第十一、十二章 spss的對應分析、信度分析

1、第十一章 SPSS的對應分析,,,,11.1.1 對應分析的提出研究兩個或多個品質型變量之間的相關關系，例如研究儲戶收入水平與所選擇的儲蓄種類間是否存在聯(lián)系的問題，再如分析顧客職業(yè)與購買汽車的品牌之間的關系等。分析品質變量之間的關系通常從編制兩變量的交叉列聯(lián)表入手，并通過對列聯(lián)表的進一步研究探究變量間的聯(lián)系。常見的方法有列聯(lián)表的卡方檢驗等。在變量分類值較多時，上述分析方法通常較難直觀地揭示出變量之間的聯(lián)系以及變量各分類之間的聯(lián)系

2、。對應分析正是解決該類問題的一種基于圖形分析的直觀有效的多元統(tǒng)計分析方法。,,,11.1 對應分析概述,,11.1.2 對應分析的基本思想對應分析以兩變量的交叉列聯(lián)表為研究對象，利用“降維”的方法，通過圖形的方式，直觀揭示變量不同類別之間的聯(lián)系，特別適用于多分類品質型變量的研究。對應分析的基本思想是：首先編制兩品質型變量的交叉列聯(lián)表，將交叉列聯(lián)表中的每個數(shù)據(jù)單元看成兩變量在相應類別上的對應點；然后，對應分析將變量及變量之間的聯(lián)系同

3、時反應在一張二維或三維的散點圖，即對應分布圖上，并使聯(lián)系密切的類別點較集中，聯(lián)系疏遠的類別點較分散；最后，通過觀察對應分布圖就能直觀地把握變量類別之間的聯(lián)系。,11.2 對應分析的基本操作及案例,11.2.1 對應分析的基本操作步驟（1）選擇菜單Analyze→Data Reduction→Correspondence，出現(xiàn)窗口如圖所示（2）將行變量選擇到Row框中，將列變量選擇到Column框中，并分別單擊Define Rang

4、e按鈕指定行列變量的分類值范圍。在Minimum value框后輸入分類最小值，在Maximum框后輸入分類最大值，并單擊Update按鈕，于是各分類值會依次顯示在窗口下方的框中；Category Constraints框中的選項，None表示不再對分類值重新分組，Categories must be equal表示指定將哪些分類值合并為一類，Category is supplemental表示指定某些分類值不參與分析。,,,,（3）單

5、擊Model按鈕進行模型參數(shù)設置，在Dimensions in solution框后輸入行列變量分類最終提取的因子個數(shù)。該數(shù)可根據(jù)累計方差貢獻率給定，或指定為2（默認）以便于將各分類點表示在二維平面上；在Distance Measure框中指定分類點間距離的定義方式，對品質變量通常選卡方（Chi Square）即可；Normalization Method框中指定數(shù)據(jù)標準化的方式，其中，當希望重點分析行列變量各類別之間的聯(lián)系，而非每個變

6、量各類別之間的差異時選Symmetrical項；當希望重點分析行變量各類別之間的差異時選Row principal項；當希望重點分析列變量各類別之間的差異時選Column principal項；當希望同時分析行列變量各類別之間的差異時選Principal項，它們將影響到分類點的坐標值。,,,,（4）單擊Statistics按鈕指定輸出哪些統(tǒng)計量。其中，Correspondence table表示輸出行列變量的交叉列聯(lián)表；Overview

7、 of row points表示輸出行變量分類的因子載荷以及方差貢獻率等；Overview of Column points表示輸出列變量分類的因子載荷以及方差貢獻率等；Row profiles表示輸出頻數(shù)的行百分比；Column profiles表示輸出頻數(shù)的列百分比。,,（5）單擊Plot按鈕指定輸出哪些圖形。Scatter plots 框中為各種散點圖，其中，Biplot為行列變量的對應分布圖；Row points為行變量各類別在

8、第一因子和第二因子上的載荷圖；Column points為列變量各類別在第一因子和第二因子上的載荷圖；在ID label width for框后指定散點圖中數(shù)據(jù)點標簽的長度。Line plots框中為各種線圖，其中，Transformed row categories為行變量各分類的因子載荷線圖；Transformed column categories為列變量各分類的因子載荷線圖。,,至此，完成了SPSS對應分析的基本操作，SPSS將

