利用SPSS进行量表分析.pdf

利用 SPSS 进行量表分析 在本节中，我们将介绍利用 SPSS 软件对量表进行处理分析。量表分析是社会科学研究中一个非常重要的步骤，它可以帮助研究者对量表的结构和信度进行评估和分析。 在进行量表分析之前，我们需要了解量表的基本概念。量表是一种测量工具，用于测量个体的态度、信念、能力等方面。量表通常由多个题项组成，每个题项都是对被测量对象的一种测量。 在 SPSS 软件中，我们可以对量表进行三种分析：项目分析、因素分析和信度分析。 项目分析的目的是找出未达显著水准的题项并将其删除。项目分析可以通过计算题项的临界比率值（CR 值）来实现。通常，量表的制作是经过专家的设计和审核，因此题项一般均具有鉴别度，可以鉴别不同受试者的反应程度。 因素分析的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的因素。因素分析可以帮助研究者发现量表的潜在结构，找到量表的主要因素。 信度分析的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。信度分析可以通过计算信度系数来实现。 在 SPSS 软件中，我们可以使用主成份因素分析对量表进行因素分析。主成份因素分析是一种常用的因素分析方法，它可以将多个变量转化成少数的因素。 在进行因素分析之前，我们需要了解因素分析的基本原理。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。在 SPSS 软件中，我们可以使用主成份分析对量表进行因素分析，并计算出每个变量的特征值和贡献率。 在 SPSS 软件中，我们也可以使用 Descriptives 命令来计算量表的描述统计量，例如均值、标准差、最小值、最大值等。Descriptives 命令可以帮助研究者了解量表的基本特征。 此外，在 SPSS 软件中，我们还可以使用 Factor Analyze 命令来对量表进行因素分析。Factor Analyze 命令可以帮助研究者计算出量表的因素加载矩阵、因素贡献率矩阵等。 利用 SPSS 软件对量表进行处理分析可以帮助研究者了解量表的结构和信度，提高研究的科学性和可靠性。