SPSS简单数据分析.docx
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SPSS简单数据分析
SPSS简单数据分析
量表（或问卷）编制中的SPSS应用
所谓量表（或问卷）编制就是将初步设计的问卷（或者其他人的问卷），通过预
进行系统、标准的分析，最后确试获得数据，在数据的基础上对问卷中的每个题
定是否需要将此题剔除，或者保留在问卷中。
最后形成一个信效度较好的问卷。
举例量表（或问卷）:
青少年偏差行为问卷
一、我们建立一个SAV文件（SPSS数据文件），把预试中得到的结果输入到数据文件中。
二、通过升、降序等方式剔除异常数据。
次数分布sav、txt、excel
三、先对问卷中的反向题进行处理（本问卷没有设计反向题，感兴趣的同学可以先根据操作图示，并参阅其他资料先行学习）
所谓反向题是指:
问卷中常有反向计分的题项，以李克特5点量表而言，正向题的题项通常给予1、2、3、4、5分，而反向题的题项计分时，便要给予5、4、3、2、1分;以4点量表而言，正向题通常给予1、2、3、4分，而反向题计分时则分别要给予4、3、2、1分。
因此，我们在这一阶段要将题项计分的方式化为一致。
本青少年偏差行为问卷是一个5点量表，正向题的题项是给予1、2、3、4、5分，如果有反向题（当然实际上本问卷没有）则本来的实际计分为5、4、3、2、1分，需要进行转化，具体计分的转换情形为:
5——1
4——2
3——3
2——4
1——5
这样就和正向题保持一致了。
spss操作如下:
1
2
四、计算量表的总分total，并剔除异常数据
五、进行项目分析
（一）题总相关的计算:
使用皮尔逊积差相关（一般要求达0.4以上）
（二）计算题项区分度:
使用高低分组T检验（独立样本），假设检验要达到显著水平。
3
1、进行高低分组
（1）对记录进行排序，找到高低分组的临界分数点。
（一般为27,或者33,）
3262
4
（2）产生一个新的分组变量
5
（3）独立样本T检验
6
7
分析，构建量表结构效度五、因子
8
首先进行因子分析适合度检验
然后提取因子
9
旋转
计算因子得分此处不予以考虑，跳过，直接点击options
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结果分析:
各问题之间的相关系数矩阵
问题A1与
问题A2之
间的相关系
数为.625
问题A1与
问题A2之
间的相关系
数为.625的
显著性水平
为.000
如果相关矩阵中的相关系数大都小于0.3，而且未达到显著性水平，则说
明变量间的相关性普遍较低，它们存在潜在共同因子的可能性较小，就不再
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适合于做因子分析;如果相关系数都较大，则进一步通过KMO和巴特莱球形
检验分析。
KMO检验结果为.960>=0.5，巴特莱球形检验结果sig.=0.000，差异显著，说明
此两项检验都表明此观测数据适合做因子分析。
没有提取因提取因子之后，Communalities子之前，即即后面提取的
InitialExtraction还是用25个4个因子，4个
因子，25个因子可以解释A11.000.602
因子可以解问题A160.2%A21.000.556的变异释问题A1A31.000.658所有的变异A41.000.699
A51.000.686
A61.000.479
A71.000.639
A81.000.632
A91.000.449
A101.000.618
A111.000.579
A121.000.527
A131.000.494
A141.000.609
A151.000.486
A161.000.455
A171.000.583
A181.000.616
A191.000.609
A201.000.603
A211.000.536
A221.000.620
A231.000.464
12
A241.000.558
A251.000.597
ExtractionMethod:
Principal
ComponentAnalysis.
