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  • 如果有反向题,需要首先针对反向题进行反向操作(使用“数据编码”功能),然后新标题进行分析。如果说α信度信度系数值小于0,请查看是否有反向题。 如果某个分析项进行了删除处理(即删除该题目及对应的数据),...

    主要介绍最常用的测量问卷信效度的方法:克隆巴赫信度系数(Cronbach α)方法测量信度、以及探索性因子分析测量效度。

    1 信度分析

    1.1 背景与目标

    为测量消费者对某产品的购买意愿及影响因素(共5个分别为:因素产品, 促销, 渠道推广, 价格, 个性化服务),设计了一份问卷。共25题,其中Q1~Q19均为量表题,现希望对此份数据信度情况进行分析,以验证数据质量可靠。

    1.2 操作步骤信度分析需要针对每一具体细分维度或者变量进行分析

    本例子中涉及6个维度,则分别需要进行六次操作,然后将六次操作的结果整理合并整理成一个表格用于研究报告中输出。

    以其中一个维度为例:

    选择对应题项,拖拽至右侧分析框中,默认输出Cronbach α系数。点击“开始信度分析”。信度分析界面

    1.3 输出结果

    1.4 指标解释

    (1)校正项总计相关性(CITC):为分析项之间的相关系数,通常大于0.4即可。这一指标,通常用于预测试中。

    (2)项已删除的α系数:为删除该分析项后,剩下分析项的α系数,若此值明显高于Cronbach α系数值,可考虑删除该分析项。这一指标,通常用于预测试中。

    (3)Cronbach α系数:衡量样本回答的可靠性,分析时主要关注此值。α系数值高于0.8,则说明信度高;α系数介于0.7~0.8之间;则说明信度较好; α系数介于0.6~0.7,则说明信度可接受; α系数小于0.6,说明信度不佳。

    1.5 文字分析智能分析

    1.6 几点注意信度分析仅仅是针对量表数据。

    以维度作为单位分别进行信度分析;最终将所有维度的α系数值进行汇总整理成表格,并且输出。

    如果某个维度仅对应2个题项,此时α系数值可能会较低(通常大于0.6即说明信度较好,但2个题时通常会较低),如果某个维度仅对应1个题项,此时无法进行信度分析。

    如果有反向题,需要首先针对反向题进行反向操作(使用“数据编码”功能),然后用新标题进行分析。如果说α信度信度系数值小于0,请查看是否有反向题。

    如果某个分析项进行了删除处理(即删除该题目及对应的数据),后续所有的分析都要以删除后作为标准进行。

    2 效度分析

    2.1 背景与目标

    为测量消费者对某产品的购买意愿及影响因素(共5个分别为:因素产品, 促销, 渠道推广, 价格, 个性化服务),设计了一份问卷。共25题(均为量表题),其中Q1~Q15为影响因素对应题项,Q16~Q19为购买意愿对应题项,现希望对量表效度情况进行分析,如果有不合理题项将其进行删除处理。

    2.2 操作步骤这里主要对5个影响因素的对应量表题进行分析

    (1)在左侧分析方法菜单栏找到[问卷研究]>[效度]

    (2)将变量Q1~Q15拖拽到右侧分析框内

    (3)设置输出因子个数,预期有5个维度,所以设置因子个数为5。如果没有确定预期维度,也可以选择让系统输出。

    (4)点击“开始效度分析”效度分析操作界面

    2.3 输出结果

    2.4 分析结果

    第一步:首先分析KMO值与巴特球形检验P值。

    KMO值为0.870,大于0.6,通过Bartlett球形检验,意味着数据具有效度。同时,旋转后累积方差解释率为69.708%>50%,说明研究项的信息量可以有效的提取出来。

    第二步:分析题项与因子的对应关系;如果对应关系与研究心理预期基本一致,则说明效度良好。

    可以看到所有题项的共同度均大于0.4。除Q6与预期维度对应不符以外,其他题项均与预期对应关系一致,且题项的因子载荷系数绝对值均高于0.4。因而删除Q6,再次分析。

    题项均已满足预期对应关系,说明效度良好,与专业情况完全相符。

    第三步:对分析进行总结。

    使用探索性因子分析进行效度分析,15个量表题目共分为5个维度;删除掉Q6共一道题,最终余下14个题项,此14项与维度对应关系情况良好,与专业预期相符。从上表可知:KMO值为0.870>0.6,通过巴特球形检验,累积方差解释率值为69.708%,说明5个维度可以提取出大部分题项信息。因而综合说明研究数据具有良好的结构效度水平。