9、按照用戶指定自動進行對應分析，并將分析結果顯示到輸出窗口中。,,11.2.2 對應分析的應用舉例現(xiàn)收集到購買商品房的客戶背景資料和房屋購買情況的數(shù)據(jù)。根據(jù)這些數(shù)據(jù)分析不同客戶對戶型購買的偏好。11.2.2.1 家庭年收入與戶型選擇首先研究家庭年收入與戶型選擇方面的關系，其中家庭年收入為行變量，分類值在1—6之間，購買戶型為列變量，分類值在1—11之間。指定提取2個因子，并輸出相關統(tǒng)計量和圖形。,,11.2.2.2 家庭年收入、家庭

10、類型、戶主年齡與戶型選擇對應分析能夠有效分析變量各類別間及兩變量各類別間的聯(lián)系。如果同時分析多變量類別間的關系，對應分析就顯得力不從心。對此通常采用SPSS最優(yōu)尺度分析（Optimal Scaling）中的同質性分析（Homogeneity HOMALS）。同質性分析的核心目的也是力圖在低維空間展現(xiàn)兩個或多個定距型或品質型變量之間的關系。具體分析操作步驟是：（1）選擇菜單Analyze→Data Reduction→Optimal

11、 Scaling，出現(xiàn)窗口,,,（2）在Optimal Scaling Level框中選擇All variables multiple nominal項，表示所分析的變量均為品質型變量，于是SPSS將自動采用同質性分析方法。另一選項表示所分析的變量中有定距型變量；在Number of Sets of Variables框選擇One Set項，表示欲進行不同變量間的分析。Multiple sets表示欲對幾個變量組間作分析，SPSS將自動

12、采用非線性典型相關分析方法（3）按Define按鈕進行變量的詳細定義，選擇參與分析的多個變量到Variables框，并逐個定義各變量的取值范圍。 至此可以得到多重對應分布圖。,第十二章 SPSS的信度分析,,,,12.1 信度分析概述,12.1.1 信度分析的提出信度分析是一種測度綜合評價體系是否具有一定的穩(wěn)定性和可靠性的有效分析方法。在社會生活或經(jīng)濟管理中，對某個體或某事物做綜合評價是極為普遍的。例如，汽車駕

13、駛培訓學校在學習結束時要對學員的汽車駕駛能力進行綜合考核；心理咨詢中心要對來訪者的心理狀況進行綜合評分等。,,綜合評價問題都必然會涉及如何對被評估對象實施綜合評估的問題。通常的做法是編制量表。所謂編制量表就是圍繞評估的總體目標，將其分解為若干個子方面，它們是總體目標不同特征的體現(xiàn)，是總體特征的部分反映。進一步，每個子方面又由若干個可量化的評估項目組成，不同項目是對某個特征的不同角度或不同層面的描述。評估者通過計算被評估對象某個方面得分的

14、總和，實現(xiàn)對特定特征的評估。最后通過對各個方面得分的再加總得到最終的評估結果。,,量表編制合理性和有效性將決定著評價結果的可信性和可用性。信度分析正是要對量表的有效性（信度）進行研究。量表的信度分析包括內在信度分析和外在信度分析。內在信度分析重在考察一組評估項目是否測量的是同一特征，這些項目之間是否具有較高的內在一致性；外在信度分析是指在不同時間對同批被評估對象實施重復測量時，評估結果是否具有一致性。如果兩次評估的結果相關性較強，則說明

15、在被評估對象沒有故意隱瞞的前提下，評估項目的概念和內容是清晰的、不模糊的，沒有二義性的。因而所得的評估結果是可信的。 SPSS的信度分析主要用于對量表內在信度的分析。,,12.1.2 信度分析的基本原理SPSS的信度分析主要用于對量表內在信度進行研究。它首先對各個評估項目做基本描述統(tǒng)計、計算各項目的簡單相關系數(shù)以及剔除一個項目后其余項目間的相關系數(shù)，對內在信度進行初步分析。然后，采用各種信度分析系數(shù)對內在信度或外在信度做

