【文章內(nèi)容簡介】 ons .541 .343 .734 .391 .021 4 實(shí)例結(jié)果及分析 （ 5）剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的結(jié)果 表 1012的第一列顯示了剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目的總平均分，例如剔除了科學(xué)素質(zhì)的剩余其他三項(xiàng)的總平均分為 ，是第一列中最大的，這說明科學(xué)素質(zhì)的得分影響比較大；第二列顯示了剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目總分的樣本方差，第三列是某評(píng)估項(xiàng)目與其余評(píng)估項(xiàng)目總分的簡單相關(guān)系數(shù)，例如科學(xué)素質(zhì)與剩余其他三項(xiàng)的總分之間的簡單項(xiàng)系數(shù)為 ，這再一次說明科學(xué)素質(zhì)的地位比較重要；第四列是某評(píng)估與其余評(píng)估項(xiàng)目的復(fù)相關(guān)系數(shù)，反映了該評(píng)估項(xiàng)目與其余評(píng)估項(xiàng)目的總體相關(guān)程度；最后一列是剔除某個(gè)評(píng)估項(xiàng)目以后的剩余項(xiàng)目計(jì)算得到克朗巴哈（ Cronbach）信度系數(shù)。 實(shí)例結(jié)果及分析 Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected ItemTotal Correlation Squared Multiple Correlation Cronbach39。s Alpha if Item Deleted 科學(xué)素質(zhì) .750 .685 .710 文化素質(zhì) .622 .542 .777 經(jīng)濟(jì)素質(zhì) .718 .565 .740 道德素質(zhì) .506 .321 .840 實(shí)例進(jìn)階分析： 折半信度系數(shù)的分析 如果在實(shí)例操作的第二步中， 在 【 Model(模型 )】 的下拉框中選擇的列表框中選擇 【 Splithalf(半分 )】 ，其他不變，那么，所進(jìn)行的信度分析就是折半信度法，其結(jié)果會(huì)出現(xiàn)在折半項(xiàng)目的前提下所得到克朗巴哈（ Cronbach）信度系數(shù)，和在折半項(xiàng)目的前提下得到評(píng)估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計(jì)，如下表所示。 （ 1） 折半項(xiàng)目的前提下得信度分析結(jié)果 表 1014是在折半項(xiàng)目的前提下得信度分析結(jié)果。折半信度法將項(xiàng)目分成兩部分， Part 1是關(guān)于科學(xué)素質(zhì)與文化素質(zhì)的， Part 2是關(guān)于經(jīng)濟(jì)素質(zhì)與道德素質(zhì)的，針對(duì) Part 1計(jì)算得到克朗巴哈（ Cronbach）信度系數(shù)為 ，針對(duì) Part 2計(jì)算得到克朗巴哈（ Cronbach）信度系數(shù)為 ，這說明想進(jìn)一步改進(jìn)調(diào)查問卷的質(zhì)量，應(yīng)針對(duì)經(jīng)濟(jì)素質(zhì)與道德素質(zhì)部分進(jìn)行重新修訂量表或增刪題項(xiàng)。 兩部分總分的簡單相關(guān)系數(shù)為 ，說明兩部分具有正相關(guān)性。由于兩部分的項(xiàng)目是一樣的，都是兩個(gè)項(xiàng)目，一般都應(yīng)采用 SpearmanBrown修正方法對(duì)兩部分總分的簡單相關(guān)系數(shù)進(jìn)行修正，修正的結(jié)果為 ，兩部分的 Guttman SplitHalf Coefficient為 ，說明整個(gè)問卷是可行的一份問卷。 折半信度系數(shù)的分析 Cronbach39。s Alpha Part 1 Value .837 N of Items 2a Part 2 Value .702 N of Items 2b Total N of Items 4 Correlation Between Forms .583 SpearmanBrown Coefficient Equal Length .736 Unequal Length .736 Guttman SplitHalf Coefficient .736 a. The items are: 科學(xué)素質(zhì) , 文化素質(zhì) . b. The items are: 經(jīng)濟(jì)素質(zhì) , 道德素質(zhì) . 折半信度系數(shù)的分析 （ 2） 折半項(xiàng)目的前提下得評(píng)估項(xiàng)目的描述性統(tǒng)計(jì) 下表顯示了 30名員工在科學(xué)素質(zhì) , 文化素質(zhì)這兩個(gè)項(xiàng)目上總分的均值為 ，在經(jīng)濟(jì)素質(zhì) , 道德素質(zhì)這兩個(gè)項(xiàng)目上總分的均值為 。