TotalVarianceExplained
解说总变异量:
因子的特征值（eigenvalue）须大于1，方决定选取之成份。
ExtractionSumsofSquaredRotationSumsofSquared
InitialEigenvaluesLoadingsLoadings
最初的特征值提取后的平方和负荷量旋转后的平方和负荷量
%ofCumulative
Varianc%
e提取因子后
此因子因子1的特
对全部征值，而小
观测数Cumulative于1的因子
据变异Total%%of%of4—25则被
特征的解释累计变异解释ComponenVariancCumulativeVarianc去掉
值量量tTotale%Totale
111.2244.88344.88311.2244.88344.8835.6422.56822.568
112因子1的特
征值21.7236.89351.7761.7236.89351.7764.4117.65140.220
3
31.4095.63757.4141.4095.63757.4144.2917.19457.414
8
4.9463.78461.198
因子1能解5.8273.30864.506
释全部观测6.7402.96167.467
数据变异的7.6612.64470.11144.883%8.6492.59672.707
9.6082.43175.139因子1和2
共能解释10.5772.30977.448
全部观测11.5302.12279.569数据变异12.5082.03381.603的
13.4811.92483.52651.776%
14.4461.78285.308
15.4281.71387.022
13
16.4041.61588.636
17.3851.54090.176
18.3611.44391.619
19.3441.37492.993
20.3321.32794.320
21.3281.31295.632
22.3111.24396.875
23.2771.10897.983
24.2681.07099.053
25.237.947100.000ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
旋转后的成分（因子）矩阵
aRotatedComponentMatrix
Component
123A1.760.081.133A10.732.205.199A7.717.160.315A12.702.125.137A17.697.233.207A8.681.324.252A2.617.236.346A25.616.369.286A23.476.452.182A15.469.439.269A11.053.758.028A24.218.713.044A16.078.630.229A20.292.593.408A9.275.574.209A22.263.551.497A21.223.525.459A18.451.523.373A13.424.455.328A5.179.179.789
14
A4.211.186.788
A3.355.181.707
A14.252.230.702
A19.382.442.517
A6.484.071.489
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization.
a.Rotationconvergedin5iterations.
经最大变异数转轴法旋转后，取因素负荷量（factorloading）绝对值大于0.5（或0.6）者，因素负荷量为变量所属因素间之相关。
此处因在0.5-0.6间的问题（即变量）太多，如果都删除，问卷题项会变得太少，因此，我们选大于0.5为标准。
所以，我们删除A23、A15、A13、A6四个问题。
然后再进行一次因子分析。
除了将A23、A15、A13、A6四个问题拿出来不进行因子分析外，其他步骤如上，结果发现A18又变得小于0.5。
aRotatedComponentMatrix
Component
123
A1.771.149.042
A10.738.177.223
A7.717.294.164
A12.713.158.098
A17.707.229.207
15
A8.683.258.314
A2.626.360.192
A25.619.322.330
A5.186.795.127
A4.227.794.137
A3.372.707.134
A14.255.706.199
A22.266.549.497
A19.393.546.388
A21.228.521.467
A11.071.054.797
A24.229.070.747
A16.091.265.630
A9.285.241.573
A20.288.473.524
A18.463.425.475
ExtractionMethod:
PrincipalComponent
Analysis.
RotationMethod:
VarimaxwithKaiser
Normalization.
a.Rotationconvergedin5iterations.
所以，我们进一步删除A18后再进行一次因子分析。
除了将A23、A15、A18、A13、A6五个问题拿出来不进行因子分析外，其他步骤
如上，结果发现剩下的问题都满足大于0.5的条件。
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aRotatedComponentMatrix
Component
123
A1.772.148.040
A10.740.179.221
A7.720.296.167
A12.712.160.093
A17.705.232.195
A8.684.263.317
A2.628.362.193
A25.620.325.322
A5.188.796.126
A4.227.795.135
A14.256.708.199
A3.374.708.129
A22.267.554.491
A19.393.549.366
A21.231.526.457
A11.077.061.806
A24.229.082.750
A16.096.270.633
A9.288.246.569
A20.286.479.513
ExtractionMethod:
PrincipalComponent
Analysis.
RotationMethod:
VarimaxwithKaiser
Normalization.
a.Rotationconvergedin5iterations.
至此，我们把问题A23、A15、A18、A13、A6排除后，剩下的问题保留在量表中，
效度分析结束，我们可以报告说，所有问题的因子负荷值都大于0.5。
六、信度分析:
使用内部一致性系数（克隆巴赫）
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一般来说，问卷（或一个问卷因素，本例中偏差行为问卷只有一个因素，就是偏
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差行为的严重程度，有的问卷可能包括若干因素，例如16pf就是16个因素，则是看每个因素的Alpha系数）Alpha系数（上图中.9040）大于0.80是比较满意的，而大于0.70是可以接受的，那么问卷中的每一题目都可以保留。
如果连0.70都达不到，就要看每个题目的被删除后Alpha的变化情况，就是，把那些题目被删除后Alpha值会大大提高的题目逐个删除，直到总体Alpha达到0.80或0.70。
记住一定要逐一删除，因为只要一个题目变化了，整个结果都会随之变化。
至此，一个信效度较好的问卷就产生了，我们可以放心地进行正式使用，再收集数据，再进行描述统计或推论统计，所得结果就比较可靠了。
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