比（百分比（Percent）：）：各頻數(shù)占總樣本的百分比。各頻數(shù)占總樣本的百分比。v 有效百分比（有效百分比（Valid Percent）：）：各頻數(shù)占有效樣

27、本數(shù)的百分比。各頻數(shù)占有效樣本數(shù)的百分比。v 累積百分比（累積百分比（Cumulative Percent）：）：各百分比值逐漸累加起來的各百分比值逐漸累加起來的結(jié)果，最終取值是結(jié)果，最終取值是100100。281. 1. 頻數(shù)分析頻數(shù)分析常用圖形常用圖形條形圖條形圖Bar ChartBar Chartn 用寬度相同的條形的高度表示頻數(shù)分布變化的圖形。用寬度相同的條形的高度表示頻數(shù)分布變化的圖形。n 適用于定序和定類變量分析。適用于定序和定類變量分析。餅圖餅圖Pie ChartPie Chartn 用扇形的面積來表示頻數(shù)分布變化的圖形。用扇形的面積來表示頻數(shù)分布變化的圖形。n 有利于研究事物內(nèi)

28、在結(jié)構(gòu)組成等問題，適用與定序或有利于研究事物內(nèi)在結(jié)構(gòu)組成等問題，適用與定序或定類變量。定類變量。直方圖直方圖HistogramsHistogramsn 用矩形的面積來表示頻數(shù)分布變化的圖形。用矩形的面積來表示頻數(shù)分布變化的圖形。n 適用于定距或定比變量的分析。可以在直方圖上附加適用于定距或定比變量的分析。可以在直方圖上附加正態(tài)分布曲線，以便于與正態(tài)分布進(jìn)行比較。正態(tài)分布曲線，以便于與正態(tài)分布進(jìn)行比較。29頻數(shù)分析頻數(shù)分析SPSSSPSS操作操作v Analyze Descriptive Statistics Frequencies 將將“成績段成績段”或或“平均成績平均成績”選入右邊窗口，點(diǎn)擊

29、選入右邊窗口，點(diǎn)擊 Charts 選擇需要的選擇需要的Bar Chart（條形圖）（條形圖）, Pie Chart（餅圖）（餅圖）, Histograms（直方圖）（直方圖） Chart Values，可以選擇，可以選擇Frequencies或或Percentages 點(diǎn)點(diǎn)Continue，點(diǎn)，點(diǎn)OK學(xué)生成績學(xué)生成績.sav30頻數(shù)分析頻數(shù)分析SPSSSPSS操作操作v 條形圖條形圖31頻數(shù)分析頻數(shù)分析SPSSSPSS操作操作v 餅圖餅圖32頻數(shù)分析頻數(shù)分析SPSSSPSS操作操作v 直方圖直方圖332. 2. 描述統(tǒng)計(jì)（描述統(tǒng)計(jì)（ Descriptive ）v 通過頻數(shù)分析把握數(shù)據(jù)的總體分布

30、狀況后，通常還需要對(duì)定距或定通過頻數(shù)分析把握數(shù)據(jù)的總體分布狀況后，通常還需要對(duì)定距或定比測量的變量的分布特征進(jìn)行更精確的刻畫，需要通過描述統(tǒng)計(jì)來實(shí)比測量的變量的分布特征進(jìn)行更精確的刻畫，需要通過描述統(tǒng)計(jì)來實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)。描述集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量描述集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量描述離散趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量描述離散趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量描述分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量描述分布形態(tài)的統(tǒng)計(jì)量34描述統(tǒng)計(jì)量描述統(tǒng)計(jì)量集中趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量集中趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量v 用一個(gè)具體的統(tǒng)計(jì)量來反映一組數(shù)據(jù)的一般水平，或者說反映這組數(shù)用一個(gè)具體的統(tǒng)計(jì)量來反映一組數(shù)據(jù)的一般水平，或者說反映這組數(shù)據(jù)向該統(tǒng)計(jì)量集中的情況。據(jù)向該統(tǒng)計(jì)量集中的情況。v 平均數(shù)平均數(shù)(Mean)：總體各單位數(shù)