在科學(xué)素質(zhì) , 文化素質(zhì)這 2個(gè)評(píng)估項(xiàng)目協(xié)方差的均值為 ，在經(jīng)濟(jì)素質(zhì) , 道德素質(zhì)這兩個(gè)項(xiàng)目上總分的均值為 。 折半信度系數(shù)的分析 Mean Minimum Maximum Range Maximum / Minimum Variance N of Items Item Means Part 1 .567 .161 2a Part 2 .733 .269 2b Both Parts .812 4 Item Variances Part 1 .575 .461 .690 .229 .026 2a Part 2 .595 .437 .754 .317 .050 2b Both Parts .585 .437 .754 .317 .026 4 InterItem Covariances Part 1 .414 .414 .414 .000 .000 2a 折半信度系數(shù)的分析 Part 2 .322 .322 .322 .000 .000 2b Both Parts .308 .202 .414 .211 .006 4 InterItem Correlations Part 1 .734 .734 .734 .000 .000 2a Part 2 .561 .561 .561 .000 .000 2b Both Parts .541 .343 .734 .391 .021 4 a. The items are: 科學(xué)素質(zhì) , 文化素質(zhì) . b. The items are: 經(jīng)濟(jì)素質(zhì) , 道德素質(zhì) . 多重響應(yīng)分析概述 使用目的 多重響應(yīng) （ Multiple Response）是指對(duì)同一個(gè)問題被調(diào)查者可能有多個(gè)答案，它是調(diào)查研究中十分常見的數(shù)據(jù)形式。 基本原理 多重響應(yīng)資料因其特殊性，不方便應(yīng)用傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行研究，利用多重二分法和多重分類法兩種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式可以極大的豐富對(duì)其建模的方法。 多重二分法的分類編碼 為 0和 1，即將每一個(gè)選項(xiàng)拆分為一個(gè)獨(dú)立變量，如果選中的則錄入 1，沒有選擇的則錄入為 0。有多少個(gè)選項(xiàng)則拆分出多少個(gè)變量來，因此選項(xiàng)異常多的情況下此種方法有點(diǎn)麻煩。 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 Step01 ： 打開 【 Define Multiple Response Sets(定義多元響應(yīng)集 )】 對(duì)話框 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Multiple Responses(多元響應(yīng) )】 → 【 Define Multiple Response Sets(定義多元響應(yīng)集 )】 命令，彈出 【 Define Multiple Response Sets(定義多元響應(yīng)集 )】 對(duì)話框。 Step02 ： 選擇多重響應(yīng)分析變量 在 【 Set Definition(定義集 )】 列表框列出所有的需要設(shè)置的變量，其中包括多選題的變量，將候選變量中選擇一個(gè)或幾個(gè)變量，將其移入 【 Variables in Set(集合中的變量 )】 (集合中的變量 )列表框中，選擇進(jìn)入多重響應(yīng)分析的變量。 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 Step03 ： 設(shè)置多重響應(yīng)集 然后在下方的 【 Variables Are Coded As(將變量編碼為 )】 (將變量編碼 )中選擇編碼的方法。 【 Dichotomies(二分法 )】 為多重二分法， 【 Counted Value(計(jì)數(shù)值 )】輸入需要統(tǒng)計(jì)的變量值，例如計(jì)數(shù)值輸入 “ 1”，意思是統(tǒng)計(jì)變量值為 1的頻率。 【 Categories(類別 )】 為多重分類法， 【 Range(范圍 )】 表示多重分類法的起點(diǎn)值， 【 Through(到 )】 表示多重分類法的終值。 【 Label(標(biāo)簽 )】 為多重二分法或多重分類法的值標(biāo)簽的定義。 【 name(名稱 )】 為輸入該多選題的題目名稱。 在 【 name(名稱 )】 中輸入該多選題的題目名稱，在 【 Label(標(biāo)簽 )】中輸入分類法的值標(biāo)簽的定義之后，點(diǎn)擊 【 add(添加 )】 到 【 Multiple Responses Sets(多元響應(yīng)集 )】 ，點(diǎn)擊 【 Close(關(guān)閉 )】 ，就設(shè)置好多重響應(yīng)集。 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 Step04 ： 設(shè)置多重響應(yīng)分析方法 點(diǎn)擊 【 Close(關(guān)閉 )】 ，設(shè)置好多重響應(yīng)集，再選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Multiple Responses(多元響應(yīng) )】 命令，可以看到，多出兩個(gè)菜單選項(xiàng)。 