精华内容
下载资源
问答
  • 没有维度划分的问卷做探索因子分析,可以详细查看:《AMOS进行问卷分析中效度分析之验证因子分析教程》《SPSS中对问卷数据进行探索因子分析的详细操作与结果解读》 信度检验是指问卷的信度也就是问卷的可靠性,指...

    292e723955cab45c6f1da25ae1b78b14.gif

        在前面的文章中,我们详细讲解过如何对问卷量表进行效度检验,分为2种:有维度划分的问卷做验证因子分析;没有维度划分的问卷做探索因子分析,可以详细查看:

    《AMOS进行问卷分析中效度分析之验证因子分析教程》

    《SPSS中对问卷数据进行探索因子分析的详细操作与结果解读》

        信度检验是指问卷的信度也就是问卷的可靠性,指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度,也就是反映实际情况的程度。信度指标多以相关系数表示,大致可分为三类:稳定系数(跨时间的一致性),等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)

        我们除了对问卷进行效度检验之外,还需要进行信度检验。那么今天我们就来详细讲解如何使用SPSS软件对问卷数据进行信度检验,下面是我们今天的案例:

        我们搜集了一份486份样本的量表数据,标准的5度量表,1表示完全不满意,5表示完全满意,含有12个题项,我们拿到后要检验这一份量表整体的信度。(图1)

    5caeaa99301a22bed0fa1cace7d420b4.png

    图1

    操作步骤:

    ①点击“分析”--“标度”--“可靠性分析”,(图2),然后将1-12题项,全部选入右侧“项”框中(图3)

    816813d1559ae4aa458ebc6b630dd2a5.png

    图2

    e5f9e83eaced5ec65dd48469d8aae5b1.png

    图3

    ②点击右侧“统计”,勾选“删除项后的标度”选项,点击继续后点击确定。(图4)

    87ade5e7aa7b48060ab102ca980a96c3.png

    图4

    ③分析结果:

    a0bb0d6b68996e231c51a01cc861066c.png

    图5

        由上表可以看出:本次样本量一共486份,无缺失项。整体的克隆巴赫Alpha系数达到0.93,通常此系数大于0.7我们就认为通过可靠性性检验,这里说明我们收集到的数据可靠性良好。

    ae50ac4e5d13995ee5a72cad10938597.png

    图6

        由上表可以看出:从题项1-题项12,删除任意一题后,量表的整体信度系数均小于图5中的0.93,意味着该12题每一题都有十分存在的必要,无需任何删除项。进一步说明了量表的信度良好。

        这里还需要说的是,通常我们所需要检验的信度一般都为克隆巴赫Alpha系数,但是在有的分析中,需要做分半信度的检测,这里也顺带简单说一下,只需要在以上操作步骤①中,图3中的“模型”下拉项里选择“折半”即可(图7)

    6b0bde7549c30b25d6e3371fa856462a.png

    图7

    66f9169034f0a26ca4338ccb413a0159.png

    图8

        由上表可以看出:如果题项总数为偶数项,分半平均,就看上表中的 “等长”系数,如果题项总数为奇数,分半不平均,就看上表中的 “不等长”系数。今天的课程就讲到这里,今后我们会陆续推出更多的SPSS问卷分析教程,敬请关注!

    本期课程就到这里哦,感谢大家耐心观看!每日更新,敬请关注!

    【杏花开生物医药统计】微信公众号(xhkdata)

    50ea15d13666fec2357285da348f3b33.gif

    相关文章(灰色区域可滑动)