31、值之和除以總體單位數(shù)目之商?？傮w各單位數(shù)值之和除以總體單位數(shù)目之商。v 中位數(shù)中位數(shù)(Median)：把一組數(shù)據(jù)按值的大小順序排列起來：把一組數(shù)據(jù)按值的大小順序排列起來,處于中央位處于中央位置的那個(gè)數(shù)值就叫中位數(shù)。置的那個(gè)數(shù)值就叫中位數(shù)。v 眾數(shù)眾數(shù)(Mode)：指在一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個(gè)數(shù)的數(shù)值。：指在一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個(gè)數(shù)的數(shù)值。v 求和（求和（Sum）：所有變量之和，反映變量總體水平。：所有變量之和，反映變量總體水平。35描述統(tǒng)計(jì)量描述統(tǒng)計(jì)量離散趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量離散趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)量v 離散量數(shù)，是表示一組數(shù)據(jù)變異程度或分散程度的量數(shù)。離散量數(shù)越離散量數(shù)，是表示一組數(shù)據(jù)變異程度或分散程度

32、的量數(shù)。離散量數(shù)越大，表示數(shù)據(jù)分布范圍越廣，越不集中；反之，離散量數(shù)越小，表示大，表示數(shù)據(jù)分布范圍越廣，越不集中；反之，離散量數(shù)越小，表示數(shù)據(jù)分布范圍越集中，變動(dòng)程度越小。數(shù)據(jù)分布范圍越集中，變動(dòng)程度越小。v 方差方差（Variance）與與標(biāo)準(zhǔn)差（標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation）v 全距全距(Range)：一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差。：一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差。v 四分位差四分位差(Interquartile Range)：將一組數(shù)據(jù)按大小排列成序，然后：將一組數(shù)據(jù)按大小排列成序，然后將其四等分，去掉序列中最高的四分之一和最低的四分之一，僅就中將其四等分，去掉序列中最高的

33、四分之一和最低的四分之一，僅就中間的一半數(shù)值來測定序列的全距。間的一半數(shù)值來測定序列的全距。v 異眾比率異眾比率(Variation Ratio)：非眾數(shù)的頻數(shù)與全部樣本數(shù)的比值：非眾數(shù)的頻數(shù)與全部樣本數(shù)的比值v 離散系數(shù)離散系數(shù)(Coefficient of Variation)：標(biāo)準(zhǔn)差與算術(shù)平均數(shù)的百分比：標(biāo)準(zhǔn)差與算術(shù)平均數(shù)的百分比值。值。36描述統(tǒng)計(jì)量描述統(tǒng)計(jì)量分布形態(tài)統(tǒng)計(jì)量分布形態(tài)統(tǒng)計(jì)量v 偏度偏度（Skewness)：反映數(shù)據(jù)分布形態(tài)對(duì)稱性的統(tǒng)計(jì)量。計(jì)算偏度：反映數(shù)據(jù)分布形態(tài)對(duì)稱性的統(tǒng)計(jì)量。計(jì)算偏度系統(tǒng)能說明數(shù)據(jù)總體是否或近似于正態(tài)分布，從而確定能否進(jìn)行統(tǒng)系統(tǒng)能說明數(shù)據(jù)總體是否或近似

34、于正態(tài)分布，從而確定能否進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷或如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。計(jì)推斷或如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。00ppXMSkSSkXMS表示偏度系數(shù)表示樣本數(shù)據(jù)的平均數(shù)表示眾數(shù)值表示標(biāo)準(zhǔn)差SkSkp p= = 0 0 時(shí)，數(shù)據(jù)呈嚴(yán)格的正態(tài)時(shí)，數(shù)據(jù)呈嚴(yán)格的正態(tài)分布。分布。SkSkp p 0 0 時(shí)，分布呈正偏態(tài)。時(shí)，分布呈正偏態(tài)。SkSkp p 00，說明數(shù)據(jù)的分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布更為陡峭，為尖峰（高狹峰）分，說明數(shù)據(jù)的分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布更為陡峭，為尖峰（高狹峰）分布；布；峰度值峰度值00.05），則應(yīng)接受假設(shè)），則應(yīng)接受假設(shè)H0，認(rèn)為，認(rèn)為樣本的分布與指定的分布沒有顯著的差異。樣本的分布與指定的分布沒有顯著的差異。42利

