利用SPSS进行量表分析.docx

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利用SPSS进行量表分析

第五节利用SPSS进行量表分析

在第五章调查研究中，我们介绍了量表的类型、编制的步骤及其应用，在本节将介绍利用SPSS软件对量表进行处理分析。

在获取原始数据后，我们利用SPSS对量表可以作出三种分析，即项目分析、因素分析和信度分析。

项目分析，目的是找出未达显著水准的题项并把它删除。

它是通过将获得的原始数据求出量表中题项的临界比率值——CR值来作出判断。

通常，量表的制作是要经过专家的设计与审查，因此，题项一般均具有鉴别度，能够鉴别不同受试者的反应程度。

故往往在量表处理中可以省去这一步。

因素分析，目的是在多变量系统中，把多个很难解释，而彼此有关的变量，转化成少数有概念化意义而彼此独立性大的因素，从而分析多个因素的关系。

在具体应用时，大多数采用“主成份因素分析”法，它是因素分析中最常使用的方法。

信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验。

如果一个量表的信度愈高，代表量表愈稳定。

也就表示受试者在不同时间测量得分的一致性，因而又称“稳定系数”。

根据不同专家的观点，量表的信度系数如果在0.9以上，表示量表的信度甚佳。

但是对于可接受的最小信度系数值是多少，许多专家的看法也不一致，有些专家定为0.8以上，也有的专家定位0.7以上。

通常认为，如果研究者编制的量表的信度过低，如在0.6以下，应以重新编制较为适宜。

在本节中，主要介绍利用SPSS软件对量表进行因素分析。

一、因素分析基本原理

因素分析是通过求出量表的“结构效度”来对量表中因素关系作出判断。

在多变量关系中，变量间线性组合对表现或解释每个层面变异数非常有用，主成份分析主要目的即在此。

变量的第一个线性组合可以解释最大的变异量，排除前述层次，第二个线性组合可以解释次大的变异量，最后一个成份所能解释总变异量的部份会较少。

主成份数据分析中，以较少成份解释原始变量变异量较大部份。

成份变异量通常用“特征值表示，有时也称“特性本质”或“潜在本质”。

因素分析是一种潜在结构分析法，其模式理论中，假定每个指针（外在变量或称题项）均由两部分所构成，一为“共同因素”、一为“唯一因素”。

共同因素的数目会比指针数（原始变量数）还少，而每个指针或原始变量皆有一个唯一因素，亦即一份量表共有n个题项数，则会有n个唯一因素。

唯一因素性质有两个假定：

（1）所有的唯一因素彼此间没有相关；

（2）所有的唯一因素与所有的共同因素间也没有相关。

至于所有共同因素间彼此的关系，可能有相关或可能皆没有相关。

在直交转轴状态下，所有的共同因素间彼此没有相关；在斜交转轴情况下，所有的共同因素间彼此就有相关。

因素分析最

常用的理论模式如下：

其中

（1）为第i个变量的标准化分数。

（2）Fm为共同因素。

（3）m为所有变量共同因素的数目。

（4）为变量的唯一因素

（5）为因素负荷量。

因素分析的理想情况，在于个别因素负荷量不是很大就是很小，这样每个变量才能与较少的共同因素产生密切关联，如果想要以最少的共同因素数来解释变量间的关系程度，则彼此间或与共同因素间就不能有关联存在。

-所谓的因素负荷量，是因素结构中原始变量与因素分析时抽取出共同因素的相关。

在因素分析中，有两个重要指针：

一为“共同性”，二为“特征值”。

所谓共同性，就是每个变量在每个共同因素之负荷量的平方总和（一横列中所有因素负荷量的平方和），也就是个别变量可以被共同因素解释的变异量百分比，这个值是个别变量与共同因素间多元相关的平方。

从共同性的大小可以判断这个原始变量与共同因素间之关系程度。

而各变量的唯一因素大小就是1减掉该变量共同性的值。

（在主成份分析中，有多少个原始变量便有多少个成份，所以共同性会等于1，没有唯一因素）。

所谓特征值，是每个变量在某一共同因素之因素负荷量的平方总和（一直行所有因素

负荷量的平方和）

在因素分析的共同因素抽取中，特征值最大的共同因素会最先被抽取，其次是次大者，最后抽取得共同因素的特征值最小，通常会接近0（在主成份分析中，有几个题项，便有几个成份，

因而特征值的总和刚好等于变量的总数）。

将每个共同因素的特征值除以总题数，为此共同因素可以解释的变异量，因素分析的目的之一，即在因素结构的简单化，希望以最少的共同因素，能对总变异量作最大的解释，因而抽取得因素愈少愈好，但抽取因素的累积解释的变异量愈大愈好