    ●  SPSS进行中介效应检验的实战操作与分析结果详解

    ●  AMOS结构方程教程,调节效应分析操作与结果的详细解读 

    ●  SPSS混合线性模型在生物医药统计中的应用与操作

    ●  SPSS无序Logistic回归在生物医药统计分析中的应用

    ●  AMOS处理生物医药问卷中的中介效应分析

    ●  AMOS进行问卷分析中效度分析之验证因子分析教程

    ●  SPSS重复测量方差分析在生物医药中的应用

    ●  SPSS调节回归分析在生物医药统计分析中的应用

    ●  SPSS进行组间差异比较及其两两比较

    ●  SPSS独立样本T检验与SPSS单因素方差分析详细教程

    ●  GraphPad Prism绘制ROC曲线的具体操作步骤

    ●  SPSS进行连续型数据的正态分布检验

    ●  SPSS有序Logistic回归在生物医药统计分析中的应用 

    ●  GraphPad Prism绘制生存曲线详细教程 

    ●  SPSS如何比较样本两组样本的组内和组间差异

    ●  SPSS生存分析在生物医药统计中的应用之COX风险比例回归

    ●  AMOS结构方程进行医学问卷量表分析教程

    ●  SPSS生存分析在生物医药统计中的应用

    ●  GraphPad Prism绘制柱状图

    ●  SPSS中对问卷数据进行探索因子分析

    ●  SPSS问卷数据统计分析之项目分析

    ●  Excel进行线性回归模型分析的操作与结果解读

    ●  Excel在统计分析中的应用之单因素方差分析

    ●  Excel进行基础数据分析之VLOOKUP函数及透视表的应用

    ●  Excel进行数据分析常用方法及函数汇总

    ●  SPSS中常用的参数和非参数检验方法、基本原理和操作步骤 

    ●  ROC曲线在SPSS中的具体操作及医学和生物统计中的应用

    ●  一文读懂R语言如何实现逐步回归分析

    ●  R语言中如何绘制散点图和箱线图?看完即会

    ●  SPSS中的Variable数据变量类型介绍

    展开全文
  • 在上一讲中,我们讲述了针对样本进行聚类的分析方法-Q型聚类。今天我们将详细讲解针对变量数据进行的聚类分析——系统聚类之R型聚类。 我们要将数据变量进行聚类,但不知道要分成几类,或者没有明确的分类指标的时候...

    ed00ed248ac01fdd4d0b451bcdafd71b.gif

        在上一讲中,我们讲述了针对样本进行聚类的分析方法-Q型聚类。今天我们将详细讲解针对变量数据进行的聚类分析——系统聚类之R型聚类。

        我们要将数据变量进行聚类,但不知道要分成几类,或者没有明确的分类指标的时候,就需要用到R型聚类。R型聚类分析不但可以了解个别变量之间的关系的亲疏程度,而且可以了解各个变量组合之间的亲疏程度。

        还是运用上一讲的数据,以下为31个样本的5种指标的数据,我们想根据5种指标的数据来5个指标分类。(图1)

    c0235afab7b80ccb39e4181cb5288b44.png

    图1

    操作步骤:

    ①点击“分析”--“分类”--“系统聚类”(图2)

    f9d555690b2ee2a3443fbcb6a678b6c4.png

    图2

    ②将γ1-5选入右侧变量框中,但是将聚类标签勾选“变量”而不是“个案”(图3)

    4c0b3eb9cc73ffae3cf9b25f82106be1.png

    图3

    ③点击“统计”,勾选“集中计划”(图4)

    a3b7a673f8dbda320e372f8cdecf065c.png

    图4

    ④点击右侧“图”,勾选“谱系图”(图5)

    1985e73d14441a86c29c7c6e1e09aa20.png

    图5

    ⑤点击右侧“方法”按钮,将聚类方法设置为“组间联接”,将区间设置为“平方欧氏距离”,将转换值设置为“Z得分”(图6),最后点击确定。

    748b7dca05be18b5194ce1aee958b624.png

    图6

    ⑥分析结果:

    bfb086df795090c326e36f4b63c0e156.png

    图7

    由图7可以看出,按照图中竖列虚线横穿水平线来判断:

    如果聚为3类时候,那么γ1,γ2,γ5聚为一类;γ3聚为一类;γ4聚为一类;

    如果聚为2类时候,那么γ1,2,3,5为一类,γ4为一类;

    如果聚为4类时候,那么γ1,5为一类,2,3,4分别各为一类;

        以上就是今天所讲解的SPSS聚类分析--系统聚类之R型聚类的操作与详解,与之前讲到的Q型聚类的区别在于,Q型聚类是对样本的聚类,R型聚类是对变量的聚类,操作的区别在于点选聚类方式的时候,前者勾选“个案”后者则勾选“变量”,而在其余地方则是基本相似。下一期我们将进行K-均值聚类的详细讲解,敬请大家关注!

    本期课程就到这里哦,感谢大家耐心观看!每日更新,敬请关注!

