spss分析报告模板 .docx

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1、Std.保留/删除Sig.MeanErrorFSig.tdf(2-tailDifferencDifferenced)e表1:（项目分析）C1e保留C2保留C3保留C4保留C5删除C6保留C7C8保留保留C9保留C11保留C12保留Levene'sTestforEqualityoft-testforEqualityofMeansVariances以（表1）为例，（表1）项目分析中，极端组比较部分，题项（C5）的p值为（0.637），未达到显著性水平，对题项（C5）进行删除。其余题项都达到显著水平，说明其他题目都具有良好的鉴别度。表2：（信度分析

2、）项目α题项标准整体量表例：>0.9非常理想系数值临界于0.65至0.70间是最小可接受α值；α系数值在0.70至0.80之间相当好；α系数值在0.80至0.90之间非常好。在项目分析的基础上，删除可靠程度不高的题项后，对量表的信度进行检验（如果没有删除的题项就不写。）。其中对整体量表的X个题项进行检验，信度系数为0.962>0.9(如表a所示),表明问卷量表信度非常好，所测量数据结果的稳定性及一致性非常好。对实质过程(分析的一部分数据)量表的x个题项进行检验，信度系数为0.930>0.9(如上表所示),表明问卷量表信度非常好，所测量数据结果

3、的稳定性及一致性非常好。表3：（效度分析）拮取值A1.725＞.5,比较好A2.643＞.5,比较好A3.730＞.5,比较好A4.656＞.5,比较好A5.621＞.5,比较好A6.698＞.5,比较好A7.772＞.5,比较好A8.730＞.5,比较好A9.557＞.5,比较好A10.534＞.5,比较好A11.599＞.5,比较好A12.536＞.5,比较好以（表3）为例，（表3）项目分析中，拮取值比较部分，题项均＞.5,说明该部分题项都具有较好的代表性，即该部分测验内容能反应所要测量的变量，能达到测量的目的或行为构念。表4:（因子分析

4、）Bartlett球体检验的目的是检验相关矩阵是否是单位矩阵（identitymatrix），如果是单位矩阵，则认为因子模型不合适。Bartlett球体检验的虚无假设为相关矩阵是单位阵，如果不能拒绝该假设的话，就表明数据不适合用于因子分析。一般说来，显著水平值越小（<0.05）表明原始变量之间越可能存在有意义的关系，如果显著性水平很大（如0.10以上）可能表明数据不适宜于因子分析。KMO（Kaiser-Meyer-OklinMeasureofSmaplingAdequacy）KMO是Kaiser-Meyer-Olkin的取样适当性量数。KMO

5、测度的值越高（接近1.0时），表明变量间的共同因子越多，研究数据适合用因子分析。通常按以下标准解释该指标值的大小：KMO值达到0.9以上为非常好，0.8～0.9为好，0.7～0.8为一般。如果KMO测度的值低于0.5时，表明样本偏小，需要扩大样本。表4KMOandBartlett'sTesKaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.Bartlett'sTestApprox.ofSphericityChi-SquaredfSig.通过对(休闲涉入)量表的要素指标的因子分析来进行归类分析。如表x所示，(

6、休闲涉入)量表的KMO值为(0.906)，Bartlett球形检定值为(2996.777)，显着性系数为(0.000)，显示本量表适合进行因素分析。利用spss统计软件进行因子分析，通过主成分分析法抽取因素估计因素负荷量，以正交法为因素转轴方法。结合总方差解释表、陡坡图（如图1）以及文献理论基础，选取因子的特征值大于1的因子，即绝对抽取三个因子作为主因素就能够包含原始变量（69.574%）以上的信息。說明的變異數總計元件總計起始特征值變異的%累加%平方和載入總計變異的%累加%循環平方和載入總計變異的%累加%16.73756.14656.146

7、6.73756.14656.1464.14534.54134.54121.0658.87565.0211.0658.87565.0213.65830.48065.0213.7075.89170.9124.5414.50675.4185.5134.27379.6916.4723.93083.6217.4183.48487.1058.3663.05190.1569.3522.93293.08810.3262.71995.80711.2662.21498.02012.2381.980100.000擷取方法：主體元件分析。为了进一步对上述两个个因子进

8、行解释，本文采用正交旋转法对数据进行分析，得到表X。一般认为绝对值大于0.3的因子负载是显着的，因此，表X中仅保留了因子负载大于0.3的数值。题项因子1吸引力因子2