如何使用spss做一份数据分析（如何使用spss做数据分析？）

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相关分析是指两个变量之间是否存在相互依存的关系,比如学生的语文成绩和历史成绩之间是否存在正向的相互依存的关系,即是否学生语文成绩越好,历史成绩也会越好。相关分析是回归分析的前提条件,在具体的研究中只有变量之间相关显著,才有可能做进一步的回归分析,这在中介作用检验中是必须的前提步骤。

效度即是指数据测量的准确性。即测量结果的和所需要考察的内容的吻合度。一般在做研究时要报告数据的信效度以确定接下来一系列研究是否可信可行。在统计学中有很多种测量效度的标准和方法,比如效标效度,聚合（收敛）和区分效度,结构效度。

注意事项。

1.针对效度分析,通常会使用内容效度或者结构效度,或者验证性因子分析(CFA)进行效度验证。

2.由于效度分析通过因子分析的方式验证,所以这里也涉及因子分析的指标。

3.分析α系数,如果此值高于0.8则说明信度高。如果此值介于0.70.8之间则说明信度较好;如果此值介于0.60.7,则说明信度可接受;如果此值小于0.6说明信度不佳。

4.如果CITC值低于0.3,可考虑将该项进行删除。

5.如果项已删除的α系数值明显高于α系数,此时可考虑对将该项进行删除后重新分析。

校正的项总计相关性,也称CITC值,比如某维度对应5个题项,那么此5个题项之间的相关关系情况则使用此指标进行表示,通常此值大于0.4即说明某题项与另外的题项间有着较高的相关性,预测试时通常会使用校正的项总计相关性这一指标。

项删除后的克隆巴赫系数,如果某个维度或变量对应着5个题项,那删除掉某题项后余下4个题项的信度系数值即称作项删除后的克隆巴赫系数。克隆巴赫系数,也称信度系数,内部致性系数,或者Cronbach's Alpha,或者α系数,此值一般大于0.7即可。

如果在预测试中使用信度分析,则可能涉及到校正项总计相关性(CITC)和项已删除的α系数这两个指标,用于辅助判断量表题目是否应该进行修正处理。如果是正式数据的分析,通常此两个指标的意义相对较小。

信度分析注意事项。

信度系数越大,表明测量的可信程度越大。究竟信度系数要多少才算有高的信度。学者DeVellis(1991)认为,0.600.65（最好不要）,0.650.70（最小可接受值）,0.700.80（相当好）,0.800.90（非常好）。

由此一份信度系数好的量表或问卷,最好在0.80以上,0.70至0.80之间还算是可以接受的范围,分量表最好在0.70以上,0.60至0.70之间可以接受。若分量表的内部一致性系数在0.60以下或者总量表的信度系数在0.80以下,应考虑重新修订量表或增删题项。

信度分析注意事项。

一般要大于0.7说明问卷调查质量比较良好。

信度是指测验结果的一致性和稳定性及可靠性。指的是采取同样的方法对同一对象重复进行测量时,其所得结果相一致的程度。从另一方面来说,信度就是指测量数据的可靠程度。信度公式为X=TBE,T表示真实值,B表示偏差即系统误差,E表示测量的随机误差,X表示测量结果。

效度,即有效性,是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物或者所测量到的结果反映所想要考察内容的程度,测量结果与要考察的内容越吻合,则效度越高；反之,则效度越低。效度是科学的测量工具所必须具备的最重要的条件。

效度的特征。

1.效度具有相对性。

任何测验的效度是对一定的目标来说的,或者说测验只有用于与测验目标一致的目的和场合才会有效。所以,在评价测验的效度时,必须考虑效度测验的目的与功能。

2.效度具有连续性。

测验效度通常用相关系数表示,它只有程度上的不同,而没有全有或全无的区别。效度是针对测验结果的。

首先,你把A非常同意设置数值为1,B同意为2,C一般为3,D不同意,为4,E非常不同意为5。

信度分析。

步骤:分析——度量——可靠性分析,然后选入你所要分析的项目,例如,你要分析整个量表,就选如所有项目；若是一个维度,就只选一个维度下人项目。

数据分析。

得到的结果是克伦巴赫α信度系数,一般要大于0.7,最低不小于0.6,0.8就非常好了。

我不知道你的问卷有没有分维度,如果有,可采用内容效度。内容效度可用分量表之间的相关来考察,计算量表各维度之间的相关系数。

步骤。

计算各个维度的平均分——分析——相关分析——双变量,选入问卷所有项目,然后确定。

数据分析。

各个维度不出现相关即证明效度好,若有,也应该是低程度的相关。

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