    【杏花开生物医药统计】微信公众号(xhkdata)

    fa3a33ef9b6bf3ee19026ff94ab63ca8.gif

    相关文章(灰色区域可滑动)

    ●  SPSS聚类分析(Q型聚类)的软件操作与结果解读

    ●  SPSS曲线回归分析的应用与操作详解

    ●  方差分析之多因素方差分析(3)Graphpad Prism绘制简单效应折线图 

    ●  SPSS方差分析之多因素方差分析(2)(简单效应)

    ●  SPSS方差分析之多因素方差分析(1)(主效应和交互效应)

    ●  SPSS虚拟线性回归分析在问卷数据分析中的应用

    ●  SPSS进行问卷量表信度检验(详细操作过程及结果分析)

    ●  SPSS进行中介效应检验的实战操作与分析结果详解

    ●  AMOS结构方程教程,调节效应分析操作与结果的详细解读 

    ●  SPSS混合线性模型在生物医药统计中的应用与操作

    ●  SPSS无序Logistic回归在生物医药统计分析中的应用

    ●  AMOS处理生物医药问卷中的中介效应分析

    ●  AMOS进行问卷分析中效度分析之验证因子分析教程

    ●  SPSS重复测量方差分析在生物医药中的应用

    ●  SPSS调节回归分析在生物医药统计分析中的应用

    ●  SPSS进行组间差异比较及其两两比较

    ●  SPSS独立样本T检验与SPSS单因素方差分析详细教程

    ●  GraphPad Prism绘制ROC曲线的具体操作步骤

    ●  SPSS进行连续型数据的正态分布检验

    ●  SPSS有序Logistic回归在生物医药统计分析中的应用 

    ●  GraphPad Prism绘制生存曲线详细教程 

    ●  SPSS如何比较样本两组样本的组内和组间差异

    ●  SPSS生存分析在生物医药统计中的应用之COX风险比例回归

    ●  AMOS结构方程进行医学问卷量表分析教程

    ●  SPSS生存分析在生物医药统计中的应用

    ●  GraphPad Prism绘制柱状图

    ●  SPSS中对问卷数据进行探索因子分析

    ●  SPSS问卷数据统计分析之项目分析

    ●  Excel进行线性回归模型分析的操作与结果解读

    ●  Excel在统计分析中的应用之单因素方差分析

    ●  Excel进行基础数据分析之VLOOKUP函数及透视表的应用

    ●  Excel进行数据分析常用方法及函数汇总

    ●  SPSS中常用的参数和非参数检验方法、基本原理和操作步骤 

    ●  ROC曲线在SPSS中的具体操作及医学和生物统计中的应用

    ●  一文读懂R语言如何实现逐步回归分析

    ●  R语言中如何绘制散点图和箱线图?看完即会

    ●  SPSS中的Variable数据变量类型介绍

       点赞!e0891b88ef3650f1238c74eebbb9e130.gif

    展开全文
  • 在问卷分析中,效度检验分为2种,一种是大家常用到的探索因子分析,也就是没有明确的维度划分,只有具体的题... 我们搜集了486份样本,关于某量表的2个维度GJ和RJ,要检验这份量表的效度,(图1)图1验证因子分析操...

    ba49f5b52a50470205c447cb89ff85f6.png

    6e94587d553e07d04bc06802046ad20a.gif

    在问卷分析中,效度检验分为2种,一种是大家常用到的探索因子分析,也就是没有明确的维度划分,只有具体的题项的时候。那么当我们运用一些已知的成熟的有明确维度划分的量表的时候,怎么检验效度呢?

    今天我们就来详细演示在AMOS中进行有明确的维度划分的量表的效度检验方法---验证因子分析。

    我们搜集了486份样本,关于某量表的2个维度GJ和RJ,要检验这份量表的效度,(图1)

    13c325f82d6c67b3ed2189907a1d8e5b.png
    图1

    验证因子分析操作步骤:

    ①打开amos软件,先绘制2个维度及各个题项的模型图(图2)

    66738a0983bccd3ca1a27aa506e0cb52.png
    图2

    ②用双箭头连接2个椭圆(维度),并导入数据,给所有残差项命名(图3)

    fbf854ed30e0ac3a6c81aaa7a1f85525.png
    图3

    ③点击左侧“Analysis Properties”按钮,勾选“标准化系数”(图4)