35、用利用SPSSSPSS進(jìn)行定量的正態(tài)分布檢驗(yàn)進(jìn)行定量的正態(tài)分布檢驗(yàn)v Analyze Nonparametric Tests 1-Sample K-S ,把變量把變量“語文語文成績成績”選入選入“Test Variable List”框。在框。在 “Test Distribution”框中使用框中使用默認(rèn)選項(xiàng)正態(tài)分布。默認(rèn)選項(xiàng)正態(tài)分布。 Nominal，正態(tài)分布，系統(tǒng)默認(rèn)選項(xiàng)；，正態(tài)分布，系統(tǒng)默認(rèn)選項(xiàng)； Uniform，均勻分布；，均勻分布； Poisson，泊松分布；，泊松分布； Exponential，指數(shù)分布。，指數(shù)分布。v 點(diǎn)擊點(diǎn)擊OK。43利用利用SPSSSPSS進(jìn)行定量的正態(tài)分布檢

36、驗(yàn)進(jìn)行定量的正態(tài)分布檢驗(yàn)One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test4079.307.673.138.082-.138.870.436NMeanStd. DeviationNormal Parametersa,bAbsolutePositiveNegativeMost ExtremeDifferencesKolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)語文成績Test distribution is Normal.a. Calculated from data.b. v Sig.=0.4360.05，因此接受零假設(shè)，即變量，因此接受零

37、假設(shè)，即變量“語文成績語文成績”與正與正態(tài)分布不存在顯著性差異，也就是說變量態(tài)分布不存在顯著性差異，也就是說變量“語文成績語文成績”是呈正態(tài)分是呈正態(tài)分布的布的。443. 3. 探索性分析（探索性分析（ Explore ）v 在收集數(shù)據(jù)的過程中，由于測量工具產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差和由于人工操在收集數(shù)據(jù)的過程中，由于測量工具產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差和由于人工操作產(chǎn)生的偶然誤差往往導(dǎo)致可能出現(xiàn)一些偏離正常值的數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)作產(chǎn)生的偶然誤差往往導(dǎo)致可能出現(xiàn)一些偏離正常值的數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行三方面的考察：進(jìn)行探索性分析，主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行三方面的考察：考察數(shù)據(jù)考察數(shù)據(jù)的真實(shí)性的真實(shí)性n 偏離數(shù)據(jù)主

38、體分布太遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)可能是有問題的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)考察可偏離數(shù)據(jù)主體分布太遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)可能是有問題的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)考察可以找出這些非正常值和極端值，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，判斷其正以找出這些非正常值和極端值，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，判斷其正確性，以便決定在以后的統(tǒng)計(jì)分析過程中是否將其保留下來。確性，以便決定在以后的統(tǒng)計(jì)分析過程中是否將其保留下來。考察數(shù)據(jù)考察數(shù)據(jù)的分布特的分布特性性n 數(shù)據(jù)的分布是否滿足標(biāo)準(zhǔn)分布，這在很多統(tǒng)計(jì)分析過程中都是數(shù)據(jù)的分布是否滿足標(biāo)準(zhǔn)分布，這在很多統(tǒng)計(jì)分析過程中都是需要明確的。需要明確的。考察變量考察變量之間數(shù)據(jù)之間數(shù)據(jù)相互關(guān)系相互關(guān)系n 變量與變量之間的相關(guān)性考察、方差齊性的考察，都是一

39、些統(tǒng)變量與變量之間的相關(guān)性考察、方差齊性的考察，都是一些統(tǒng)計(jì)分析過程所必須實(shí)現(xiàn)了解的。計(jì)分析過程所必須實(shí)現(xiàn)了解的。45（1 1）通過莖葉圖（）通過莖葉圖（Stem-Leaf PlotsStem-Leaf Plots）描述頻度分布）描述頻度分布語文成績語文成績 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 2.00 6 . 11 4.00 6 . 7799 4.00 7 . 2234 10.00 7 . 6677789999 8.00 8 . 22233444 9.00 8 . 556666778 3.00 9 . 000 Stem width: 10

