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打破数据分析壁垒:SPSS复习必备(十一)

一、方差分析

方差分析的应用条件如下:

(1)独立,各组数据相互独立,互不相关;

(2)正态:即各组数据符合正态分布;

(3)方差齐性:即各组方差相等。

统计学上的因素是指研究者所关心的实验条件,而水平是指因素的具体表现形式。如温度(30、60、90)℃、药物种类(A、B、C)药,产地(山东、安徽、江苏)。此处的温度、药物种类和产地就是因素,而每个因素里具体的不同形式就称为水平。

单因素方差分析即研究了单个研究因素,该因素上有多个水平(>=3,如果2个水平就用t检验了)。

看栗子:

二、双变量相关

举栗子

利用散点图观察两变量之间有无相关趋势。

依次单击菜单“分析”|“相关”|“双变量…”命令

相关性”表格给出了Pearson 相关系数及其检验结果。可以推断出碘含量与甲状腺肿之间存在着明显的正相关。

结果显示,Spearman相关系数为0.979,P<0.01,在α=0.05的水平上是拒绝原假设的,结论同前。

此系数是用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个变量均为有序分类的情况。 分析结果同前。

三、偏相关分析

添加“控制”列表框,用于选择在进行饷相关分析时需要控制的变量

四、SPSS信度分析

作好问卷调查后,接下来为了进一步考验问卷的可靠性与有效性,即要做信度分析(Reliability Analsis),信度本身与测量所得结果正确与否无关,它的功用在于检验测量本身是否稳定。
信度是指一个衡量的正确性或精确性,信度包括稳定性以及一致性;
1、再测法(Retest Method):使用同一份问卷,对同一群受测者,在不同的时间,前后测试两次,求出者两次分数的相关系数,此系数又称为稳定系数(Coefficient of Stability) 。
需注意:相关系数高,表示此测验的信度高,前后两次测验间隔的时间要适当。若两次测验间隔太短,受测者记忆犹新通常分数会提高,不过如果题数够多则可避免这种影响;但若两次测验间隔太长,受测者心智成长影响,稳定系数也可能会降低。
2、复本相关法(Equivalent-Forms Method):复本是内容相似,难易度相当的两份测验,对同一群受测者,第一次用甲份测试,第二次使用乙份,两份分数的相关系数为复本系数(Coefficient of Forms)或等值系数(Coefficient of Equivalence)。
若两份测验不是同时实施,亦可相距一段时间再施测,这样算出的相关系数为稳定和等值系数。 复本相关法是测验信度量测的一种最好方法,但是要编制复本测验相当困难。而且复本相关法并不受记忆效用的影响,对测量误差的相关性也比再测法低。
3、折半法(Split Half Method):与复本相关法很类似,折半法是在同一时间施测,最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑,使两半的问题尽可能有一致性。
折半信度系数(split-half coefficient):将同一量表中测验题目(项目内容相似),折成两半(单数题、偶数题),求这两个各半测验总分之相关系数。
4、柯能毕曲α系数(Cronbach α):1951年Cronbach提出α系数,克服部分折半法的缺点,为目前社会科学研究最常使用的信度。
量测一组同义或平行测验总和的信度,如果尺度中的所有项目都在反映相同的特质,则各项目之间应具有真实的相关存在。若某一项目和尺度中其它项目之间并无相关存在,就表示该项目不属于该尺度,而应将之剔除。
只要有做问卷就可以做信度分析,提供各项客观的指标,作为测验与量表良莠程度的具体证据。   相关性:相关系数愈高,相关性愈高。
内部一致性:相关系数愈高,内部一致性愈高。
信度值判别:积差相关结果达0.05显著水平,相关系数旁以一个*表示;积差相关结果达0.01显著水平,相关系数旁以两个*表示。
操作步骤  :单击“分析”|“度量”|“可靠性分析”命令

总结

主要解决问题:

1)方差分析

2)双变量相关

3)  偏相关分析

4)SPSS信度分析

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