    1934508f376f6407670ba19ff6a28125.png
    图4

    ④点击“保存”后再点击“运算”,进行运算结果,在运算成功以后,点击左侧“View Text”,打开结果面板,点击“Estimates”,查看右边的“Standardized Regression Weights”(图5)

    ae3216d1422012ec3e6354c4e340f936.png
    图5

    ⑤将“Standardized Regression Weights”这张表复制进Excel,并进行相关计算(图6):

    a4aae71456efc4795e17bc58e55e2265.png
    图6

    67d912c9f66d37d8047bac361e1f1c74.png
    图7

    从上表中可以看出:

    1.量表中的12个题项的因素负荷量全部高于0.5,由此说明12个题项都是具有效度的。

    2.量表的2个维度的组合信度(C.R.)全部高于0.6,且2个维度的平均方差抽取量(AVE)全部高于0.5,意味着2个维度具有较好的聚合效度。

    综上所述,可以判断该量表具有较好的效度。

    以上就是今天讲解AMOS效度分析之验证因子分析,这样就能解决有明确维度划分的量表的效度检验了,当然还有一些分析需要特殊的效度检验,比如重测信度或者区分效度等,将在今后的文章中持续更新讲解,敬请关注!

    本期课程就到这里哦,感谢大家耐心观看!每日更新,敬请关注!

    【杏花开生物医药统计】微信公众号(xhkdata)

    68f169ca36b6bff1697b41e83d0e5d91.gif

    相关文章

    SPSS重复测量方差分析在生物医药中的应用

    SPSS调节回归分析在生物医药统计分析中的应用

    SPSS进行组间差异比较及其两两比较

    SPSS独立样本T检验与SPSS单因素方差分析详细教程

    GraphPad Prism绘制ROC曲线的具体操作步骤

    SPSS进行连续型数据的正态分布检验

    SPSS有序Logistic回归在生物医药统计分析中的应用

    GraphPad Prism绘制生存曲线详细教程

    SPSS如何比较样本两组样本的组内和组间差异

    SPSS生存分析在生物医药统计中的应用之COX风险比例回归

    AMOS结构方程进行医学问卷量表分析教程

    SPSS生存分析在生物医药统计中的应用

    GraphPad Prism绘制柱状图

    SPSS中对问卷数据进行探索因子分析

    SPSS问卷数据统计分析之项目分析

    Excel进行线性回归模型分析的操作与结果解读

    Excel在统计分析中的应用之单因素方差分析

    Excel进行基础数据分析之VLOOKUP函数及透视表的应用

    Excel进行数据分析常用方法及函数汇总

    SPSS中常用的参数和非参数检验方法、基本原理和操作步骤

    ROC曲线在SPSS中的具体操作及医学和生物统计中的应用

    一文读懂R语言如何实现逐步回归分析

    R语言中如何绘制散点图和箱线图?看完即会

    SPSS中的Variable数据变量类型介绍

    展开全文
  • SPSS:因子分析步骤

    万次阅读 多人点赞 2018-10-15 22:37:33
    因子分析步骤  某对外汉语培训中心对在该中心学习的外国留学生进行了一项汉语学习动机问卷调查。使用李克特五级式量表。第一级为最不喜欢,第五级为最喜欢。随机抽取18人参加调查。其中—个项目调查的是“内在动机...

                                                                              因子分析步骤

               某对外汉语培训中心对在该中心学习的外国留学生进行了一项汉语学习动机问卷调查。使用李克特五级式量表。第一级为最不喜欢,第五级为最喜欢。随机抽取18人参加调查。其中—个项目调查的是“内在动机”或称“内在兴趣动机”,了解留学生对汉语语言、文化的兴迎与喜爱。该项目分为六个问题。

    整理数据如下

     

     

    一、在spss中建立数据集

    二、打开Factor analysis主对话框

    1. Analyze(分析)Deta reduction (数据化简)--factor (因素)

    2. 所有数据放入variable框内

    三、进入Factor analysis主对话框右边的子对话框

      (一) Descriptive子对话框

        1. 选择Univariables(单变量描述统计量):会输出每个变量的平均数、标准差和观测量

    2.选择Initial solution(初步结果):会输出原始分析结果:公因子方差、协方差、各因子的特征值、所占总方差的百分比、累计百分比。这是默认系统,应该保留。