40、 Each leaf: 1 case(s)v 第一列表示頻數(shù)，表示樣本的個(gè)數(shù)；第一列表示頻數(shù)，表示樣本的個(gè)數(shù)；v 第二列表示莖葉圖的莖，表達(dá)整數(shù)部第二列表示莖葉圖的莖，表達(dá)整數(shù)部分，其表達(dá)的具體值與莖寬有關(guān)；分，其表達(dá)的具體值與莖寬有關(guān)；v 第三列表示葉子，每片葉子代表小數(shù)第三列表示葉子，每片葉子代表小數(shù)部分，其代表的具體值也與莖寬有關(guān)。部分，其代表的具體值也與莖寬有關(guān)。v “ “10.00 7 . 6677789999”表示分?jǐn)?shù)表示分?jǐn)?shù)在在76的樣本有的樣本有2個(gè)，分?jǐn)?shù)在個(gè)，分?jǐn)?shù)在77的樣本有的樣本有3個(gè)，分?jǐn)?shù)在個(gè)，分?jǐn)?shù)在78的樣本有的樣本有1個(gè)，分?jǐn)?shù)在個(gè)，分?jǐn)?shù)在79的樣本有的樣本有4個(gè)。個(gè)

41、。學(xué)生成績學(xué)生成績.sav46（2 2）通過箱型圖（）通過箱型圖（Boxplots）描述數(shù)據(jù)分布）描述數(shù)據(jù)分布v 顯示了變量數(shù)據(jù)的中位數(shù)，顯示了變量數(shù)據(jù)的中位數(shù)，25%25%百分位數(shù)和百分位數(shù)和75%75%百分位數(shù)，并給出偏百分位數(shù)，并給出偏離總體分布的奇異樣本和極端樣本。離總體分布的奇異樣本和極端樣本。l 箱圖主體：由小于箱圖主體：由小于75%75%百分位數(shù)到大于百分位數(shù)到大于25%25%百分位數(shù)的樣本組成，顯然主百分位數(shù)的樣本組成，顯然主體中樣本數(shù)占體中樣本數(shù)占50%50%。l 中位數(shù)：箱主體中有一條粗橫線代表變量的中位數(shù)。中位數(shù)：箱主體中有一條粗橫線代表變量的中位數(shù)。l 奇異值：如果某個(gè)

42、數(shù)據(jù)距離箱主體邊緣的距離超過箱主體高度的奇異值：如果某個(gè)數(shù)據(jù)距離箱主體邊緣的距離超過箱主體高度的1.51.5倍，倍，則稱該數(shù)據(jù)為奇異值，在箱型圖中，奇異值用則稱該數(shù)據(jù)為奇異值，在箱型圖中，奇異值用“”表示。表示。l 極端值：如果某個(gè)數(shù)據(jù)距離箱主體邊緣的距極端值：如果某個(gè)數(shù)據(jù)距離箱主體邊緣的距離超過箱主體高度的離超過箱主體高度的3 3倍，則稱該數(shù)據(jù)為極端值，倍，則稱該數(shù)據(jù)為極端值，在箱圖中，極端值用在箱圖中，極端值用“* *”表示。表示。學(xué)生成績學(xué)生成績.sav47數(shù)據(jù)分析流程數(shù)據(jù)分析流程資料審核資料審核資料編碼資料編碼數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)清理資料的錄入資料的錄入與整理與整理變量集中變量

43、集中和離散趨和離散趨勢(shì)的描述勢(shì)的描述描述統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)信度分析信度分析效度分析效度分析信度和效信度和效度檢驗(yàn)度檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)控制檢實(shí)驗(yàn)控制檢驗(yàn)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)中介效應(yīng)檢驗(yàn)中介效應(yīng)檢驗(yàn)調(diào)節(jié)、中介效調(diào)節(jié)、中介效應(yīng)的檢驗(yàn)應(yīng)的檢驗(yàn)T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)方差分析方差分析相關(guān)分析相關(guān)分析回歸分析回歸分析假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)？實(shí)驗(yàn)？否否是是48管理研究分析方法管理研究分析方法常用的統(tǒng)計(jì)方法常用的統(tǒng)計(jì)方法因子分析（效度分析）和信度分析因子分析（效度分析）和信度分析描述性統(tǒng)計(jì)分析描述性統(tǒng)計(jì)分析資料的錄入與整理資料的錄入與整理中介和調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)中介和調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)研究報(bào)告研究報(bào)告49效度的類型效度的類型效度效

