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spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析报告.pdf
spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析报告--第1页
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信度分析和效度分析
数据计分方法说明
对应题题
类别小分类每题计分方法维度计分方法
项项
情感枯竭1-3题正向计分全部题项直接加总3
去个性化4-6题正向计分全部题项直接加总3
职业倦怠
全部题项取倒数后加
个人成就感7-10题逆向计分4
总
11-18
心理资本正向计分全部题项直接加总8
题
19-2621题为逆向计分，其21题取倒数后与其余
组织气氛8
题余题项正向计分题项加总
27题和31题为逆向
27-3127和31题取到术后与
总体幸福感计分，其余题项为正5
题其余题项加总
向计分
以上各个维度的总分
整体问卷31
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spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析报告.doc
word格式整理版
范文范例 学习指导
信度分析和效度分析
数据计分方法说明
类别
小分类
对应题项
每题计分方法
维度计分方法
题项
职业倦怠
情感枯竭
1-3题
正向计分
全部题项直接加总
3
去个性化
4-6题
正向计分
全部题项直接加总
3
个人成就感
7-10题
逆向计分
全部题项取倒数后加总
4
心理资本
11-18题
正向计分
全部题项直接加总
8
组织气氛
19-26题
21题为逆向计分，其余题项正向计分
21题取倒数后与其余题项加总
8
总体幸福感
27-31题
27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分
2
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spss数据分析教程之SPSS信度分析和效度分析(DOC).doc
信度分析和效度分析
数据计分方法说明
类别
小分类
对应题项
每题计分方法
维度计分方法
题项
职业倦怠
情感枯竭
1-3题
正向计分
全部题项直接加总
3
去个性化
4-6题
正向计分
全部题项直接加总
3
个人成就感
7-10题
逆向计分
全部题项取倒数后加总
4
心理资本
11-18题
正向计分
全部题项直接加总
8
组织气氛
19-26题
21题为逆向计分，其余题项正向计分
21题取倒数后与其余题项加总
8
总体幸福感
27-31题
27题和31题为逆向计分，其余题项为正向计分
27和31题取到术后与其余题项加总
5
整体问卷
以上各个维度的总分直接加总
31
讲问卷调查的数据进行如
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spss测调查问卷数据分析图,信度,效度.doc
球形检验:
KMO 和 Bartlett 的检验a
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。
.438
Bartlett 的球形度检验
近似卡方
1413.701
df
630
Sig.
.000
a. 基于相关
公因子方差
原始
重新标度
初始
提取
初始
提取
A31，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
1.221
.973
1.000
.797
A21，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
1.003
.727
1.000
.725
A32，5-非常同意；4-同意；3-不确定；4-不同意；5-非常不同意
.872
.
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SPSS信度和效度.doc
关于调查问卷的信度和效度检验
（一）信度
1 、信度的含义
测验的信度又称测验的可靠性 , 是指同一个测验对同一组被试施测两次或多次 , 所得结果一致形程度。一个好的测验必须是稳定可靠的 , 多次使用所获得的结果是前后一致的。例如 , 用直尺测量长度 , 其结果是稳定可靠的 ; 用橡皮筋测长度则是不可靠的 , 前后测量结果缺乏一致性。在测量理论中 , 信度被定义为 : 某次测验分数的真变异数与总变异数 ( 即实测分数 ) 之比 :