        3. Correlation Matrix(相关矩阵)围栏,选项含可选择的相关指标与相关检验: 常常选择(1)(4)

     (1)coeffieient (相关系数),列出各变量间的相关系数矩阵。

    (2)Significance level(显著性水平),列出各变量单侧检验的P值。

    (3)Determinant(行列式)选项,输出相关系数矩阵的行列式。

    (4)KMO and Barletts tests of sphericity (开塞-梅耶-欧巴金和巴莱特球性检验)选项(K-Kaiser, M-Meyer, O-Olkin): 列出球性检验的结果,显示因素模型是否合理。    

    (5)Inverse (逆矩阵):列出相关系数的逆矩阵。

    (6)Reproduced (在生相关矩阵),列出因子分析后估计的相关矩阵与残差。

    (7)Anti(逆影像):列出包括相关系数的负值,包括方差 的负值的逆影像方差矩阵。

    (二)Extraction(提取因子) 子对话框。

    1. Method:七种方法区别不大。用默认Principal components (主成分分析法):从解释变量的变异出发,使变异的方差能够被主成分所解释,主要用于获得初始因子的结果。

    2. Analyze围栏:

    (1)Correlation matrix(变量间相关矩阵)。保留默认。

    (2)Covariance matrix (变量间协方差矩阵)

    3. Display围栏(输出结果)

    (1) a. Unrotated factor solution(显示未经旋转变化的因子提取结果)

      (2) Scree plot(碎石图):横轴为因子序号,纵轴表示特征值大小。该图按特征值大小依次排列因子,可以看出哪些是主要因子。Maximum Iterations for convergence (收敛最大迭代次数)

    4. Extract (设定公因子提取标准)围栏:

    (1)Eigenvalues over (以特征大于莫数值为提取标准)。保留默认选择系统默认值1.

      (2)Number of factors(自提取因子的数量)。保留默认选择值1.

         (3)Maximum iterations for convergence (收敛最大迭代次数),保留默认选择25.

    4. Rotation (旋转)

    (1)method. 选择Varimatrix(正交旋转法)

    (2)Display(输出结果显示)

    a. Rotated solution (旋转解法):正交旋转,输出旋转后的模式矩阵和因子转换矩阵。

    b. Loading plot (载荷散点图:三维图:坐标值为因子值,各个变量以三点形式分布其中,可以直观了解变量与因子之间的关系。

    5.  Scores(因子得分)。保留默认

    6.  Options,保留默认。保留默认

     

    表格说明Communalities (公因子方差表):表中给出了各变量中信息分别被提出的比例。提取比例最高的是汉语歌曲0.874,最低的是汉语戏剧0.652.

    图表说明Total Variance Explained (能解释的方差比例表),也称主成份列表 ,是一个非常重要的表格。一个因子所解释的方差比例越高,这个因子包含原有变量信息的量就越多。第一个成分的初始特征值为2.231,能解释的方差比例为31.621%,第二个与第三个分别为25.6%和21.4%。其余四个成分都小于1,说明这几个成分的解释力度还不如直接引入原变量大。这七个变量只需要提取出头三个成分即可。

     

    图表说明: Scree Plot 碎石图中,从第三个成分以后的特征值就降得非常低。第三个成分就是这一图形的“拐点”。这一之前是主要因子,这一之后是次要因子。因此,这一碎石图用直观的方法向我们显示,在我们这一实例中,只需要提取三个主要成分就行了。

    图表说明: Component Matrix 成分矩阵表,表中列出未使用旋转方法时使用因子能解释的各个变量的比例(各变量的信息被主成份提取了多少)。

    图表说明:表中列出了使用旋转方法后因子能解释的各个变量的比例。对比表5可以看出,旋转后,原先较大的比例变得更大,较小的比例则变得更小。

    Extraction Method: Principal Component Analysis:提取方法:主要成分分析法

    Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization:旋转方法:开塞正态方差最大变异法

     