44、度敘述敘述內(nèi)容效度內(nèi)容效度量表所包含的題項(xiàng)是否全面，有沒有遺漏的維度？量表所包含的題項(xiàng)是否全面，有沒有遺漏的維度？表面效度表面效度請(qǐng)專家來評(píng)判量表是否測量了想要測量的變量請(qǐng)專家來評(píng)判量表是否測量了想要測量的變量建構(gòu)效度建構(gòu)效度包含聚斂效度和區(qū)別效度兩類：包含聚斂效度和區(qū)別效度兩類：聚斂效度聚斂效度一個(gè)變量的測量題項(xiàng)與提取的公因子之間的相關(guān)程度，一個(gè)變量的測量題項(xiàng)與提取的公因子之間的相關(guān)程度，相關(guān)性越高（應(yīng)大于相關(guān)性越高（應(yīng)大于0.50.5），表明題項(xiàng)與公因子之間的聯(lián)），表明題項(xiàng)與公因子之間的聯(lián)系越緊密，聚斂效度越高系越緊密，聚斂效度越高區(qū)別效度區(qū)別效度A變量的題項(xiàng)只能測量變量變量的題項(xiàng)只能測量

45、變量A，而不能測量變量，而不能測量變量B。若滿。若滿足這個(gè)條件，則表明通過區(qū)別效度檢驗(yàn)。足這個(gè)條件，則表明通過區(qū)別效度檢驗(yàn)。v 聚斂效度和區(qū)別效度可以通過聚斂效度和區(qū)別效度可以通過SPSS因子分析粗略地檢驗(yàn)。因子分析粗略地檢驗(yàn)。若要精確若要精確檢驗(yàn)，需要使用結(jié)構(gòu)方程模型的驗(yàn)證性因子分析過程。檢驗(yàn)，需要使用結(jié)構(gòu)方程模型的驗(yàn)證性因子分析過程。50因子分析因子分析v 因子分析的基本思想：根據(jù)相關(guān)性大小把原始題項(xiàng)分組，因子分析的基本思想：根據(jù)相關(guān)性大小把原始題項(xiàng)分組，使得同組內(nèi)的題項(xiàng)之間相關(guān)性較高，不同組題項(xiàng)間的相關(guān)使得同組內(nèi)的題項(xiàng)之間相關(guān)性較高，不同組題項(xiàng)間的相關(guān)性較低，從而以較少的公因子來表示原先

46、的資料結(jié)果，而性較低，從而以較少的公因子來表示原先的資料結(jié)果，而又能保留住原有資料所提供的大部分信息。又能保留住原有資料所提供的大部分信息。如：在調(diào)查師范生應(yīng)具有的素質(zhì)中，通過因子分析從如：在調(diào)查師范生應(yīng)具有的素質(zhì)中，通過因子分析從2020個(gè)題個(gè)題項(xiàng)中概括出：師德、專業(yè)知識(shí)、教學(xué)實(shí)踐性知識(shí)、語言表達(dá)項(xiàng)中概括出：師德、專業(yè)知識(shí)、教學(xué)實(shí)踐性知識(shí)、語言表達(dá)能力和心理素質(zhì)能力和心理素質(zhì)5 5個(gè)因子。個(gè)因子。51因子分析的基本步驟因子分析的基本步驟第一步確定因子分析的前提條件確定因子分析的前提條件n 因子分析就是從眾多的原始題項(xiàng)中綜合出少數(shù)幾個(gè)具有代表性的因因子分析就是從眾多的原始題項(xiàng)中綜合出少數(shù)幾個(gè)具

47、有代表性的因子，這就要求題項(xiàng)之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。如果原始題項(xiàng)之間不存在子，這就要求題項(xiàng)之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。如果原始題項(xiàng)之間不存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，則無法找出其中的公因子。較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，則無法找出其中的公因子。兩個(gè)指標(biāo)反映了因子分析的前提條件是否滿足：兩個(gè)指標(biāo)反映了因子分析的前提條件是否滿足：（1 1）Bartlett的球型檢驗(yàn)的球型檢驗(yàn)(Bartlett test of sphericity)，檢驗(yàn)題項(xiàng)間相關(guān)系，檢驗(yàn)題項(xiàng)間相關(guān)系數(shù)是否顯著（數(shù)是否顯著（sig.是否小于是否小于0.05），顯著則適合做因子分析。由于球型檢），顯著則適合做因子分析。由于球型檢驗(yàn)容易受到樣本數(shù)的影響，通常在樣本增