我们通过一个例子说明如何利用SPSS软件对量表进行分析。

二、利用SPSS对量表进行因素分析

【例6-9】现要对远程学习者对教育技术资源的了解和使用情况进行了解，设计一个里克特量表，如表6-27所示。

将该量表发放给20人回答，假设回收后的原始数据如表6-28所示。

操作步骤：

⒈录入数据

定义变量“A1”、“A2”、“A3”、“A5”、“A6”、“A7”、“A8”、“A9”、“A10”，并按照表输入数据，如图6-33所示。

⒉因素分析

（1）选择“AnalyzeDataReductionFactor⋯命”令，弹出“FactorAnalyze对”话框，将变量“A1”到“A10”选入“Variables框”中,如图6-34所示。

2）设置描述性统计量

单击图6-34对话框中的

Descriptives⋯按”钮，弹出“FactorAnalyze:

Descriptives（因”素分析：

描述性统计量）对话框，如图6-35所示。

1“Statistics（统”计量）对话框

A“Univariatedescriptives（单”变量描述性统计量）：

显示每一题项的平均数、标准差。

B“Initialsolution（未转”轴之统计量）：

显示因素分析未转轴前之共同性、特征值、变异数百分比及累积百分比。

2“CorrelationMatric（相”关矩阵）选项框

A“Coefficients（”系数）：

显示题项的相关矩阵

B“Significancelevels（显”著水准）：

求出前述相关矩阵地显著水准。

C“Determinant（”行列式）：

求出前述相关矩阵地行列式值。

D“KMOandBartlett'stestofspherici（tyKMO”与Bartlett的球形检定）：

显示KMO抽样适当性参数与Bartlett'的s球形检定。

E“Inverse（”倒数模式）：

求出相关矩阵的反矩阵。

F“Reproduced（”重制的）：

显示重制相关矩阵，上三角形矩阵代表残差值；而主对角线及下三角形代表相关系数。

G“Anti-image”（反映像）：

求出反映像的共变量及相关矩阵。

在本例中，选择“Initialsolution与“”KMOandBartlett'stestofspherici二ty项，单”击“Continue按钮确定。

（3）设置对因素的抽取选项

单击图6-34对话框中的“Extraction⋯按”钮，弹出“FactorAnalyze:

Extraction（因”素分析：

抽取）对话框，如图6-36所示。

1“Method”（方法）选项框：

下拉式选项内有其中抽取因素的方法：

A“Principalcomponents法”：

主成份分析法抽取因素，此为SPSS默认方法。

B“Unweightedleastsquares法：

”未加权最小平方法。

C“Generalizedleastsquare法：

”一般化最小平方法。

D“Maximumlikelihood法”：

最大概似法。

E“Principa-laxisfactoring法”：

主轴法。

F“Alphafactoring法：

”α因素抽取法。

G“Imagefactoring法”：

映像因素抽取法。

2“Analyze”（分析）选项框

A“Correlationmatrix（相”关矩阵）：

以相关矩阵来抽取因素

B“Covariancematrix（”共变异数矩阵）：

以共变量矩阵来抽取因素。

3“Display（”显示）选项框

A“Unrotatedfactorsolution（未旋”转因子解）：

显示未转轴时因素负荷量、特征值及共同性。

B“Screeplot（”陡坡图）：

显示陡坡图。

4“Extract（”抽取）选项框

A“Eigenvaluesover（”特征值）：

后面的空格默认为1，表示因素抽取时，只抽取特征值大于

1者，使用者可随意输入0至变量总数之间的值。

B“Numberoffactors（”因子个数）：

选取此项时，后面的空格内输入限定的因素个数。

在本例中，设置因素抽取方法为“Principalcomponents，选”取“Correlationmatrix、“”Unrotated

factorsolution、“”Principalcomponents选项”，在抽取因素时限定在特征值大于1者，即SPSS的默认选项。

单击“Continue按”钮确定。

4）设置因素转轴

单击图6-34对话框中的“Rotation⋯按”钮，弹出“FactorAnalyze:

Rotation（因”素分析：

旋转）对话框，如图6-37所示。

①“Method”（方法）选项方框内六种因素转轴方法：

A“None”：

不需要转轴

B“Varimax”：

最大变异法，属正交转轴法之一。

C“Quartimax：

”四次方最大值法，属正交转轴法之一。

D“Equama”x：

相等最大值法，属正交转轴法之一。

E“DirectOblimin：

”直接斜交转轴法，属斜交转轴法之一。

F“Promax”：

Prom