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Multiple Responses(多元響應(yīng) )】 → 【 Frequencies(頻率 )】 命令 , 彈出 【 Multiple Response Frequencies(多元響應(yīng)頻率 )】 對(duì)話框。 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 ? 【 Multiple Responses Sets(多元響應(yīng)集 )】 ：顯示設(shè)置好的多重響應(yīng)集的名稱。 ? 【 Table(s) for(列表為 )】 ：表示對(duì)選入的多重響應(yīng)集進(jìn)行列表分析。 ? 【 Missing Value(缺失值 )】 ：表示對(duì)缺失值的處理方法。 Exclude cases listwise with in dichotomies表示對(duì)多重二分法的變量進(jìn)行缺失值的處理。 Exclude cases listwise with in categories dicho表示對(duì)多重分類法的變量進(jìn)行缺失值的處理。缺失值處理方法都是將缺失值排除在樣本外進(jìn)行頻率分析。 選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】 → 【 Multiple Responses(多元響應(yīng) )】→ 【 Crosstabs(交叉表 )】 命令 , 進(jìn)入 【 Multiple Response Crosstabs(多元響應(yīng)交叉表 )】 對(duì)話框。 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 ● 【 Multiple Responses Sets(多元響應(yīng)集 )】 ：顯示設(shè)置好的多重響應(yīng)集的名稱。 ● 【 Row(s)(行 )】 ：顯示交叉分析的行變量。 ● 【 Column(s)(列 )】 ：顯示交叉分析的列變量。 ● 【 Layer(s)(層 )】 ：顯示交叉分析的分層變量。 ● 【 Define Ranges(定義范圍 )】 ：定義行變量、或列表里、或?qū)幼兞康娜≈捣秶? ● 【 Options(選項(xiàng) )】 ：交叉分析的一些選項(xiàng)，包括單元百分比（行的、列的、總的）、基于哪種百分比（基于個(gè)案的、基于響應(yīng)的）、缺失值的處理 (基于多重二分法的變量的、基于多重分類法的變量的 )。 多重響應(yīng)分析的 SPSS操作詳解 實(shí)例圖文分析： 手機(jī)市場(chǎng)情況分析 1. 實(shí)例內(nèi)容 為調(diào)查關(guān)于手機(jī)市場(chǎng)情況，設(shè)計(jì)了一份調(diào)查問卷，問卷內(nèi)容包括性別，年齡，當(dāng)前使用手機(jī)的品牌，在過去三年內(nèi)曾經(jīng)使用過的手機(jī)品牌等。隨機(jī)對(duì) 30名路人進(jìn)行了測(cè)試，現(xiàn)利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行多重相應(yīng)分析分析。其中品牌 1為三星，品牌 2為摩托羅拉，品牌 3為諾基亞，品牌4為 LG，品牌 5為蘋果，品牌 6為創(chuàng)維，和其他品牌，使用二分編碼。定義 7個(gè)變量，變量名分別為 sumsung、 MOTO、 NOKIA、 LG、 Apple、 Skyworth、 other， 值標(biāo)簽分別定義為 0=“未選 ” ， 1=“選中 ” 。定義了性別變量，值標(biāo)簽分別定義為 0=“女 ” ， 1=“男 ” 。 實(shí)例內(nèi)容 實(shí)例操作 Step01： 打開對(duì)話框 打開 SPSS軟件，選擇菜單欄中的 【 Analyze(分析 )】→ 【 Multiple Responses(多元響應(yīng) )】 → 【 Define Multiple Response Sets(定義多元響應(yīng)集 )】 命令，彈出 【 Define Multiple Response Sets(定義多元響應(yīng)集 )】 對(duì)話框。 實(shí)例操作 實(shí)例操作 Step02： 在 【 Set Definition(定義集 )】 列表框中選擇 sumsung、MOTO、 NOKIA、 LG、 Apple、 Skyworth、 other進(jìn)入 【 Variables in Set】 框，在 【 Variables Are Coded As(變量編碼為 )】 選項(xiàng)組中選擇編碼的方法為 【 Dichotomies(二分法 )】 ，并在 【 Counted Value(計(jì)數(shù)值 )】 文本框輸入 “ 1”，在 【 name(名稱 )】 文本框中輸入該多選題的題目名稱為“ 品牌 ” 。 實(shí)例操作 實(shí)例操作 Step03： 單擊 【 Add(添加 )】 按鈕將所選選項(xiàng)添加到 【 Multiple Responses Sets(多元響應(yīng)集 )】 列表框，然后再單擊