48、加時(shí)很容易顯示顯著的結(jié)果。驗(yàn)容易受到樣本數(shù)的影響，通常在樣本增加時(shí)很容易顯示顯著的結(jié)果。（2） KMO(Kaiser-Meyer-0lkin), 用于比較題項(xiàng)間簡單相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)。用于比較題項(xiàng)間簡單相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)。KMO取值在取值在0與與1之間。按是否適合做因子分析，分別為：之間。按是否適合做因子分析，分別為：KMO0.9,非常非常適合；適合；0.8KMO0.9，適合；，適合； 0.7KMO0.8，比較適合；，比較適合； KMO0.5，越接近，越接近1越好；越好；n 累積方差解釋率（累積方差解釋率（cumlative %）：提取的公因子解釋原有題項(xiàng)提取的公因子解釋原有題項(xiàng)總方差的比率，要求

49、至少總方差的比率，要求至少50%，越接近，越接近100%越好；越好；n 因子負(fù)荷矩陣（因子負(fù)荷矩陣（Component Matrix）：當(dāng)只提取：當(dāng)只提取一個(gè)公因子一個(gè)公因子時(shí)時(shí)看此矩陣。要求每個(gè)題項(xiàng)在公因子的負(fù)荷量看此矩陣。要求每個(gè)題項(xiàng)在公因子的負(fù)荷量0.5 ，越接近，越接近1 1越好越好（聚斂效度）；（聚斂效度）；n 旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣（Rotated Component Matrix）：當(dāng)提：當(dāng)提取兩個(gè)及以上公因子時(shí)，看此矩陣。要求：取兩個(gè)及以上公因子時(shí)，看此矩陣。要求：1 1、每個(gè)題項(xiàng)在公因子、每個(gè)題項(xiàng)在公因子的負(fù)荷量的負(fù)荷量0.5（聚斂效度）（聚斂效度）；2 2

50、、每個(gè)題項(xiàng)只在一個(gè)公因子上有負(fù)荷。、每個(gè)題項(xiàng)只在一個(gè)公因子上有負(fù)荷。如果一個(gè)題項(xiàng)在兩個(gè)或兩個(gè)以上的公因子上有負(fù)荷，則該變量應(yīng)刪如果一個(gè)題項(xiàng)在兩個(gè)或兩個(gè)以上的公因子上有負(fù)荷，則該變量應(yīng)刪除掉（區(qū)別效度）。除掉（區(qū)別效度）。56例：員工滿意度（因子分析）例：員工滿意度（因子分析）1/91/9v Analyze Data Reduction Factorv 將報(bào)酬將報(bào)酬1至至4 4、晉升、晉升1至至4、管理者、管理者1至至4、同事、同事1至至4、工作本身、工作本身1至至4、交際交際1至至4選入選入Variables窗口窗口v 點(diǎn)點(diǎn)Descriptives, , 在在Correlation matri

51、x框架中，選擇框架中，選擇KMO and Bartletts test of sphericity，單擊，單擊Continue回到主對(duì)話框?；氐街鲗?duì)話框。v 點(diǎn)擊點(diǎn)擊Rotation，在，在Method框中點(diǎn)選框中點(diǎn)選Varimax（方差最大正交旋轉(zhuǎn)（方差最大正交旋轉(zhuǎn)法），點(diǎn)法），點(diǎn)Continue回到主對(duì)話框?；氐街鲗?duì)話框。v 點(diǎn)點(diǎn)Options，在，在Coefficient Display Format中，勾選中，勾選Sorted by size和和Suppress absolute values less than，將值改為，將值改為0.5，表明在輸出表明在輸出的因子負(fù)荷矩陣中，小于的因