式中 Rxx 表示测量的信度 ,ST 2 代表真分数的变异数 ( 方差 ),Sx 2 表示实得分数的变异数 ( 方差 ) 。
从上式可看出 , （ 1 ）信度是指
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SPSS在教育统计中的应用——以PISA数据为例 课件 第9章 信度和效度分析.pptx
第九章信度和效度分析
基本概念信度分析的意义？信度分析旨在确定测量工具的结果是否可靠，即在不同时间点或在不同情境下，测量工具是否能够产生一致的结果，以确保其具有较高的稳定性，从而增加测量结果的可靠性。什么是信度分析？教育测量中的信度分析是评估测量工具的稳定性和一致性的过程，在教育研究过程中常需要借助如考试、问卷调查、观察量表等测量工具对研究对象进行评定。
信度分析的主要类型（1）重测信度法：研究者使用相同的测量工具对同一群体先后间隔一段时间进行两次测量，然后计算两次测量结果的相关系数。（2）复本信度法：研究者使用两个等价但不同形式的测量工具对同一群体进行测量，以计算这两个测量工具之间的相关系数
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SPSS数据分析教程主成分分析.ppt
主成分输出结果解释和主成分的计算 主成分适用条件的检验。 检查KMO和Bartlett检验结果，判断主成分分析（或者因子分析）是否适用。 解释共同度、方差贡献率和因子载荷矩阵。 碎石图 成分矩阵 成分矩阵不能够直接作为主成分的系数矩阵。成分矩阵的每一列要除以相应成分的特征值的平方根才能作为相应主成分的系数。 主成分得分 SPSS没有给出个案的主成分的得分，需要我们通过“转换”菜单的“计算变量”来计算出每个个案的主成分得分。 主成分载荷图 主成分分析用于探索变量间结构关系 打开本章数据Stock.sav ，它记录了纽约股票交易所2004年1月到2005年12月间5种股票的周收益率。这5种股
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SPSS数据分析教程-第6章-非参数-课件.ppt
单样本K-S检验的原假设为： 样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异 Wilcoxon符号秩检验 Wilcoxon符号秩检验用于检验样本所来自的总体的中位数和所给的值是否有显著区别。该检验适用于连续型数据（或者尺度数据），它把观测值和原假设的中心位置之差的绝对值的秩分别按照不同的符号相加作为其检验统计量。 Wilcoxon符号秩检验的原假设为： 样本所来自的总体的中位数等于给定的数值。 游程检验 游程检验用于检验某一变量的两个值的出现顺序是否随机，对于连续型变量的随机性检验也可以转化为只有两个取值的分类变量的随机性的检验。游程检验通过对样本观测值的分析，用来检验该样本所来自的总体序列是否
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SPSS数据分析教程-6-非参数-课件.ppt
相关样本非参数检验 当比较一个总体的两个不同测量的差别时，如果这两个测量的分布未知，或者它们所来自的总体明显不服从正态分布时，配对的T检验不再适用。我们需要应用非参数的方法。SPSS相关样本非参数检验使用一个或多个非参数检验识别两个或更多相关字段间的差别。 应用范围 每个记录对应于有两个或更多相关测量值存储在数据集中单独字段中的给定受试人。例如，如果每个受试人的体重以定期间隔测量并存储在如节食前体重、中间体重和节食后体重这样的字段中，则可使用样本相关非参数检验分析节食计划的有效性研究。这些字段为“相关”。 相关样本的非参数检验是配对T检验的推广。 SPSS中的实现 SPSS相关样本的非参数检
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《SPSS数据分析实战教程》课件.ppt
**SPSS宏语言编程1宏定义使用SPSS宏语言，定义宏，实现自动化任务。2宏调用在脚本中调用宏，执行宏的功能。3宏参数定义宏参数，使宏更灵活，可以根据不同的数据进行处理。数据仓库与大数据分析1数据仓库建设使用SPSS等工具，构建数据仓库，存储和管理大量数据。2大数据分析技术应用Hadoop、Spark等大数据分析技术，处理和分析海量数据。3数据挖掘与机器学习利用数据挖掘和机器学习算法，从海量数据中发现有价值的信息。文本挖掘与情感分析1文本预处理对文本数据进行清洗、分词、词干提取等操作。2情感分析分析文本数据的情感倾向，例如正面、负面、中性。3主题模型识别文本数据中的主题，例如聚类、分类等。地
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《SPSS数据分析教程》课件.ppt
