SPSS-项目分析4

spss数据分析方法---项目分析数据的基本操作1项目分析、相关分析2因子分析、信效度检验3一、学习内容2项目分析法概述项目分析就是根据试测结果对组成测验的各个题目（项目）进行分析，从而评价题目好坏、对题目进行筛选。31.项目分析1.1反向题反向计分1.2计算出量表题项的总分1.3按总分排序1.4按总分进行高低分组1.5用T检验分析高低组的差异71.1反向题反向计分（如没有反向题，不做）•步骤：转换→重新编码为相同变量旧值和新值8•步骤：转换→计算变量1.2计算出量表题项的总分9•步骤：数据→排序个案1.3按总分排序注意：分别按升序、降序排序，计算出排序后总分的前27%及后27%作为确定高分组和低分组的指标101.4按总分进行高低分组•步骤：转换→重新编码为不同变量11•步骤：分析→比较均值→独立样本T检验1.5用T检验分析高低组的差异如果t值显著，表明高低分组的得分差距显著，此题具有区分度，能区分出不同被试的反应程度，否则，不具区分度，应删除。12•个别题项与总分的相关越高，表明题项与总体量表的同质性越高，所要测量的心理特质越接近。•所以，相关达到显著（Sig..05）,相关系数0.4•步骤：分析→相关→双变量2.题项与总分相关•1.双尾检验（Two-tailed）：适用于事先不知道相关方向时选择此项。•2.单尾检验（One-tailed）：适用于事先知道相关方向时选择此项。显著性检验1.皮尔逊（Pearson）相关系数：适用于两个变量都是数值型的数据。2.斯皮尔曼（Spearman）等级相关系数：用来度量定序变量间的线性相关关系，适用于两个变量的变量值是以等级次序表示的。3.肯德尔（Kendall）等级相关系数：适用于两个变量均为有序分类的情况。相关系数相关系数、显著性检验133.1偏相关：•简单相关系数研究两变量间线性相关性，若还存在其他因素影响，其往往夸大变量间的相关性，不是两变量间线性相关强弱的真实体现。•例如，研究身高与肺活量之间的相关性时，身高与肺活量的相关关系实际还包含了体重对身高与肺活量的影响。此时，单纯利用简单相关系数来评价变量间的相关性是不准确的，需要在剔除其他相关因素影响的条件下计算变量间的相关。偏相关的意义就在于此。3.相关分析143.2统计关系与函数关系客观事物之间的关系大致可分为两大类：•（1）函数关系：当一个或几个变量取一定的值时，另一个变量有确定值与之相对应，我们称这种关系为确定性的函数关系。•（2）统计关系：两事物之间的一种非一一对应的关系，即当一个变量x取一定值时，另一变量y无法依确定的函数取唯一确定的值。15•如果变量Y与X间是函数关系，则r=1或r=-1；•如果变量Y与X间是统计关系，则-1r1；•如果x、y变化的方向一致，如身高与体重的关系，则称为正相关，r0；•如果x、y变化的方向相反，如吸烟与肺功能的关系，则称为负相关，r0；•而r=0表示无线性相关。16相关系数相关性|r|0.95显著相关|r|0.8高度相关0.5|r|0.8中度相关0.3|r|0.5低度相关|r|0.3关系极弱，认为不相关17•步骤：分析→相关→偏相关18•简单相关分析和偏相关分析有一个共同点：对所分析的数据背景有一定程度的了解。•距离分析：是对个案之间和变量之间相似或不相似的程度的一种测度。3.3距离分析19•步骤：分析→相关→距离20谢谢！