52、子負(fù)荷矩陣中，小于0.5的值不顯示的值不顯示。點(diǎn)。點(diǎn)Continue，點(diǎn)，點(diǎn)OK員工滿意度員工滿意度_ _因子分析因子分析. .savsav57例：員工滿意度（因子分析）例：員工滿意度（因子分析）2/92/9v 解讀輸出結(jié)果：解讀輸出結(jié)果：KMO0.8800.8，Bartlett球形檢驗(yàn)值顯著（球形檢驗(yàn)值顯著（p Z /2 時(shí)則接受研究假設(shè)時(shí)則接受研究假設(shè)（H1）。）。假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)原理假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)原理Z /2Z /2接受接受H0接受接受H1接受接受H178常用統(tǒng)計(jì)方法的零假設(shè)和研究假設(shè)常用統(tǒng)計(jì)方法的零假設(shè)和研究假設(shè)零假設(shè)（零假設(shè)（H0）與研究假設(shè)（）與研究假設(shè)（H1）P值值正態(tài)分布正態(tài)分布

53、檢驗(yàn)檢驗(yàn)H0：符合正態(tài)分布：符合正態(tài)分布H1：不符合正態(tài)分布：不符合正態(tài)分布sig0.05時(shí)，接受時(shí)，接受H0sig0.05時(shí)，接受時(shí)，接受H1注：注：SPSS輸出結(jié)果為輸出結(jié)果為sig，即顯著水平。在寫，即顯著水平。在寫文章時(shí)，應(yīng)使用術(shù)語文章時(shí)，應(yīng)使用術(shù)語“P值值”。SPSS輸出結(jié)果里輸出結(jié)果里往往會(huì)用星號(hào)來形象地往往會(huì)用星號(hào)來形象地標(biāo)出顯著水平：標(biāo)出顯著水平：*代表：代表：p0.05*代表：代表：p0.01*代表：代表：p 15個(gè)）個(gè)） 方差齊性方差齊性 必須包括兩個(gè)相互獨(dú)立的樣本，從總體中隨機(jī)抽樣獲得必須包括兩個(gè)相互獨(dú)立的樣本，從總體中隨機(jī)抽樣獲得 自變量為定類變量，且為二分變量；因變量

54、為連續(xù)型變量自變量為定類變量，且為二分變量；因變量為連續(xù)型變量學(xué)生成績學(xué)生成績.sav83例：例： SPSSSPSS兩個(gè)獨(dú)立樣本的兩個(gè)獨(dú)立樣本的T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)v 例：兩個(gè)班的語文成績是否有顯著差異？例：兩個(gè)班的語文成績是否有顯著差異？v H0：兩者沒有顯著差異。：兩者沒有顯著差異。 H1：兩者有顯著差異。：兩者有顯著差異。 Analyze Compare Means Independent-Samples T Test 將語文成績選入將語文成績選入 Test Variables框中框中 班級(jí)班級(jí) Grouping Variables, Define GroupsGroup1：1 ； Group

55、2：2 點(diǎn)點(diǎn)Continue ，點(diǎn)，點(diǎn)OK學(xué)生成績學(xué)生成績.savGroup Statistics2076.958.2361.8422081.656.4341.439班級(jí)12語文成績NMeanStd. DeviationStd. ErrorMean標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤平均值平均值樣本數(shù)樣本數(shù)84例：例： SPSSSPSS兩個(gè)獨(dú)立樣本的兩個(gè)獨(dú)立樣本的T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)v 顯示兩個(gè)顯示兩個(gè)T T檢驗(yàn)的結(jié)果：方差齊和方差不齊檢驗(yàn)的結(jié)果：方差齊和方差不齊v 方差齊性檢驗(yàn)的結(jié)果方差齊性檢驗(yàn)的結(jié)果( (Levenes Test for Equality of Variances) ) 顯著性水平顯著性水平

56、0.3510.05，表明方差齊，表明方差齊v 方差齊下顯著性水平方差齊下顯著性水平0.0510.05，但由于，但由于0.051和和0.05十分接近，所十分接近，所以在這種情況時(shí)，通常是作為差異顯著來對(duì)待，可以報(bào)告統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)以在這種情況時(shí)，通常是作為差異顯著來對(duì)待，可以報(bào)告統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)“接近顯著接近顯著”或或“邊緣顯著邊緣顯著”。v 再增加一些樣本使檢驗(yàn)結(jié)果更可靠。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的顯著水平與樣再增加一些樣本使檢驗(yàn)結(jié)果更可靠。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的顯著水平與樣本量有關(guān)，如果樣本量較小，適當(dāng)增加樣本量可以使檢驗(yàn)結(jié)果更明本量有關(guān)，如果樣本量較小，適當(dāng)增加樣本量可以使檢驗(yàn)結(jié)果更明確。確。Independent Samp

