spss基本功能及操作

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1、统计分析模型（1）信度分析文献[558]操作步骤：分析—度量—可靠性分析（R）—移动变量到项目（I）框内—统计量—描述性（项+度量+如果。）—项之间（相关性）—继续—确定信度系数界限值：0．60—0．65认为不可信；0．65—0．70认为是最小可接受值：0．70～0．80认为相当好；0．80—0．90就是非常好。因此，—份信度系数好的量表或问卷最好在0．80以上，0．70—0．80之间还算是可以接受的范围；分量表最好在0．70以上：0．60—0．70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0．60以下或者总量表的信度

2、系数在0．80以下，应该考虑重新修订量表或增删题目。案例处理汇总N%案例有效102100.0已排除a0.0总计102100.0a.在此程序中基于所有变量的列表方式删除。可靠性统计量Cronbach'sAlpha基于标准化项的CronbachsAlpha项数.822.8307项总计统计量项已删除的刻度均值项已删除的刻度方差校正的项总计相关性多相关性的平方项已删除的Cronbach'sAlpha值经济因素27.0212.415.088.099.872成长因素26.8910.058.782.669.770删除任何题项后的

3、Cronbach’sα系数也无显著提高。可见核心知识性员工激励组合量表的内部一致性高，信度较好。信度分析说明该问卷的整体结构设计具有较高的可信度。由此可以认为，该问卷具有较好的内在信度，依此调查得到的数据是可信的，基于该问卷进行的数据统计分析结果也是比较可靠的。12（2）效度分析文献[560]每一个r值彼此都达到显著性水平的个数越多，就表示该分量表建构效度越好。操作步骤：分析—相关—双变量（B）—移动变量到变量（V）框内—相关系数（Spearman/Kendalltau-b(K)）—显著性检验（双侧检验）—标记显著性

4、相关—确定相关系数经济因素成长因素精神因素领导因素环境因素工作因素管理因素Spearman的rho经济因素相关系数1.000.241*.183.125.266**.061.144Sig.（双侧）..015.065.210.007.544.149N102102102102102102102成长因素相关系数.241*1.000.711**.691**.585**.487**.432**Sig.（双侧）.015..000.000.000.000.000N102102102102102102102*.在置信度（双测）为0.0

5、5时，相关性是显著的。**.在置信度（双测）为0.01时，相关性是显著的。从工作满意度与员工参与的相关分析结果中可以看出，工作满意度的6个维度均与员工参与有相关关系，且都为正向相关，显著性水平均达到0.05的显著性水平，可证明薪酬激励量表具有较高的收敛效度，可以进行后续研究，他们之间的相关性也可以说明本文的研究具有一定的意义。第二种方法（备用）：分析—度量—可靠性分析（R）—移动变量到项目（I）框内—统计量—项之间（相关性）—继续—确定项间相关性矩阵经济因素成长因素精神因素领导因素环境因素工作因素管理因素经济因素1.

6、000.108.029-.006.239-.009.037成长因素.1081.000.670.720.657.570.502精神因素.029.6701.000.660.517.477.373领导因素-.006.720.6601.000.566.537.481环境因素.239.657.517.5661.000.471.387工作因素-.009.570.477.537.4711.000.647管理因素.037.502.373.481.387.6471.000对比上面相关系数表，项间相关性矩阵中相关系数判别标准：》=0.1

7、(强相关)12（3）频数分析P66文献[558]操作步骤：分析—描述统计—（123）频率（F）—移动变量到变量（V）框内—显示频率表格√—统计量—分布（偏度+峰度）—继续—确定频率也称频数，就是一个变量在各个变量值上取值的个案数。SPSS中的频数分析过程可以方便地产生详细的频数分布表，即对数据按组进行归类整理，形成各变量的不同水平的频数分布表和常用的图形，以便对各变量的数据特征和观测量分布状况有一个概括的认识。描述总体分布形态的统计量主要有偏度和峰度两种。偏度(Skewness)是描述取值分布形态对称性的统计量，由P

8、earson在1895年提出。偏度由样本的3阶中心矩与样本方差的3／2次方的比值而得，偏度的绝对值越大，表示数据分布的偏斜程度越高。来自正态总体的样本偏度近似为0。偏度系数有两种测量方式，分别为皮尔逊偏度系数1和皮尔逊偏度系数2。偏度系数等于0的时候属于正态分布；偏度系数大于0的时候是右偏分布，表明较低的值占多数；偏度系数小于0的时候为左偏分布