    2.5 几点注意效度分析只针对量表题,如为非量表题可用文字形式进行描述以测量问卷的有效性

    如果KMO值过低,可删除共同度较低项,再次分析

    效度分析时, 很可能需要删除题目,以便于维度和题项对应关系符合预期,最关键的地方在于:维度和题项对应关系是否与专业预期符合;其余指标相应比较容易达标,最核心的是让维度和题项对应关系保持基本一致性

    无论如何效度分析均不达标,可考虑以单个维度分别进行分析,有几个维度就分析几次(同一维度的题目一起分析,仅需要删除掉因子载荷系数值低于0.4的题项即可,不用考虑多个维度间的逻辑对应关系)

    如果分析过程中删除某题项(即删除该题目及对应的数据),后续所有的分析都要按删除后的问卷作为标准进行分析

    测量信效度的方法还有很多,以上只是介绍了最常见的两种方法。其他方法也均可以在SPSSAU中使用分析

    更多分析方法相关内容可登录SPSSAU官网查看

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  • 救救孩子吧,不知道怎么用spss软件分析调查问卷的数据啊!!!

    救救孩子吧,不知道怎么用spss软件分析调查问卷的数据啊!!!

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  • 一、ROC曲线的概念受试者工作特征曲线(receiver operatorcharacteristic curve,ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制...

    一、ROC曲线的概念

    受试者工作特征曲线(receiver operator

    characteristic curve,

    ROC曲线),最初用于评价雷达性能,又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是以真阳性率(灵敏度)为纵坐标,假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。

    其自变量(检验项目)一般为连续性变量,因变量(金标准)一般为二分类变量。

    二、ROC曲线的主要作用

    1、ROC曲线能很容易地查出任意界限值时的对疾病的识别能力。

    2、选择最佳的诊断界限值。

    3、两种或两种以上不同诊断试验对疾病识别能力的比较。在对同一种疾病的两种或两种以上诊断方法进行比较时,可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中,以直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。亦可通过分别计算各个试验的ROC曲线下的面积(AUC)进行比较,哪一种试验的AUC最大,则哪一种试验的诊断价值最佳。

    三、实例操作

    腺苷脱氨酶(ADA)对结核性浆膜腔积液的鉴别有很好的意义。一项研究选择了40例腹水患者,其中确诊结核性腹水20例,肿瘤性性腹水20例,测定腹水ADA,研究目的是确定ADA诊断结核的界值。

    1、数据变量如下:

    group:1为结核,2为肿瘤

    ADA:为腹水ADA值,连续变量

    变量视图:

    2、选择菜单:

    进入主对话框,设置如下:

    点击确定输出结果。

    四、结果解读

    这就是ROC曲线,对角线为参考线。双击图标可进入编辑状态。

    这是对ROC曲线下面积的检验,曲线下面积为0.792,P=0.002,有统计学意义,说明ADA对结核的诊断有意义。曲线下面积越大,说明该项检验的诊断效能越大。

    这是曲线的坐标点,以及相应的敏感性,1-特异性。

    如何确定最佳界值:

    除非特别指明,最佳界值的确定常用“尤登指数”,即敏感性

    特异性-1,该指数值的取最大值处就是最佳的界值。

    利用上表“曲线的坐标”,可以求得各个坐标点敏感性

    特异性-1的值,其最大值对应的就是最佳界值。

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  • 使用SPSS软件进行数据分析一个严谨的实验,在获得实验数据的那一刻,数据的处理与分析,就显得尤为重要,今天先聊聊主成分分析,以城市分析为例子,大家延伸思考吧,文档已通过论证。想跟师兄交流实验数据问题,加我...