57、les Test.892.351-2.01138.051-4.702.337-9.431.031-2.01135.897.052-4.702.337-9.440.040Equal variances assumedEqual variances notassumed語文成績FSig.Levenes Test forEquality of VariancestdfSig. (2-tailed)MeanDifferenceStd. ErrorDifferenceLowerUpper95% ConfidenceInterval of theDifferencet-test for Equality

58、of Means853.3.兩個(gè)配對(duì)樣本的兩個(gè)配對(duì)樣本的T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)v 適用于配對(duì)樣本（相關(guān)樣本）設(shè)計(jì)，即只有兩個(gè)處理水平的單因素隨適用于配對(duì)樣本（相關(guān)樣本）設(shè)計(jì)，即只有兩個(gè)處理水平的單因素隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，也適用于兩個(gè)水平的重復(fù)測量設(shè)計(jì)。機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，也適用于兩個(gè)水平的重復(fù)測量設(shè)計(jì)。v 前提：前提： 正態(tài)性正態(tài)性 兩個(gè)變量所屬的總體為正態(tài)分布。但當(dāng)樣本量足夠大，兩個(gè)變量所屬的總體為正態(tài)分布。但當(dāng)樣本量足夠大，超過超過2020個(gè)時(shí)，允許總體為非正態(tài)。個(gè)時(shí)，允許總體為非正態(tài)。 隨機(jī)樣本隨機(jī)樣本 樣本必須從總體中隨機(jī)抽樣獲得。否則給樣本必須從總體中隨機(jī)抽樣獲得。否則給t t檢驗(yàn)給出的檢驗(yàn)給出的p p值

59、不可信。值不可信。v 每個(gè)被試必須有兩個(gè)測量結(jié)果（前后測量設(shè)計(jì)），如果通過事前測試每個(gè)被試必須有兩個(gè)測量結(jié)果（前后測量設(shè)計(jì)），如果通過事前測試對(duì)被試兩兩配對(duì)，則每對(duì)被試被視為一個(gè)樣本。對(duì)被試兩兩配對(duì)，則每對(duì)被試被視為一個(gè)樣本。86例：例： SPSSSPSS兩個(gè)配對(duì)樣本的兩個(gè)配對(duì)樣本的T T檢驗(yàn)檢驗(yàn)v 對(duì)兩個(gè)班的學(xué)生進(jìn)行了兩兩配對(duì)，形成對(duì)兩個(gè)班的學(xué)生進(jìn)行了兩兩配對(duì)，形成2020對(duì)，對(duì)學(xué)生的年齡、性別、對(duì)，對(duì)學(xué)生的年齡、性別、智力水平等相關(guān)因素進(jìn)行了匹配。用兩種不同的教學(xué)方式在兩個(gè)班進(jìn)智力水平等相關(guān)因素進(jìn)行了匹配。用兩種不同的教學(xué)方式在兩個(gè)班進(jìn)行教學(xué)，根據(jù)測試成績判斷兩種教學(xué)方式的教學(xué)效果是否有差

60、異。行教學(xué)，根據(jù)測試成績判斷兩種教學(xué)方式的教學(xué)效果是否有差異。v H0：兩者沒有差異。：兩者沒有差異。 H1：兩者有顯著差異。：兩者有顯著差異。v Analyze Compare Means Paired-Sample T Testv A組成績、組成績、B組成績都選入組成績都選入Paired Variables框中，單擊框中，單擊OK運(yùn)行程序運(yùn)行程序配對(duì)班配對(duì)班.savPaired Samples Statistics26.05207.3881.65223.30205.1411.150A組成績B組成績Pair 1MeanNStd. DeviationStd. ErrorMean樣本統(tǒng)計(jì)量表格樣本統(tǒng)計(jì)量表格8