16、進一步的研究。信度系數(shù)主要包括克朗巴哈（Cronbach）α系數(shù)、折半（Split-half）信度系數(shù)等。,,1、克朗巴哈α系數(shù)克朗巴哈α系數(shù)用于測度量表內部的一致性，其計算公式為：其中，k為評估項目數(shù)， 為k個項目相關系數(shù)的均值?？死拾凸料禂?shù)在0~1之間。,,,,經(jīng)驗上，如果克朗巴哈α系數(shù)大于0.9，則認為量表的內在信度很高；如果克朗巴哈α系數(shù)大于0.8（小于0.9），則認為內在信度是可接受的；如果克朗巴哈α系數(shù)大于0.

17、7（小于0.8），則認為量表設計存在一定問題，但仍有一定參考價值；如果克朗巴哈α系數(shù)小于0.7，則認 為量表設計存在很大問題應考慮重新設計。,,2、折半信度系數(shù)折半信度系數(shù)主要用于外在信度的評價，同時也可用在內在信度方面。其基本思路是將評估量表一分為二后分別計算兩部分的克朗巴哈α系數(shù)（這里稱為折半信度系數(shù)），進而對兩部分量表的信度進行比較。通常，在做量表的外在信度分析時，可將特定被評估對象群前后兩次的評估項目得分橫向合并在一起，然后計

18、算折半信度系數(shù)；在做量表的內在信度分析時，在評估項目較多時也可計算折半信度系數(shù)。,,利用SPSS進行信度分析時應注意：（1）由于綜合評估量表中通常包含若干個子方面，因此，信度分析應針對各個子方面逐個進行，不可直接對整個量表進行分析。（2）如果某特征下設的多個評估項目并非全部同向，存在反向計分題時，應對它們進行反向處理后再進行信度分析。,12.2 信度分析的基本操作及案例,12.2.1 信度分析的基本操作利用SPSS進行信度分析之

19、前，應將各個評估項目數(shù)據(jù)分別以SPSS變量的形式組織好。SPSS信度分析的基本操作步驟是：（1）選擇菜單Analyze→Scale→Reliability Analysis，出現(xiàn)窗口（2）把參與信度分析的變量（評估項目）選擇到Items框中。（3）在Model框后選擇需計算的信度系數(shù)。,,,,（4）單擊Statistics按鈕指定輸出哪些統(tǒng)計量。Descriptives for框中：Item表示輸出各評估項目的基本描述統(tǒng)計量，

20、Scale表示輸出各評估項目之和（總分）的基本描述統(tǒng)計量，Scale if item deleted表示輸出剔除某評估項目后的基本描述統(tǒng)計量，以便對評估項目進行逐個評價；Inter-Item框中：Correlations表示輸出各評估項目的相關系數(shù)矩陣，Covariances表示輸出各評估項目的協(xié)方差矩陣；Summaries框中：Means表示輸出k個評估項目平均分的基本描述統(tǒng)計量，Variance表示輸出k個評估項目方差的基本描述

21、統(tǒng)計量，Covariances表示輸出協(xié)方差矩陣的基本描述統(tǒng)計量，Correlations表示輸出相關系數(shù)矩陣的基本描述統(tǒng)計量；,,ANOVA Tables框中提供了多種方法，用于檢驗同一被評估對象在各評估項目上的得分是否具有一致性。其中，None表示不作檢驗；F test表示進行重復測量的方差分析，適合于定距型正態(tài)分布數(shù)據(jù)；Friedman chi-square表示進行多配對樣本的Friedman檢驗（同菜單Nonparametric

22、 Test中的K Related Samples），適合于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)或定序型數(shù)據(jù)；Cochran chi-square表示進行多配對樣本的Cochran檢驗（同菜單Nonparametric Test中的K Related Samples），適合于二值型數(shù)據(jù)。后兩種為非參數(shù)檢驗方法。至此，完成了SPSS信度分析的基本操作。,,,,12.2.2 信度分析的應用舉例為大學生心理測試設計了一套評價量表，其中包括的評價項目有，支配性、穩(wěn)