    使用SPSS软件进行数据分析

    一个严谨的实验,在获得实验数据的那一刻,数据的处理与分析,就显得尤为重要,今天先聊聊主成分分析,以城市分析为例子,大家延伸思考吧,文档已通过论证。想跟师兄交流实验数据问题,加我微信:laiwenshixiong,申请时,记得填写申请理由,格式为:真实姓名+所学专业+学校或单位,例如:高鹏+生化专业+浙江大学。

    切入正题:

    主成分分析

    【例子】以全国31个省市的8项经济指标为例,进行主成分分析。

    第一步:录入或调入数据(图1)。

    第二步:打开“因子分析”对话框。

    沿着主菜单的“Analyze→Data Reduction→Factor”的路径(图2)打开因子分析选项框(图3)。

    图2 打开因子分析对话框的路径

    图3 因子分析选项框

    第三步:选项设置。

    首先,在源变量框中选中需要进行分析的变量,点击右边的箭头符号,将需要的变量调入变量(Variables)栏中(图3)。在本例中,全部8个变量都要用上,故全部调入(图4)。因无特殊需要,故不必理会“Value”栏。下面逐项设置。

    图4 将变量移到变量栏以后

    ⒈ 设置Descriptives选项。

    单击Descriptives按钮(图4),弹出Descriptives对话框(图5)。

    图5 描述选项框

    在Statistics栏中选中Univariate descriptives复选项,则输出结果中将会给出原始数据的抽样均值、方差和样本数目(这一栏结果可供检验参考);选中Initial solution复选项,则会给出主成分载荷的公因子方差(这一栏数据分析时有用)。

    在Correlation Matrix栏中,选中Coefficients复选项,则会给出原始变量的相关系数矩阵(分析时可参考);选中Determinant复选项,则会给出相关系数矩阵的行列式,如果希望在Excel中对某些计算过程进行了解,可选此项,否则用途不大。其它复选项一般不用,但在特殊情况下可以用到(本例不选)。

    设置完成以后,单击Continue按钮完成设置(图5)。

    ⒉ 设置Extraction选项。

    打开Extraction对话框(图6)。因子提取方法主要有7种,在Method栏中可以看到,系统默认的提取方法是主成分(Principal components),因此对此栏不作变动,就是认可了主成分分析方法。

    在Analyze栏中,选中Correlation matirx复选项,则因子分析基于数据的相关系数矩阵进行分析;如果选中Covariance matrix复选项,则因子分析基于数据的协方差矩阵进行分析。对于主成分分析而言,由于数据标准化了,这两个结果没有分别,因此任选其一即可。

    在Display栏中,选中Unrotated factor solution(非旋转因子解)复选项,则在分析结果中给出未经旋转的因子提取结果。对于主成分分析而言,这一项选择与否都一样;对于旋转因子分析,选择此项,可将旋转前后的结果同时给出,以便对比。

    选中Scree Plot(“山麓”图),则在分析结果中给出特征根按大小分布的折线图(形如山麓截面,故得名),以便我们直观地判定因子的提取数量是否准确。

    在Extract栏中,有两种方法可以决定提取主成分(因子)的数目。一是根据特征根(Eigenvalues)的数值,系统默认的是。我们知道,在主成分分析中,主成分得分的方差就是对应的特征根数值。如果默认,则所有方差大于等于1的主成分将被保留,其余舍弃。如果觉得最后选取的主成分数量不足,可以将值降低,例如取;如果认为最后的提取的主成分数量偏多,则可以提高值,例如取。主成分数目是否合适,要在进行一轮分析以后才能肯定。因此,特征根数值的设定,要在反复试验以后才能决定。一般而言,在初次分析时,最好降低特征根的临界值(如取) ,这样提取的主成分将会偏多,根据初次分析的结果,在第二轮分析过程中可以调整特征根的大小。

    第二种方法是直接指定主成分的数目即因子数目,这要选中Number of factors复选项。主成分的数目选多少合适?开始我们并不十分清楚。因此,首次不妨将数值设大一些,但不能超过变量数目。本例有8个变量,因此,最大的主成分提取数目为8,不得超过此数。在我们第一轮分析中,采用系统默认的方法提取主成分。

    图6 提取对话框

    需要注意的是:主成分计算是利用迭代(Iterations)方法,系统默认的迭代次数是25次。但是,当数据量较大时,25次迭代是不够的,需要改为50次、100次乃至更多。对于本例而言,变量较少,25次迭代足够,故无需改动。

    设置完成以后,单击Continue按钮完成设置(图6)。

    ⒊ 设置Scores设置。

    选中Save as variables栏,则分析结果中给出标准化的主成分得分(在数据表的后面)。至于方法复选项,对主成分分析而言,三种方法没有分别,采用系统默认的“回归”(Regression)法即可。

