利用SPSS进行量表分析报告.docx

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1、第五节利用SPSS进行屋表分析在第五帝调査研究中•我们介绍r虽表的类型、编制的步骤及其应用•在木节将介绍利用spss软件对址表进行处理分析。在获取原始数据后.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，目的是找岀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呈表中题项的临畀比率值一R値来作出判断。通常，屋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。故往往在呈表处理中可以省去这一步。因索分析，目的是在多变屋系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变呈，转化成少数有概念化意义而

2、彼此独立性大的因素，从而分析多个因索的关系。在具体应用时，大多数采用'‘主成份因索分析"法，它是因素分析中最常使用的方法。信度分析，目的是对呈表的可靠性与有效性进行检验。如果一个呈表的信度愈高，代表呈表愈稳定。也就表示受试者在不同时间测屋得分的一致性，因而又称'•稳定系数"o根据不同专家的观点，呈表的信度系数如果在0.9以上，表示屋表的信度甚佳。但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。通常认为，如果研究者编制的圣表的信度过低，如在0.6以下，应以垂新编制较为适宜。在木节中.主要介绍利用SPSS软

3、件对虽表进行因素分析。一、因素分析基本原理閃素分析是通过求出址表的“结构效度”來对址表中因素关系作出判断。在多变虽关系中，变虽间线性组合对表现或解祥每个层面变界数非常有用.主成份分析主要目的即在此。变量的第一个线性组合可以解释最大的变界虽.排除前述层次，第二个线性组合可以解祥次大的变界量，最后一个成份所能解释总变异虽的部份会校少。主成份数据分析中.以较少成份解祥原始变虽:变界量较大部份。成份变界虽通常用“特征值”表示.有时也称“特性木质”或“潜在木质”。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（外在变虽或称题项）均由两部分所构成.一为“共同I大1素”

4、、一为“唯一I大1素”。共同因素的数目会比抬针数（原始变虽数）还少，而每个抬针或原始变虽皆有一个唯一閃素.亦即一份虽表共有n个題项数.则会有n个唯一囲素。唯一I大1素性质有两个假定：（1）所有的唯一次I素彼此间没有相关：（2）所有的唯一坎I素与所有的共同因素间也没有相关。至于所有共同閃素间彼此的关系.可能有相关或可能皆没有相关。在直交转轴状态下，所有的共同因素间彼此没有相关：在斜交转轴情况下，所有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:精品Zl=3iiFi十aiaFq+aisFs十…+&认卩血十Ui其中（1）厶为笫i个变虽的标准化分数。（2）Fm为共

5、同因素。（3）m为所有变虽共同因素的数目。（4）口为变量Zi的唯一因素（5）*皿为因素负荷虽。因素分析的理想情况，在于个别因素负荷虽*血不是很大就是很小•这样每个变虽才能与较少的共同因索产生密切关联.如果想翌以最少的共同因素数來解释变虽间的关系程度，则5彼此间或与共同因素间就不能有关联存在。i所谓的因索负荷量，是因索结构中原始变屋与因索分析时抽取岀共同因索的相关。在因素分析中.有两个重要指针：一为“共同性”•二为“特征值”。1所谓共同性，就是每个变屋在每个共同因素之负荷呈的平方总和（一横列中所有因索负荷屋的平方和），也就是个别变莖可以被共同因索解释的变异量百分比，这

6、个值是个别变呈与共同因素间多元相关的平方。从共同性的大小可以判断这个原始变址与共同因素间之关系程度。而各变址的唯一因素大小就是1减掉该变址共同性的值。（在主成份分析中.有多少个原始变虽便有女少个成份.所以共同性会等于1，没有唯一坎I素〉c所谓特征值，是每个变呈在某一共同因索之因索负荷呈的平方总和（一直行所有因素负荷屋的平方和）。在因素分析的共同因素抽取中.特征值昴大的共同因素会最先被抽取，其次是次大者.最后精品抽取得共同因素的特征值最小.通常会接近0（在主成份分析中，有几个題项，便有几个成份.因而特征值的总和刚好等于变量的总数）。将每个共同因素的特征值除以总題数，为

7、此共同因素可以解释的变界虽•I对素分析的目的之一，即在因素结构的简爪化，希望以最少的共同因素.能对总变异虽作最大的解释•因而抽収得因素愈少愈好.但抽取伙I素的累枳解禅的变片虽愈大愈好。我们通过一个例子说明如何利用SPSS软件对虽表进行分析。二、利用SPSS对量表进行因素分析【例6-9]现耍对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进行了解，设讣一个里克特址表，如表6-27所示。惫6・27远程学习者对敦裁技术资源的了解和便用间題題项从未使用很少便用有时使用经常使用总是便用12345M电脑A2录音脛带A3录像带A4网上资料A5校园冏或因恃例A6电子闿件A7电子讨谄冏