SPSS数据分析教程欢迎参加SPSS数据分析教程。本课程将带领您系统地掌握SPSS这一强大的统计分析工具，从基础操作到高级分析技术，全面提升您的数据处理能力。无论您是初学者还是希望提升技能的专业人士，本教程都将为您提供清晰的指导和实用的技巧。SPSS作为当今最流行的统计分析软件之一，在学术研究、市场调查、医疗分析等领域有着广泛应用。通过本课程的学习，您将能够独立完成从数据导入、清洗、分析到可视化的全过程，为您的研究或工作提供有力支持。
目录1基础知识我们将首先介绍SPSS的基本概念、界面和功能，帮助您快速熟悉这一强大的统计工具。这一部分包括SPSS简介、主要功能和界面介绍，为后续学习奠定基础。
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SPSS数据分析教程-第6章-非参数.ppt
单样本K-S检验的原假设为： 样本来自的总体与指定的理论分布无显著差异 Wilcoxon符号秩检验 Wilcoxon符号秩检验用于检验样本所来自的总体的中位数和所给的值是否有显著区别。该检验适用于连续型数据（或者尺度数据），它把观测值和原假设的中心位置之差的绝对值的秩分别按照不同的符号相加作为其检验统计量。 Wilcoxon符号秩检验的原假设为： 样本所来自的总体的中位数等于给定的数值。 游程检验 游程检验用于检验某一变量的两个值的出现顺序是否随机，对于连续型变量的随机性检验也可以转化为只有两个取值的分类变量的随机性的检验。游程检验通过对样本观测值的分析，用来检验该样本所来自的总体序列是否
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《SPSS数据分析实战教程》课件.ppt
SPSS数据分析实战教程;课程简介;什么是SPSS;SPSS主要功能概览;SPSS界面介绍;数据视图与变量视图;SPSS文件类型;导入数据;数据录入与编辑;数据清洗与缺失值处理;变量定义与属性设置;数据转换与计算;数据排序与分组;描述性统计分析基础;描述性统计在SPSS中的实现;单变量频数分析;直方图、条形图、饼图绘制;分组描述统计;假设检验简介;t检验概念与应用;t检验实操步骤;方差分析（ANOVA）理论基础;SPSS中ANOVA分析操作;非参数检验简介;卡方检验（Chi-square）操作;相关分析基础;SPSS相关分析流程;回归分析概念;SPSS线性回归实操;多元回归分析;逻辑回归案例;
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《SPSS数据分析教程》课件.ppt
《SPSS数据分析教程》;课程概述;第一部分：SPSS基础介绍;SPSS简介;SPSS的工作界面;SPSS安装与激活;第二部分：数据管理基础;;数据导入;变量定义;数据筛选与排序;数据转换;数据合并;第三部分：描述性统计分析;频数分析;描述统计量;探索性数据分析;交叉表分析;图表制作基础;图表美化与编辑;第四部分：推断性统计分析;假设检验基础;单样本t检验;;配对样本t检验;单因素方差分析(ANOVA);多因素方差分析;非参数检验-1;非参数检验-2;相关分析;第五部分：回归分析;简单线性回归;多元线性回归;回归模型诊断;逐步回归;曲线回归;逻辑回归;第六部分：高级分析技术;探索性因子分析;聚
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SPSS数据分析问题提出与实例导学 第11章 效度检验-因素分析.ppt
SPSS数据分析： 问题提出与实例导学 （第十一部分） 主讲：赵小军（安庆师范学院） 祁禄（广州大学） 第十一章 效度检验――因素分析 第一节 因素分析统计知识简介 一、R型因子分析与Q型因子分析 R型因子分析是针对变量所做的因子分析，其基本思想是通过对变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能够控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个随机变量之间的相关关系。但这少数几个随机变量是不能直接观测的，通常称为因子。然后再根据相关性的大小把变量分组，使同组内的变量之间的相关性较高，不同组变量之间的相关性较低。Q型因子分析是针对样品所做的因子分析。 二、探索性因子分析与