    图7 因子得分对话框

    选中Display factor score coefficient matrix,则在分析结果中给出因子得分系数矩阵及其相关矩阵。

    设置完成以后,单击Continue按钮完成设置(图7)。

    ⒋ 其它。

    对于主成分分析而言,旋转项(Rotation)可以不必设置;对于数据没有缺失的情况下,Option项可以不必理会。

    全部设置完成以后,点击OK确定,SPSS很快给出计算结果(图8)。

    图8 主成分分析的结果

    第四步,结果解读。

    在因子分析结果(Output)中,首先给出的Descriptive Statistics,第一列Mean对应的变量的算术平均值,计算公式为

    第二列Std. Deviation对应的是样本标准差,计算公式为

    第三列Analysis N对应是样本数目。这一组数据在分析过程中可作参考。

    接下来是Correlation Matrix(相关系数矩阵),一般而言,相关系数高的变量,大多会进入同一个主成分,但不尽然,除了相关系数外,决定变量在主成分中分布地位的因素还有数据的结构。相关系数矩阵对主成分分析具有参考价值,毕竟主成分分析是从计算相关系数矩阵的特征根开始的。相关系数阵下面的Determinant=1.133E-0.4是相关矩阵的行列式值,根据关系式可知,det(λI)=det(R),从而Determinant=1.133E-0.4=λ1*λ2*λ3*λ4*λ5*λ6*λ7*λ8。这一点在后面将会得到验证。

    在Communalities(公因子方差)中,给出了因子载荷阵的初始公因子方差(Initial)和提取公因子方差(Extraction),后面将会看到它们的含义。

    在Total Variance Explained(全部解释方差) 表的Initial Eigenvalues(初始特征根)中,给出了按顺序排列的主成分得分的方差(Total),在数值上等于相关系数矩阵的各个特征根λ,因此可以直接根据特征根计算每一个主成分的方差百分比(% of Variance)。由于全部特征根的总和等于变量数目,即有m=∑λi=8,故第一个特征根的方差百分比为λ1/m=3.755/8=46.939,第二个特征根的百分比为λ2/m=2.197/8= 27.459,……,其余依此类推。然后可以算出方差累计值(Cumulative %)。在Extraction Sums of Squared Loadings,给出了从左边栏目中提取的三个主成分及有关参数,提取的原则是满足λ>1,这一点我们在图6所示的对话框中进行了限定。

    图8 特征根数值衰减折线图(山麓图)

    主成分的数目可以根据相关系数矩阵的特征根来判定,如前所说,相关系数矩阵的特征根刚好等于主成分的方差,而方差是变量数据蕴涵信息的重要判据之一。根据λ值决定主成分数目的准则有三:

    i 只取λ>1的特征根对应的主成分

    从Total Variance Explained表中可见,第一、第二和第三个主成分对应的λ值都大于1,这意味着这三个主成分得分的方差都大于1。本例正是根据这条准则提取主成分的。

    ii 累计百分比达到80%~85%以上的λ值对应的主成分在Total Variance Explained表可以看出,前三个主成分对应的λ值累计百分比达到89.584%,这暗示只要选取三个主成分,信息量就够了。

    iii 根据特征根变化的突变点决定主成分的数量

    从特征根分布的折线图(Scree Plot)上可以看到,第4个λ值是一个明显的折点,这暗示选取的主成分数目应有p≤4(图8)。那么,究竟是3个还是4个呢?根据前面两条准则,选3个大致合适(但小有问题)。

    在Component Matrix(成分矩阵)中,给出了主成分载荷矩阵,每一列载荷值都显示了各个变量与有关主成分的相关系数。以第一列为例,0.885实际上是国内生产总值(GDP)与第一个主成分的相关系数。将标准化的GDP数据与第一主成分得分进行回归,决定系数R2=0.783(图9),容易算出R=0.885,这正是GDP在第一个主成分上的载荷。

    下面将主成分载荷矩阵拷贝到Excel上面作进一步的处理:计算公因子方差和方差贡献。首先求行平方和,例如,第一行的平方和为

    这是公因子方差。然后求列平方和,例如,第一列的平方和为

    这便是方差贡献(图10)。在Excel中有一个计算平方和的命令sumsq,可以方便地算出一组数据的平方和。显然,列平方和即方差贡献。事实上,有如下关系成立:

    相关系数矩阵的特征根=方差贡献=主成分得分的方差

    至于行平方和,显然与前面公因子方差(Communalities)表中的Extraction列对应的数据一样。如果我们将8个主成分全部提取,则主成分载荷的行平方和都等于1(图11),即有hi=1,sj=λj。到此可以明白:在Communalities中,Initial对应的是初始公因子方差,实际上是全部主成分的公因子方差;Extraction对应的是提取的主成分的公因子方差,我们提取了3个主成分,故计算公因子方差时只考虑3个主成分。

    图9 国内生产总值(GDP)的与第一主成分的相关关系(标准化数据)

    图10 主成分方差与方差贡献

    图11 全部主成分的公因子方差和方差贡献

    提取主成分的原则上要求公因子方差的各个数值尽可能接近,亦即要求它们的方差极小,当公因子方差完全相等时,它们的方差为0,这就达到完美状态。实际应用中,只要公因子方差数值彼此接近(不相差太远)就行了。从上面给出的结果可以看出:提取3个主成分的时候,居民消费的公因子方差偏小,这暗示提取3个主成分,居民消费方面的信息可能有较多的损失。至于方差贡献,反映对应主成分的重要程度,这一点从方差的统计学意义可以得到理解。

    在图11中,将最后一行的特征根全部乘到一起,得0.0001133,这正是相关系数矩阵的行列式数值(在Excel中,求一组数据的乘积之和的命令是product)。

    最后说明Component Score Coefficient Matrix(成分得分系数矩阵)和Component Score Covariance Matrix(成分得分协方差矩阵),前者是主成分得分系数,后者是主成分得分的协方差即相关系数。从Component Score Covariance Matrix可以看出,标准化主成分得分之间的协方差即相关系数为0(j≠k)或1(j=k),这意味着主成分之间彼此正交即垂直。

    初学者常将Component Score Coefficient Matrix表中的数据当成主成分得分或因子得分,这是误会。成分得分系数矩阵的数值是主成分载荷除以相应的特征根得到的结果。在Component Matrix表中,将第一列数据分别除以λ1=3.755,第二列数值分别除以λ2=2.197,…,立即得到Component Score Coefficient;反过来,如果将Component Score Coefficient Matrix表中的各列数据分别乘以λ1=3.755,λ2=2.197,…,则可将其还原为主成分载荷即Component Matrix中的数据。

    实际上,主成分得分在原始数据所在的SPSS当前数据栏中给出,不过给出的都是标准化的主成分得分(图12a);将各个主成分乘以相应的√λ即特征根的二次方根可以将其还原为未经标准化的主成分得分。

    a.标准化的主成分得分 b. 非标准化的主成分得分图12 两种主成分得分

    计算标准化主成分得分的协方差或相关系数,结果与Component Score Covariance Matrix表中的给出的结果一致(见图13)。

    第一因子第二因子第三因子

    第一因子1

    第二因子0.00000 1

    第三因子0.00000 0.00000 1

    图13 主成分(得分)之间的相关系数矩阵

    第五步,计算结果分析。

    从Component Matrix即主成分载荷表中可以看出,国内生产总值、固定资产投资和工业产值在第一主成分上载荷较大,亦即与第一主成分的相关系数较高;职工工资和货物周转量在第二主成分上的载荷绝对值较大,即负相关程度较高;消费价格指数在第三主成分上的载荷较大,即相关程度较高。

    因此可将主成分命名如下:

    第一主成分:投入-产出主成分;

    第二主成分:工资-物流主成分;

    第三主成分:消费价格主成分。

    问题在于:一方面,居民消费和商品零售价格指数的归类比较含混;另一方面,主成分的命名结构不清。因此,有必要作进一步的因子分析。

    至于因子旋转之类,留待“因子分析”部分说明;计算结果的系统分析不属于软件操作范围,预备课堂讲解。

    【说明】本人计算机是双系统,现在常用的WinMe系统出了毛病,SPSS10.0在WinMe系统中;故这次改用本人Win2000系统中的SPSS11.0。对于因子分析之类,SPSS11.0与SPSS10.0基本没有什么差别。

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  • 用SPSS作洛伦兹曲线

    2020-10-25 18:49:47
    这个其实算是老师留的作业,不过查了半天找不到怎么画,就自己琢磨了一下过程放这了,过程我自我感觉应该是没什么问题的,有问题再删吧,然后因为才接触SPSS不久,这个方法肯定有很多可以改进的地方,大家有兴趣可以...

空空如也

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spss怎么用