    图表说明

    Component Transformation Matrix  成分转换矩阵表,用来说明旋转前后主成份间的系数对应关系。

    Extraction Method: Principal Component Analysis:提取方法:主要成分分析法

    Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization:旋转方法:开塞正态方差最大变异法

    图表说明

    Component Plot Rotated Space (旋转后的三维主成份图),从图中可见,我们的七个变量并没有在一个方位上,因此提取一个主成份并不能解释大部分信息。这就是系统提取了三个主成分的原因。

     

    展开全文
  • 使用SPSS的方法是,首先应用因子分析功能定义因子分析的变量,进行适切性量数(KMO)取样与巴特莱(Bartett)球形检验,通过后绘制碎石图,形成主成分列表,作方差最大化旋转,最后形成因子得分表。接着根据聚类分析...
  • 4、SPSSAU输出结果SPSSAU共输出6个表格,分别是CFA分析基本汇总表格,因子载荷系数表格,模型AVE和CR指标结果表格,模型拟合指标表格,因子分析项 -MI指标表格和因子协方差表格。关于此6个表格的解释说明如下:表格...
  • 上一篇文章中(SPSSAU:验证性因子分析如何使用?),初步介绍了验证性因子分析的功能及应用场景。下面通过一个实例来具体了解一下,验证性因子分析的操作步骤以及过程中需要注意的内容。1、背景当前有一份215份的研究...
  • 零基础快速学会用spss分析问卷

    千次阅读 2020-06-02 23:49:09
    探索性因子分析为主。(结构效度的一种) 打开spss,进入分析->降维->因子。 选择巴特利特球形度检验,一般在0.7以上才能进行分析。 提取部分,如果要分析的话可以选择碎石图帮助判断。默认是特征值大于1的...
  • SPSS检验结果显示Sig.(即p值)时,说明各变量间具有相关性,因子分析有效。     有些情况下,bartlett检验意义不大 共线矩阵 西班牙后裔比例与黑人比例中度冲突 西班牙后裔比例与白人比例...
  • 在前面的文章中,我们详细讲解过如何对问卷量表进行效度检验,分为2种:有维度划分的问卷做验证因子分析;没有维度划分的问卷做探索因子分析,可以详细查看:信度检验是指问卷的信度也就是问卷的可靠性,指采用同样...
  • 链接:...提取码:paj8 天翼云盘下载不限速,如果你的下载速度较慢,建议使用天翼云下载速度会更快一些 ...1 序言:课程说明 2 问卷(量表)设计原则与技巧 3 统计学基础 4 第3章基于Epidata的数据快...
  • 一个变量的变化来预测另一个变量(连续变量)的变化,需要进行回归分析 一元线性回归:y=a+bx+ey=a+bx+ey=a+bx+e 判断自变量是否与因变量之间存在显著相关,以及整个方程的回归效果,必须依据回归分析输出的三个...
  • 手把手教你用SPSS做聚类分析

    千次阅读 2020-12-30 19:40:56
    聚类分析:聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。“物以类聚,人以群分”正是对聚类分析最好的诠释。本文就具体介绍一下聚类分析,以及就按样本进行聚类分析分析思路进行说明(分层聚类将在之后的文章中介绍)...
  • 如何用SPSS分析学业情绪量表数据 1、数据检验。由于问卷、量表的题目是主观判断和选择,因而难免有些人不认真填,所以,筛选出有效、高质量的数据非常关键。通常需要作如下检查:(1)是否有人回答互相矛盾,比如A1...
  • 实用标准 现要对远程学习者对教育技术资源和使用情况进行了解设计一个李克特量表如下...a6 电子邮件 a7 电子讨论网 a8 CAI 课件 a9 视频会议 a10 视听会议 一因子分析的定义 在现实研究过程中 往往需要对所反映事物 现
  • 用spss分析女大学生的服装消费行为

    千次阅读 2019-08-07 16:59:13
    第一步,先利用特质量表,采用因子分析的方法萃取出受访者人格的特质,然后针对不同的人格的因素进行分群。 第二步,分群的时候,会运用到聚类分析和判别分析。针对不同的集群,在这些消费行为上(比如价位)以及...
  • 视频链接:问卷与量表数据分析(SPSS+AMOS) 1. 量表制作与分析流程 【注意】: ...(1)试测问卷发放的份数至少是...探索性因子分析的目的是对比公因子下面的量表题目和我们自己设计的维度下面的题目是否一致...
  • 本文以SPSSAU系统为例,针对因子分析的常见问题进行汇总说明。 ①问题一:提取因子个数 提取因子的个数是一个综合选择的过程。默认是按“特征根大于1”作为因子提取的标准。 特征根不是唯一的判断标准。...
  • SPSS效度分析

