SPSS学习笔记

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一、SPSS量表的信度和效度分析

1.探索性因素分析

【分析>>降维>>因子】>>【描述】

2.信度分析

（1）流程

【分析>>标度>>可靠性分析】>>【统计】>>【项、相关性、品均值】>>【Alpha】

（2）判断标准（看克隆巴赫Alpha）

若信度系数>0.9，则信度甚佳
若信度系数>0.8，则可接受
若信度系数>0.7，则应进行较大修订，但仍不失其价值
若信度系数<0.7，则问卷的测量效果非常差

3.验证性因素分析——AMOS

二、量表类的统计分析（在信度和效度结果较好的前提下）

均值差异检验

t检验是通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在显著差异。
显著性：大于或等于0.05则不显著，小于0.05则显著。
假定等方差–方差齐性–不显著–大于或等于0.05
不假定等方差–方差不齐性–显著–小于0.05

1.独立样本t检验（两组）

（1）用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。
例如：男女生的形象思维能力是否有显著差异。
（2）【分析-比较平均值-独立样本t检验】>>【检验变量放因变量，分组变量放自变量】
（3）报告 t（相关系数） 、自由度 、显著性。
结果出来之后，首先看显著性（第一个sig）的值：

• 如果显著性的值大于或等于0.05则方差齐性，然后看t和第二个sig上排的值；
• 如果显著性的值小于0.05则方差不齐性，然后看t和第二个sig下排的值。
  在这里，显著性的
  男生和女生数学成绩的均值没有显著差异这个假设出现的概率有0.883

2.配对样本t检验（两组）

（1）前后测没有显著差异性。
例如，某体育教学组织最新研究出了一种训练下肢爆发力的方法，如何才能知道该训练方法是否能提高学生的下肢爆发力？
（2）【分析-比较平均值-成对样本t检验】
（3）报告显著性。

3.方差齐性检验和单因素方差分析（三组及以上）

（1）【分析-比较平均值-单因素ANOVA检验】>>【事后比较】>>【假定等方差中选择LSD和S-N-K，不假定等方差中选择塔姆黑尼 T2】>>【选项-选择描述性（D），方差齐性检验（H），平均值图】

• LSD法：是比较常用的方法，它的敏感度最高，换成直白的话就是要是LSD法都没有检验出有差别，恐怕真的没差别了。
• SNK法，是应用最广泛的一种两两比较方法，能帮助我们划分子集，结果比较直观。
• Tamhanes T2(M)，这也是相对来说应用较为广泛的一种方法。
  （2）单因素方差分析的几个必要前提条件
  -各样本必须是相互独立的随机样本；——使用t检验
• 各样本来自正态分布总体；——通过P-P图、Q-Q图或者茎叶图等检验
• 各总体方差相等，即方差齐性。
  （3）报告结果