    千次阅读 2021-04-19 11:10:34
    对于问卷调查,我们必须要进行信度分析和效度分析。信度分析就是问卷可信度的意思,前面我们已经讲解...我们采用的是探索因子分析(用于还没划分维度的分析)。 点击分析———降维————因子 把需要比较的选项选入
  • 量表信效度分析.docx

    2019-08-16 13:54:21
    该资源为量表信效度资源整合,主要包括信度分析及因子分析、项目分析等常见的统计分析方法,包括操作步骤
  • python实战因子分析和主成分分析

    千次阅读 2021-05-28 20:00:52
    因子分析基础概念 因子分析是一种统计方法,可用于描述观察到的相关变量之间的变异性,即潜在的未观察到的变量数量可能更少(称为因子)。例如,六个观察变量的变化可能主要反映了两个未观察(基础)变量的变化。...
  • ​ 对于未划分维度的量表来说,在做因子分析之前,首先需要做项目分析。 首先做项目分析,目的主要在于检验量表中的各个题项的区分性,具体是检验被调研对象是否有一部分可以在量表中给出高分,同时也有一部分被调研...
  • 探索性与验证性因子分析

    千次阅读 2020-10-15 20:50:55
    SPSS进行的因子分析是一种探索性的因子分析,即对一个变量探索其所具有的因子。而AMOS的构成原理是属于验证性的因子分析,也就是先以因子(预测变量)为构建基础,来验证是否能代表一个变量(潜变量) 一、为什么...
  • 主成分分析的基本原理: 一:什么是主成分分析? 主成分分析分析多个变量之间相关性的一种多元统计方法,研究如何通过少数几个主成分来解释多个变量之间的内部结构,即从原始变量中导出几个主分量,使他们尽可能...
  • “分析”—“降维”—“因子分析”,将我们需要的六个变量拖拽到“变量”框中,然后其它保持默认【保持默认即不旋转,是主成份分析;如果进行旋转,则为因子分析】,点击确定,得到如下图: 1、下图表示了主成份对...
  • 怎么做信度分析的数据 spss数据分析

    千次阅读 2021-01-13 18:41:00
    spss信度和效度分析怎么做?首先,将非常同意值设置为1,B同意值设置为2,C通常设置为3,d不同意值设置为4,e非常不同意值设置为5。可靠性分析:步骤:分析-测量-可靠性分析,然后选择要分析的项目。例如,如果要...
  • spss数据分析--信度效度分析

    千次阅读 2021-11-28 16:40:30
    信度和效度分析在问卷分析中大多都会...信度分析spss分析中,最主要的Cronbach’s alpha系数。操作步骤为:点击分析-标度-可靠性分析-选择项-确定,只需要把问卷中的题目放到信度分析的选项框中就可以:得到的结
  • 因子分析删除题目或指标的方法

    千次阅读 2020-06-03 16:25:22
    在问卷编制或者概念结构划分时,需要进行因子分析,而因子分析一般都会剔除一些不能很好进行因子归类的题目或指标,那么具体在SPSS因子分析过程中,我们的删题标准是什么样的呢,以及如何删题呢? 一、删题的标准:...
  • 实用干货!因子分析超全步骤总结

    千次阅读 2020-07-13 12:15:18
    希望通过因子分析少量因子反映14个题目的信息,从而达到降低维度,便于分析的目的,并对因子命名用于后续分析。 二、分析步骤 Step1数据准备: 依据研究目的,收集相关数据。本例中就是我们收集得到...
  • 毕业大半年了,现在还清晰的记得当时毕业论文不会用SPSS的痛苦,每天挣扎把度娘、知乎、知网、优酷、某宝等各大网站都逛了个遍,依然没有找到用SPSS完整的分析一份问卷的流程,几乎都是零零散散的一些知识,又或是几...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 11
收藏数 206
精华内容 82
关键字:

量表怎么用spss因子分析

友情链接: SimpleChat.zip